最近有很多朋友拿著一篇關(guān)于“ceph運維那些坑”的文章來找我，起初我并沒有在意，畢竟對于一個“新物種”來說，存在質(zhì)疑是再正常不過的。不過，陸續(xù)有更多的合作伙伴甚至圈內(nèi)同行來問我如何看待這篇文章時，我覺得做為一名Ceph開發(fā)和運維的技術(shù)者，理應站出來為Ceph說點什么。

首先，原作者分析Ceph運維中遇到的問題是真實存在的，甚至在實際的運維過程中還出現(xiàn)過其他更復雜的問題。因為最初的Ceph只是社區(qū)提供的一套開源版，因而想要實現(xiàn)產(chǎn)品化需要趟過很多次“坑”，就像最早的安卓系統(tǒng)一樣。我想任何產(chǎn)品在一開始都難以做到十全十美，因為技術(shù)本身就是在發(fā)現(xiàn)問題與解決問題的道路上不斷前進發(fā)展的。不過，在這里我想澄清的事實是：連初涉Ceph的運維人員都能發(fā)現(xiàn)的問題，研究Ceph多年的資深技術(shù)人員們肯定也早已發(fā)現(xiàn)。

接下來我就根據(jù)那篇文章中提到的坑，來說一說在實際產(chǎn)品化過程中我們是如何解決它們的。

一、擴容問題

Ceph本身基于Crush算法，具備了多種數(shù)據(jù)復制策略，可以選擇在磁盤、主機、機柜等等位置附著。例如：如果采取3副本的數(shù)據(jù)保護策略，就可以通過復制策略來決定這3個副本是否同時分布在不同的磁盤、不同的主機、不同的隔離域、不同的機柜等位置來保證部分硬件故障后數(shù)據(jù)安全性和服務(wù)運行不中斷。

Ceph底層是用資源池（POOL）來實現(xiàn)數(shù)據(jù)邏輯隔離，往往我們會出現(xiàn)因容量或性能不足需要對資源池進行擴容的問題，但是在容量擴容過程中，勢必會帶來進行數(shù)據(jù)重新平衡的要求。Ceph中數(shù)據(jù)以PG為單位進行組織，因此當數(shù)據(jù)池中加入新的存儲單元（OSD）時，通過調(diào)整OSDMAP會帶來數(shù)據(jù)重平衡。正如文章所提到的，如果涉及到多個OSD的擴容是可能導致可用PG中OSD小于min_size，從而發(fā)生PG不可用、IO阻塞的情況。為了盡量避免這種情況的出現(xiàn)，只能將擴容粒度變小，比如每次只擴容一個OSD或者一個機器、一個機柜（主要取決于存儲隔離策略），但是這樣注定會帶來極大的運維工作量，甚至連擴容速度可能都趕不上數(shù)據(jù)增長速度。

正是針對這個問題，元核云分布式存儲產(chǎn)品在運維管理平臺層面進行了優(yōu)化。擴容發(fā)生時，運維人員只需要將待擴容的服務(wù)器信息以及策略加入到運維管理平臺中，后面的事情都由運維管理平臺進行自動化處理。簡單來說，運維平臺會根據(jù)PG的狀態(tài)和待擴容OSD資源，尋求一個最優(yōu)的擴容方式，即在不影響PG可用性的情況下，循序漸進地進行OSD擴容，直到擴容動作完全完成為止。例如：在三副本的場景下，當某一個PG加入兩個OSD后，運維平臺會通過算法把擴容分為兩次完成，每次僅擴容一個OSD，這樣就能保證PG的min_size始終大于1。而這整個過程完全由運維平臺自動完成，對運維管理員完全透明。

二、數(shù)據(jù)遷移過程中的IO爭用問題

文章中提到的第二個問題主要是講在頻繁數(shù)據(jù)遷移過程中帶來的IO爭用問題。當集群規(guī)模變大后，硬盤損壞、PG數(shù)量擴充可能會變得常態(tài)化。

以我們的運維經(jīng)驗來看，客戶大概每年都會有幾次的相關(guān)運維操作。在我們運維過的所有集群中，最大的超過了1000個存儲節(jié)點，而在這過程中會遭遇到每個月?lián)p壞1-2臺硬盤、3個月左右進行一次集中換盤的情況。這些運維操作都需要通過數(shù)據(jù)遷移來進行數(shù)據(jù)恢復，數(shù)據(jù)恢復過程中會對硬盤的IO進行爭用，如何有效、智能地控制并恢復IO，并做到使業(yè)務(wù)IO不受影響，是Ceph運維管理的核心工作。

