The Dos and Don'ts for Ceph for OpenStack



Ceph和OpenStack是一个非常有用和非常受欢迎的组合。 不过,部署Ceph / OpenStack经常会有一些容易避免的缺点 - 我们将帮助你解决它们

使用 show_image_direct_url and the Glance v2 API

使用ceph的RBD(RADOS Block Device),你可以创建克隆,你可以将克隆理解为可写的快照(快照通常是只读的)。克隆只会为相对于父快照变化的部分创建对象,这意味着:

  1. 可以节省空间。这是显而易见的,但是这并不能很有说服力,毕竟存储是分布式系统当中最便宜的部分
  2. 克隆中没有修改的部分还是由原始卷提供。这很重要,因为很容易命中相同的RADOS 对象,相同的osd,不论是用的哪个克隆。而且这意味着,这些对象是从OSD的页面缓存进行响应,换句话说,是RAM提供。RAM比任何存储访问方式速度都快,所以从内存当中提供大量的读取是很好的。正因为这样,从克隆的卷提供数据读取,要比相同数据全拷贝的情况下速度要快一些

Cinder(当从image创建一个卷)和Nova(从ceph提供临时磁盘)都能够使用ceph的后端的RBD image的克隆,并且是自动的,但这个只有在glance-api.conf中设置了show_image_direct_url=true 才会使用,并且配置使用 Glance v2 API进行连接Glance。参考官网

设置 libvirt/images_type = rbd on Nova compute nodes

在NOVA中(使用libvirt的KVM计算驱动),有几个存储临时镜像的配置,不从Cinder卷启动的情况。你可以设置 nova‑compute.conf 的[libvirt]当中的images_type:

[libvirt]
images_type = <type>

  • 默认的类型是磁盘,这意味着你启动一个新的vm的时候,将会发生下面的事:
    nova-compute在你的虚拟机管理节点上链接到Glance API,查找所需要的image,下载这个image到你的计算节点,默认在/var/lib/nova/instances/_base路径下
  • 然后会创建一个qcow2文件,使用下载的这个image做它的backing file

这个过程在计算节点上会占用大量的空间,并且会一旦这个镜像没有提前在计算节点上下载好,就会需要等很久才能启动虚拟机,这也使得这样的vm不可能实时的迁移到另外一台主机而不产生宕机时间

将images_types设置为rbd后意味着disk是存储在rbd的后端的,是原始镜像的克隆,并且是立即创建的,没有延时启动,没有浪费空间,可以获得所有克隆的好处,参考文档

在Nova计算节点上启用RBD缓存

librbd是支持Qemu / KVM RBD存储驱动程序的ceph的库,可以使用虚拟化主机的RAM进行磁盘的缓存。你应该使用这个。

是的,它是一个可以安全使用的缓存。 一方面,virtio-blk与Qemu RBD 驱动程序的组合将正确地实现磁盘刷新。 也就是说,当虚拟机中的应用程序显示“我现在想在磁盘上存储此数据”时,virtio-blk,Qemu和Ceph将一起工作,只有在写入完成时才会报告

  • 写入主OSD
  • 复制到可用的副本OSD
  • 只是写入所有的osd journal才会acknowledged

此外,Ceph RBD具有一个智能保护:即使它被配置为write-back缓存,它也将拒绝这样做(这意味着它将 write-through模式操作),直到它接收到用户的第一次flush请求。 因此,如果你运行一个永远不会这样做的虚拟机,因为它被错误配置或者它的客户操作系统很老的,那么RBD将固执地拒绝缓存任何写入。 相应的RBD选项称为 rbd cache writethrough until flush,它默认为true,你不应该禁用它。

你可以通过修改nova-compute 配置文件的下面选项开启writeback caching

[libvirt]
images_type = rbd
...
disk_cachemodes="network=writeback"

你应该这样去做

为images, volumes, and ephemeral disks使用单独的池

现在你已经在Glance开启了enabled show_image_direct_url=true,配置Cinder and nova-compute与Glance交互 的时候使用 v2 API, 配置 nova-compute使用 libvirt/images_type=rbd,所有的VMs和volumes都使用rbd克隆,克隆可以跨存储进行,意味着你可以创建RBD image(已经快照)在一个存储池,然后它的克隆在另外一个存储池
你应该这样做,有几个原因:

