Производительность Ceph

Ссылки сюда (2) →

Бенчмаркинг

Основные направления тестирования:

• Линейное чтение/запись (большими блоками)
• Пиковая производительность высоко-параллельного случайного чтения/записи мелкими блоками
• Задержка однопоточного случайного чтения мелкими блоками (4-8 Кб)
• Задержка однопоточной транзакционной записи мелкими блоками (4-8 Кб) — обычно последовательной, как в журнал СУБД, но в один поток это обычно слабо отличается от случайной

Задержки часто важнее простой пиковой производительности случайного чтения/записи, так как далеко не каждое приложение может загрузить диск при большом параллелизме / глубокой очереди (32-128 запросов).

Ceph — это SDS, его задержки всегда выше, чем у устройств при прямом доступе, и от этого никуда не денешься. В интернете есть доклад Nick Fisk «Low-Latency Ceph», в его исполнении Low latency это 0.7ms, то есть на лучший результат рассчитывать особенно не приходится. 0.7ms — это всего лишь примерно ~1500 iops в 1 поток.

Сначала прогоните fio на голом диске:

• Перед тестированием отключите кэш записи диска: hdparm -W 0 /dev/sdX (SATA-диски через SATA или HBA), sdparm --set WCE=0 /dev/sdX (SAS-диски). Не совсем ясно, почему, но эта операция на серверных SSD может увеличить IOPS-ы на 2 порядка. Также см.ниже #Картина маслом «Тормозящий кэш».
• Линейное чтение: fio -ioengine=libaio -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4M -iodepth=32 -rw=read -runtime=60 -filename=/dev/sdX
• Линейная запись: fio -ioengine=libaio -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4M -iodepth=32 -rw=write -runtime=60 -filename=/dev/sdX
• Задержка случайного чтения: fio -ioengine=libaio -sync=1 -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4k -iodepth=1 -rw=randread -runtime=60 -filename=/dev/sdX
• Пиковые IOPS случайного чтения: fio -ioengine=libaio -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4k -iodepth=128 -rw=randread -runtime=60 -filename=/dev/sdX
• Задержка записи в журнал: fio -ioengine=libaio -sync=1 -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4k -iodepth=1 -rw=write -runtime=60 -filename=/dev/sdX
• Задержка случайной записи: fio -ioengine=libaio -sync=1 -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4k -iodepth=1 -rw=randwrite -runtime=60 -filename=/dev/sdX
• Пиковые IOPS случайной записи: fio -ioengine=libaio -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4k -iodepth=128 -rw=randread -runtime=60 -filename=/dev/sdX

«А почему так мало…» — см.ниже.

Как тестировать Ceph после сборки:

• rados bench лучше не использовать — он создаёт для тестирования очень мало объектов (в 1 поток всего 2, в 128 — несколько сотен). Из-за этого, например, на заполненном HDD результаты будут сильно оптимистичнее, так как снимается необходимость постоянного поиска метаданных в RocksDB.
• fio в RBD: fio -ioengine=rbd -direct=1 -invalidate=1 -name=test -bs=4k -iodepth=128 -rw=randwrite -pool=rpool_hdd -runtime=60 -rbdname=testimg
  • лучше запускать с другого узла — результат будет в 1.5 раза лучше, видимо, из-за отсутствия переключения контекстов между ceph OSD и fio. можно запускать два теста параллельно, bluestore любит параллелизм — суммарный результат вполне может оказаться ещё в 2 раза лучше.
  • для мазохистов — параметр iodepth=128 поменять на iodepth=1. цифра будет раз в 20 хуже и она будет отражать то, сколько примерно TPS сможет выполнить ваша OLTP СУБД изнутри Ceph.
• Встроенной утилитой rbd bench --io-size 4096 --io-threads 64 --io-total 10G --io-pattern rand --io-type write rpool_hdd/testimg
• Можно тестировать и fio изнутри виртуалки, rbd драйвер нормально создаёт параллельную нагрузку — проверено.
• Производительность может отличаться на заполненном и незаполненном RBD-образе. Но отличия небольшие, думать, что там будет разница в несколько раз — не нужно.
• При тестировании случайной записи в ceph в один поток (fsync/fdatasync/sync/iodepth=1/rados bench -t 1) вы фактически всё время тестируете ОДИН диск. То есть, всё время тестируются разные диски, но в каждый отдельный момент времени запрос идёт только к одной placement group (тройке-четвёрке-пятёрке дисков).
• Соответственно, вы не увидите 100 % утилизации дисков на хостах при тестировании в один поток, однопоточная нагрузка не может полностью загрузить кластер.