在元核云自動化運維管理平臺中，會采用時間策略、流量策略來控制數(shù)據(jù)恢復的速率。我們會在業(yè)務(wù)的高峰期，8：00——18：00這一時間段內(nèi)使用某種流量恢復策略，在業(yè)務(wù)的低峰期，18：00——第二天8：00這一時間段使用另一種流量恢復策略。在流量恢復策略中，可以基于磁盤的IO利用率情況，來動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)流量恢復速率，比如說設(shè)置恢復流量占用IO利用率閾值不能超過50%，則總會保證不因恢復流量導致IO的利用率超過50%，當業(yè)務(wù)IO占比越大，恢復IO占比就越小，當業(yè)務(wù)IO利用率超過50%時，則停止恢復IO。此種方式可以靈活有效地利用閑時IO，在不影響業(yè)務(wù)IO的情況下，快速完成數(shù)據(jù)遷移恢復。

三、PG數(shù)量調(diào)整問題

當解決了數(shù)據(jù)遷移過程中的PG可用性問題和IO爭用問題后，關(guān)于文章中提到的PG數(shù)量調(diào)整問題自然也就解決了。數(shù)據(jù)遷移本身是一個常態(tài)化的過程，當控制了數(shù)據(jù)在遷移過程中的不良影響，同時在OSDMap變化過程中，PG始終能夠保持可用狀態(tài)，那么就并不會像那篇文章中所說的那樣，調(diào)整PG數(shù)量會帶來災難性的后果。況且，PG的調(diào)整確實也不是一個經(jīng)常性的動作。

四、集群利用率問題

文章中提到的存儲成本問題主要是講集群可用率問題，即Ceph集群規(guī)模增大后，偽隨機算法導致了存儲資源分布不均衡，磁盤利用率方差過大的問題。

其實要做到保證每塊盤的數(shù)據(jù)均衡，這是一個比較復雜的過程。因為首先要確保數(shù)據(jù)分布能夠遵循每個Pool的Rule-Set規(guī)則，同時又要保證每個Pool對應的PG較為合理的分布在每個OSD中（因為有些Pool是放元數(shù)據(jù)的，并不會承載大量的數(shù)據(jù)），同時還要保證當PG數(shù)量發(fā)生變化時不會發(fā)生災難性的數(shù)據(jù)遷移（stable_mod）。元核云在Ceph基礎(chǔ)上開發(fā)了智能數(shù)據(jù)分布管理特性，它能通過預先設(shè)定好的計算模型，反復迭代計算，預測出一個最優(yōu)的數(shù)據(jù)分布，在現(xiàn)實運維經(jīng)驗中，我們可以保證OSD之間的數(shù)據(jù)容量之差不超過2%，存儲集群空間可用率達到95%以上。此特性功能會對因集群初始化、擴容、硬件故障等原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)遷移后的數(shù)據(jù)失衡進行管控，實現(xiàn)較優(yōu)的空間使用率。

五、運維復雜度問題

正如文章所提到的，Ceph本身是一個十分復雜的體系，要做到穩(wěn)定運維非?？粗貓F隊的實力。元核云除了對Ceph核心進行了深度優(yōu)化，還提供了一套支持跨數(shù)據(jù)中心多Ceph集群的自動化運維管理平臺，能極大提高運維效率、降低Ceph存儲集群運維成本。目前我們通過這套運維平臺，做到了五個數(shù)據(jù)中心上千個節(jié)點的存儲集群，每年僅需一個運維人力的案例。

總而言之，對于那篇文章中提到的“坑”，其實我們早已做好了充分的預防策略。紙上談兵都是容易的，實際操作卻比之復雜千萬倍。怎樣才能跳出人云亦云的圈子，真正認識到事實的本來面目，還是需要有長久的實踐操作經(jīng)驗才能夠看清楚。元核云主導負責的某大型金融集團近50PB+的分布式存儲方案，屬于國內(nèi)金融行業(yè)最大的Ceph存儲案例，達到了4年的軟件存儲產(chǎn)品本身零故障記錄，期間也經(jīng)歷了各種網(wǎng)絡(luò)異常、服務(wù)器和硬盤故障、服務(wù)器擴容、操作系統(tǒng)打補丁和升級、存儲軟件打補丁和升級等運維問題，仍然完好地維護了存儲數(shù)據(jù)。軟件定義存儲軟件系統(tǒng)屬于工程型項目，需要大規(guī)模的生產(chǎn)實踐經(jīng)驗和時間積累，遇“坑”填“坑”，才能保證其產(chǎn)品的成熟度。存儲畢竟是底層核心的關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)的最后一道防線，如果要正式進行生產(chǎn)應用，還是建議大家使用成熟的商業(yè)化Ceph存儲產(chǎn)品。