  • 单独的池意味着您可以分别控制对这些池的访问。 这只是一个标准的缓解危险方法:如果您的nova-compute节点被攻破,并且攻击者可以损坏或删除临时磁盘,那么这是坏的 - 但如果他们也可能损坏您的Glance图像那将会更糟。

  • 单独池也意味着您可以有不同的池设置,例如size或pg_num的设置。

  • 最重要的是,单独的池可以使用单独的crush_ruleset设置。 下面我们会做介绍

通常有三个不同的池:一个用于Glance图像(通常命名为glance或图像),一个用于Cinder卷(cinder或卷),一个用于VM(nova-compute或vms)。

不需要使用SSD作为你的Ceph OSD journal

在这篇文章的建议中,这一个可能是最令人感觉到奇怪和不认可的。 当然,传统的情况下都会认为,你应该总是把你的OSD journal在更快的设备上,并且你应该以1:4到1:6的比例部署ssd和普通磁盘,对吧?

让我们来看看。 假设你是按1:6的配比方法,你的SATA转盘能够以100 MB/s的速度写。 6个OSD,每个OSD使用企业SSD分区上的分区作为。进一步假设SSD能够以500MB/s写入。

恭喜你,在那种情况下,你刚刚使你的SSD成为瓶颈。虽然你的OSDs聚合带宽支持600 MB / s,你的SSD限制你大约83%的性能。

在这种情况下,你实际上可以用1:4的比例,但使你的聚合带宽只快了一点点,SSD的没有很大的优势

现在,当然,考虑另一种选择:如果你把你的journal放在OSD相同的设备上,那么你只能有效地使用一半的驱动器的标称带宽,平均来说,因为你写两次到同一设备。 所以这意味着没有SSD,你的有效单个osd带宽只有大约50 MB/s,所以你从6个驱动器中得到的总带宽更像是300 MB/s,对此,500MB/ s仍然是一个实质性的改进。

所以你需要将自己的配比匹配到上面的计算当中,并对价格和性能进行自己的评估。 只是不要认为SSD journal将是万灵药,也许使用ssd算是一个好主意,关键在于比较

使用all-flash OSDs

有一件事要注意,你的SSD journal不会提高读。 那么,怎样利用SSD的提高读取呢?

使用ssd做OSD。 也就是说,不是OSD journal,而是具有文件存储和journal的OSD。 这样的ssd的OSD不仅仅是写入速度快,而且读取也会快。

将 all-flash OSDs 放入独立的CRUSH root

假设你不是在全闪存硬件上运行,而是运行一个经济高效的混合集群,其中一些OSD是普通的,而其他是SSD(或NVMe设备或其他),你显然需要单独处理这些OSD。 最简单和容易的方法就是,除了正常配置的默认根之外再创建一个单独的CRUSH根。

例如,您可以按如下所示设置CRUSH层次结构:

ID WEIGHT  TYPE NAME         UP/DOWN REWEIGHT PRIMARY-AFFINITY
-
-1 4.85994 root default
-2 1.61998 host elk
0 0.53999 osd.0 up 1.00000 1.00000
1 0.53999 osd.1 up 1.00000 1.00000
2 0.53999 osd.2 up 1.00000 1.00000
-3 1.61998 host moose
3 0.53999 osd.3 up 1.00000 1.00000
4 0.53999 osd.4 up 1.00000 1.00000
5 0.53999 osd.5 up 1.00000 1.00000
-4 1.61998 host reindeer
6 0.53999 osd.6 up 1.00000 1.00000
7 0.53999 osd.7 up 1.00000 1.00000
8 0.53999 osd.8 up 1.00000 1.00000
-5 4.85994 root highperf
-6 1.61998 host elk-ssd
9 0.53999 osd.9 up 1.00000 1.00000
10 0.53999 osd.10 up 1.00000 1.00000
11 0.53999 osd.11 up 1.00000 1.00000
-7 1.61998 host moose-ssd
12 0.53999 osd.12 up 1.00000 1.00000
13 0.53999 osd.13 up 1.00000 1.00000
14 0.53999 osd.14 up 1.00000 1.00000
-8 1.61998 host reindeer-ssd
15 0.53999 osd.15 up 1.00000 1.00000
16 0.53999 osd.16 up 1.00000 1.00000
17 0.53999 osd.17 up 1.00000 1.00000