Производительность случайной записи

Warning: Сначала плохая новость!

Важная особенность Ceph — вся запись, даже та, для которой никто этого явно не просит, ведётся транзакционно. То есть, никакая операция записи не завершается, пока она не записана в журналы всех OSD и не сделан fsync() диска. Так сделано, чтобы предотвращать RAID WRITE HOLE-подобные ситуации рассинхронизации данных между репликами при отключении питания, потере сети и т.п…

Сама запись на устройство и репликация с других OSD происходит отложенно и асинхронно, но какая разница — она все равно создаёт дополнительную нагрузку на устройства и притормаживает последующие запросы.

Всё это приводит к тому, что типичная настольная SSD-шка в Ceph выдаёт неприлично низкие IOPS-ы — обычно от 500 до 2000. И это при том, что при обычном тестировании почти любая SSD выдаёт > 20000 iops. Даже самый паршивый китайский noname выдаёт не менее 10000 iops. NVMe легко выжимает 150000 и больше. Но стоит начать использовать fsync… и та же NVMe выдаёт 600 iops (на 2.5 порядка меньше).

Старый FileStore на плохих дисках быстрее BlueStore где-то в 1.5 раза. На хороших FileStore менее латентный, то есть, даёт больше iops в один поток (меньше задержки). Но это не значит, что его надо использовать — по остальным параметрам FileStore устарел. Например, снапшоты там работают со скоростью снапшотов LVM (очень медленно), нет частичной перезаписи объектов в EC-пулах, нет контрольных сумм (вследствие чего вообще нельзя использовать size=2). Также CPU filestore жрёт сильнее и пиковые параллельные IOPS-ы у него хуже bluestore.

В общем, чтобы понять, сколько у вас будет IOPS-ов на запись в Ceph, диски под него нужно тестировать с опцией fio fsync=1. Или fdatasync=1, если тестируете поверх ФС. Или можно sync=1 iodepth=1, эффект обычно почти тот же, что от fsync=1. Разница между опциями (см. man fio):

• fsync=1 синхронизирует данные и метаданные тестируемого файла после каждой операции записи. Именно так работает BlueStore. Именно поэтому мы будем использовать именно эту опцию.
• fdatasync=1 синхронизирует только данные (но не метаданные) тестируемого файла после каждой операции записи. Соответственно, от fsync=1 это отличается, только если тестируется файл в ФС, а не блочное устройство.
  fdatasync=1 надо использовать, когда на диске уже есть ФС, а прогнать тест хочется. Результаты будут достаточно корректными.
• sync=1 использует синхронный ввод/вывод, то есть, каждая операция начинается после завершения предыдущей. Но штука в том, что почти все движки fio при этом открывают файл с O_SYNC. А вот O_SYNC уже означает, что каждая операция записи внутри сопровождается аналогом fsync. Но при этом если iodepth > 1, то в очередь диска до синхронизации «пролезает» несколько операций и IOPS-ы растут, тест перестаёт быть эквивалентным записи с fsync=1.

Конденсаторы!

Нас спасёт такое чудо инженерной мысли, как SSD с конденсаторами (точнее, обычно суперконденсаторами — ионисторами). Которые на M.2 SSD, кстати, прекрасно видны невооружённым глазом:

Конденсаторы работают фактически как встроенный в SSD ИБП и позволяют SSD успеть сбросить кэш во флеш-память при потере питания. Таким образом кэш становится «энергонезависимым» — и таким образом SSD может просто игнорировать запросы fsync, так как точно знает, что данные из кэша в любом случае доедут до постоянной памяти.

При этом IOPS-ы транзакционной записи становятся равны IOPS-ами нетранзакционной.

Конденсаторы в официальных описаниях SSD-шек обычно называются «enhanced/advanced power loss protection». Этой характеристикой обладают, как правило, только «серверные» SSD, да и то не все. Например, в Intel DC S3100 конденсаторов нет, а в Intel DC S4600 есть.

Это и является главным отличием серверных SSD от настольных. Обычному пользователю транзакции нужны редко — а вот на серверах живут СУБД, которым транзакции как раз нужны позарез.

То есть, под Ceph следует закупать только SSD с конденсаторами. Даже если рассматривать NVMe — NVMe без конденсаторов хуже, чем SATA с оными.

И ещё один вариант — Intel Optane. Это тоже SSD, но они основаны не на Flash памяти (не NAND и не NOR), а вообще на другой технологии, называющейся 3D XPoint. Хз, как она работает, но заявляются 550000 iops при полном отсутствии необходимости в стирании блоков, кэше и конденсаторах. Но а) в применении к Ceph — нужно проверять — не факт, что Ceph вообще сможет выжать из них их iops-ы б) вариант дорогой, раза в 3 дороже типичной SSD (1500$ за 960 гб, 500$ за 240 гб).

Контроллеры

• SATA — это нормально, SAS не обязателен от слова «совсем». SATA за счёт того, что «не умничает», достаточно быстрая и точно лучше, чем старые RAID контроллеры.
• Разница в IOPS между RAID и HBA/SATA может быть колоссальна. В производительность не самого нового RAID контроллера легко упереться. Плохо даже не то, что на 1 диск вы получите 48000 iops вместо 60000, хуже то, что при подключении 8 дисков вы получите 6000 iops на каждый диск вместо 60000, так как 48000 поделятся на всех. Также в RAID режиме увеличивается задержка в 1 поток.
• Так что свой RAID контроллер либо переключите в режим passthrough (если он умеет), либо перепрошейте, чтобы умел, либо выкиньте в помойку и купите HBA («RAID без RAID-функционала», например, LSI 9300-8i). Это актуально для всех видов программных хранилок — Ceph, ZFS и т. п.
• Если не выкинули RAID — отключайте все кэши контроллера, чтобы уменьшить влияние прослойки и не страдать при разряде батарейки / перемещении диска в другой сервер. Наверное, в теории можно выжить и с включенным кэшем, но это стрельба себе в ногу.
• У HBA тоже есть предел IOPS. К примеру, у LSI 9211-8i это ~280000 iops на весь контроллер.
• При подключении через SATA или HBA контроллер не забывайте для SATA дисков сделать hdparm -W 0 /dev/sdX, для SAS — sdparm --set WCE=0 /dev/sdX.
• Для SAS и NVMe можно попробовать включить blk-mq. Для SATA обычно бесполезно или почти бесполезно.
• Фактическая глубина очереди, используемая Ceph OSD при случайной записи, редко больше 10 (посмотреть можно при работе утилитой iostat -xmt 1).

Оценка производительности кластера

• Оценка производительности кластера просто по спецификациям входящих в него SSD не совсем верна, причём в обе стороны:
  • Bluestore, видимо, за счёт параллелизма, выдаёт чуть больше iops-ов даже на SSD без конденсаторов, чем просто те же ssd могут выдать с fsync — я лично смог добиться от тестового пула на 3-х Intel SSDSC2KW256G8 8000 iops (случайная запись), хотя сами ssd с fsync выдают примерно 5500
  • И обратно, даже если SSD мегабыстрая, цеф — это огромный оверхед, он жрёт проц и никаких 220000 iops из одной SSD не выжмет. См. ниже #Пример теста от Micron — там в суперкрутом сетапе у них вышло всего 8750 iops в пересчёте на 1 NVMe (но это у них без SPDK/DPDK).
• Правильное применение для всяких оптанов и супербыстрых NVMe это, видимо, журналы, но какое на практике увеличение iops-ов при добавлении условно оптана к тем же обычным серверным ssd — опять же, сходу не ясно.
• Увеличение IOPS-ов Ceph обычно сопровождается увеличением жора CPU. CPU нужны хорошие. :)
  • Примечание: лучше больше гигагерцев, но меньше сокетов (и возможно ядер, если они неравноправные).
• Однопоточные IOPS-ы целиком и полностью зависят от задержек. Важно всё — диски, процессор, контроллер, сетевая карта, коммутатор, Infiniband и SPDK/DPDK по возможности. Да и сам Bluestore латентнее, чем Filestore… хотя, с другой стороны, разница — условных 280 или 350 iops на дисках, которые сами по себе могут на порядок-два больше, что, имхо, непринципиально.
• Лайфхак для ускорения однопоточной нагрузки: mdadm RAID 0 из RBD-образов внутри самой виртуалки.
• Лайфхак для очень быстрых дисков: несколько OSD на одном диске.
• Гипотетический монстр производительности в вакууме: мощные процы, Intel NVMe, Infiniband или Intel 25-40GbE, SPDK/DPDK.