在上面的示例中,OSDs 0-8分配到默认根,而OSDs 9-17(我们的SSD)属于根highperf。 我们现在可以创建两个单独的CRUSH rule:

rule replicated_ruleset {
ruleset 0
type replicated
min_size 1
max_size 10
step take default
step chooseleaf firstn 0 type host
step emit
}

rule highperf_ruleset {
ruleset 1
type replicated
min_size 1
max_size 10
step take highperf
step chooseleaf firstn 0 type host
step emit
}

默认crush rule 是replicated_ruleset,从默认根选择OSD,而step take highperf在highperf_ruleset当中意味着它只会选择在highperf根的OSD。

为存储池池指定all-flash rule

将单个池分配给新的CRUSH crule(并因此分配给不同的OSD集),使用一个命令:

ceph osd pool set <name> crush_ruleset <number>

…其中是池的名称,是您的CRUSH RULE的ID。 你可以在线执行此操作,而客户端正在访问其数据 - 当然会有很多remapped和backfill,因此您的整体性能会受到一些影响。

现在,假设你的环境普通存储比SSD存储更多。 因此,您将需要为all-flash OSD选择单独的池。 这里有一些池可以先迁移到 all-flash。 您可以将以下列表解释为优先级列表:在向群集添加更多SSD容量时,可以逐个将池移动到全闪存存储。

  • Nova ephemeral RBD池(vms,nova-compute)
  • radosgw bucket indexes .rgw.buckets.index and friends) - 如果你使用radosgw替换你OpenStack Swift
  • Cinder volume pools (cinder, volumes)
  • radosgw data pools (.rgw.buckets and friends) - 如果您需要在Swift存储上进行低延迟读取和写入
  • Glance image pools (glance, images)
  • Cinder backup pools (cinder-backup) - 通常是这是最后一个转换为 all-flash 的池。

配置一些具有低延迟本地存储的非Ceph计算主机

现在,毫无疑问,有一些应用场景,Ceph不会产生你所需要的延迟。 也许任何基于网络的存储都无法满足。 这只是存储和网络技术最近发展的直接结果。

就在几年前,对块设备的单扇区非缓存写入的平均延迟大约为毫秒或1000微秒(μs)。 相比之下,在承载512字节(1扇区)有效载荷的TCP分组上引起的延迟大约为50μs,这使得100μs的往返行程。 总而言之,从网络写入设备(而不是本地写入)所产生的额外延迟约为10%。

在过渡期间,对于相同价格的器件的单扇区写入本身约为100μs,顶级的,一些价格还是合理的设备下降到约40μs。 相比之下,网络延迟并没有改变那么多 - 从千兆以太网到10 GbE下降约20%。

因此,即使通过网络访问单个未复制的SSD设备,现在的延迟将为40 + 80 = 120μs,而本地仅为40μs。 这不是10%的开销了,这是一个惊人的三倍

使用Ceph,这变得更糟。 Ceph多次写入数据,首先到主OSD,然后(并行)写入所有副本。 因此,与40μs的单扇区写操作相比,我们现在至少有两次写操作的延迟,再加上两次网络往返,即40×2 + 80×2 =240μs,是本地写延迟的6倍

好消息是,大多数应用程序不关心这种延迟开销,因为它们延迟不是关键的。 坏消息是,有些非常在意。

所以,你应该放弃Ceph因为这样吗? 不。 但是请考虑添加一些未使用libvirt / images_type = rbd配置的计算节点,而是使用本地磁盘映像。 将这些主机进行主机聚合,并将它们映射到指定的flavor。 建议您的用户,他们选择这种flavor来跑低延迟的应用程序。

引用

本篇英文原文