Картина маслом «Тормозящий кэш»

Дано: 3 компа с 3x 7200rpm SATA HDD (в одном 4x HDD, но не суть важно), с 1 SSD (десктопным) под систему и ceph-mon и с 1 SSD (старым, но серверным, 25000 iops) под журналы. Не самая быстрая 10-гигабитная сеть — флуд пингом средний RTT (задержка) 0.098ms. Развёрнут Ceph + OpenNebula с KVM. Диски под Ceph отформатированы в Bluestore утилитой ceph-volume (то есть используется LVM). Диски виртуалок лежат в обычном реплицированном ceph pool с size=3.

Создаём Debian-виртуалку (настройки диска kvm по умолчанию — bus=virtio, cache=none), ставим fio, запускаем в ней тест на задержку транзакционной случайной записи: fio -ioengine=libaio -size=10G -sync=1 -direct=1 -name=test -bs=4k -iodepth=1 -rw=randwrite -runtime=60 -filename=./testfile (или можно не случайной, тогда rw=write, но результат идентичный).

1. Настройки по умолчанию — все кэши дисков включены (везде hdparm -W 1, в /sys/block/*/queue/write_cache везде write back) — Ж О П А, iops=59, avg lat = 16.88ms
2. Отключаю кэш записи SSD с журналами: hdparm -W 0 /dev/sdb — остаётся Ж О П А, iops=58, avg lat = 16.99ms
3. Всем LVM-девайсам отключаю кэш записи: for i in /sys/block/dm-*; do echo write through > $i/queue/write_cache; done` — А Ф И Г Е Т Ь, iops=584, avg lat = 1.7ms
4. Обратно включаю кэш SSDшке с журналами: hdparm -W 1 /dev/sdb — остаётся iops=582, avg lat = 1.7ms
5. Откручиваю все отключения кэшей LVM: for i in /sys/block/dm-*; do echo write back > $i/queue/write_cache; done — обратно жопа, 57 iops, avg lat = 17.2ms
6. Опять отключаю кэш журнальным LVM-девайсам: for i in `ls /dev/ceph-journals/lvol*`; do j=readlink $i; echo write through > /sys/block/${j##../}/queue/write_cache; done — никакого улучшения, всё та же жопа (но с ними это точно безопасно, так как они с конденсаторами :))
7. Отключаю кэш HDD LVM-разделам (for i in `ls /dev/ceph-*/osd-block*`; do j=readlink $i; echo write through > /sys/block/${j##../}/queue/write_cache; done) — бинго, iops=603, avg lat = 1.65ms
8. Ага. Простите. Обнаруживаю, что просто писать куда-то write through небезопасно без hdparm -W 0 /dev/sd*, так как https://www.kernel.org/doc/Documentation/block/queue-sysfs.txt - Writing to this file can change the kernels view of the device, but it doesn’t alter the device state. ок, добавляю for i in /dev/sd?; do hdparm -W 0 $i; done (отключаю все кэши) — результат похуже, iops=405, avg lat = 2.47ms — но это всё равно лучше, чем изначальная жопа.

Виртуалку, в которой тестировал — даже не перезапускал между тестами.

Картина маслом — «тормозящий кэш» (c).

Мораль — отключайте кэш записи всем устройствам

Почему вообще Bluestore такой медленный?

Ведь старались-старались, уходили от двойной записи и журналирования журнала в filestore. И опять то же самое…

Речь о random iops. Вкратце: потому что писано всё кривым **ем.

Все мы знаем, что 1 7200rpm HDD может выдать примерно 100—120 iops. Дальше нам говорят — ну, там типа журналирование.

Ну ок, как мы рассуждаем — ну, типа, есть журнал, есть диск. Значит типа вроде как синхронно записало в журнал, потом асинхронно постепенно перенесло на диск. Значит, берём 100, умножаем на число дисков в кластере, делим на фактор репликации (3), делим на 1.5-2 (данные+журнал), мы же держим в уме, что наверняка там всё асинхронно и оптимизировано… Получаем, скажем, 100 * 9 дисков / 2 / 3 = 150 iops. Запускаем тест на собранном кластере — ОЙ. 30 iops. Как так-то?

А просто всё на самом деле довольно криво устроено.

Журнала собственного нет, вместо него RocksDB. Она как бы keyvalue база, но она же LSM, она же так и работает — типа до лимита пишет в память+журнал, потом когда упирается в лимит — делает compaction по уровням. По сути как бы БД-журнал. Вот они её как журнал и юзают.

В той же RocksDB метаданные, и их дохрена, ибо виртуальные клоны и всякое такое. Плюс чексуммы. Плюс идея, что надо побыстрее закоммитить запрос в минимальном виде и ответить «ок». Плюс два варианта записи — прямой и отложенный.

В итоге алгоритм записи примерно такой:

1. Пришла транзакция — писнулась в журнал. Sync.
2. Если запись мелкая, она откладывается и на время «откладывания» записывается в ту же rocksdb в отдельное место. Sync.
3. Упёрлись в лимит сброса отложенных транзакций. Прочитали порцию из rocksdb, смержили, отправили в диск. С*ка опять sync, чтобы понимать, когда уже можно будет обновить метаданные.
4. Обновляем метаданные. Sync.
5. Если запись крупная, то она сразу отправляется на диск. Потом Sync.))). и потом тоже обновляем метаданные. Sync.

И ещё всё это приправлено тредами, блокировками…

То есть получается, что есть как бы журнал, есть данные и есть метаданные. И ещё если мелкие записи то есть очередь отложенной записи (в той же бд, но отдельная), её сначала надо писать, а потом сбрасывать и очищать. В итоге получается на 1 входящую транзакцию штук 5 реальных транзакций.

Без отложенной записи (на SSD это дефолт) поэтому всё и легче — остаётся только журнал, данные и метаданные — это хотя бы 3 транзакции, а не 5. А когда нет SSD, то казалось бы журнал хоть немного должен помогать, авотх*й, потому что seek-ов то меньше, но зато транзакций не 3, а 5.

Смысл видимо именно в отсутствии собственного журнала. Если бы он был и они работали как традиционная СУБД, то по идее, они могли бы делать примерно так:

• приняли операцию
• BEGIN
• UPDATE метаданные
• UPDATE данные
• COMMIT = ОДНА синхронная запись в журнал
• ответили клиенту «ок»

Ну а потом журнал просто потихоньку чистим. А у них так не получается — у них rocksdb, данные и метаданные в логически разных местах, а журналирование — фактически отдельная транзакция.

Вот простой эксперимент: «кластер» из 2 SSD, по 4 OSD на SSD. Делаю strace одной из 4-х osd на одной из двух SSD во время запуска теста fio в 1 поток на 60 секунд (на эту осд пришлось по perf counter-ам 2711 запросов):

root@m2:~# grep -P 'io_submit.*= \d+$' osd0-trace.txt |wc
   8997   99233 2173449
root@m2:~# grep -P 'io_submit.*iov_len=4096.*= \d+$' osd0-trace.txt |wc
   8997   99233 2173449
root@m2:~# grep -P 'pwrite.*= \d+$' osd0-trace.txt |wc
   6832   63379 1000565
root@m2:~# grep -P 'sync.*= \d+$' osd0-trace.txt |wc
  27266  177045 1432838
root@m2:~# grep -P 'pwrite.*= 4096$' osd0-trace.txt |wc
   1709   16195  246557
root@m2:~# grep -P 'pwrite.*= 8192$' osd0-trace.txt |wc
   4945   45518  726662
root@m2:~# grep -P 'pwrite.*= 12288$' osd0-trace.txt |wc
    168    1566   25746
root@m2:~# grep -P 'pwrite.*= 16384$' osd0-trace.txt |wc
     10     100    1600

То есть эта тварь на 2711 запросов записи сделала 15829 записей и ещё 27266 (!!!) синков! (sync_file_range и fdatasync)

Из общего числа 10706 записей были размером 4кб, 4945 — 8кб, 168 — 12кб и 10 — 16кб. Итого Write Amplification = 21.14!!! Правда, в то же время по данным iostat WA лишь около 4.

DPDK и SPDK

• DPDK включается через ms_type=async+dpdk
• SPDK включается для NVMe-шек передачей в качестве пути девайса spdk:<серийный номер pcie устройства>

Краткий экскурс в устройство SSD и флеш-памяти

Особенность флеш-памяти (NAND/NOR) заключается в том, что пишется она мелкими блоками (обычно 512 байт), но перед тем, как писать — блок нужно стереть. А вот стирать она умеет только крупные блоки («erase unit»), размером обычно 2-4 мегабайта, и стирание довольно медленное по отношению к записи. Кроме того, каждый erase unit ограничен числом стираний. После нескольких тысяч стираний (типичное значение для MLC) он физически выходит из строя. В более дешёвых чипах и MLC, TLC лимит стираний меньше, в более дорогих и SLC — больше. Таким образом, при «тупом» подходе перезапись флеш-памяти, во-первых, была бы очень медленной, а во-вторых, она бы быстро выходила из строя.

Но почему тогда SSD быстрые? А потому, что внутри SSD на самом деле есть очень мощный и умный контроллер (1-2 гигагерца, примерно как процессоры мобильников), и на нём выполняется нечто, называемое Flash Translation Layer — прошивка, которая переназначает каждый мелкий логический сектор в произвольное место диска. FTL всё время поддерживает некоторое количество свободных стёртых блоков, каждая случайная запись на самом деле идёт в новое место диска — в стёртую область. Поэтому запись быстрая. Одновременно FTL делает дефрагментацию свободного места и Wear Leveling (распределение износа), направляя запись и перемещая данные так, чтобы все блоки диска стирались примерно одинаковое количество раз. Кроме того, во всех SSD некоторый % реального места зарезервирован под Wear Leveling («overprovision»), а в хороших серверных SSD этот процент весьма большой — например, в Micron 5100 Max это +60 % ёмкости.

Именно из наличия FTL вытекает и проблема с энергонезависимостью и «power loss protection»-ом. Карты отображения секторов — это метаданные, которые при сбросе кэша тоже нужно сбрасывать в постоянную память, и именно этот сброс и вносит торможение в работу настольных SSD с fsync.

Бонус: USB-флешки

А почему тогда USB-флешки такие медленные? Случайная запись на флешку 512-байтными (или 4 Кб) блоками обычно идёт со скоростью 2-3 iops. А флеш-память там ровно та же, что в SSD — ну, может, более дешёвые вариации, но разница же не на порядки. Ответ кроется в том, что на флешках тоже есть FTL (и даже Wear Leveling), но по сравнению с SSD-шным он маленький и тупой. У него слабый процессор и мало памяти. Из-за малого объёма RAM контроллеру флешки, в отличие от контроллера SSD, негде хранить полную таблицу сопоставления виртуальных и реальных секторов — поэтому отображаются не сектора, а крупные блоки где-то по мегабайту или больше, а при записи есть лимит на количество «открытых» блоков. Как это происходит:

• Допустим, вы пишете в сектор X.
• Контроллер отображает блок, которому принадлежит этот сектор, на реальный блок, и «открывает» его — выделяет пустой блок, запоминает, что он «дочерний» для открытого и записывает туда один изменённый вами сектор.
• Таким макаром можно открыть максимум N разных блоков; число N обычно очень маленькое — от 3 до 6.
• Дальше если вы пишете следующий сектор из уже открытого блока — он просто записывается в его дочерний блок (что быстро).
• Если же следующий записываемый сектор принадлежит другому блоку — какой-то из открытых блоков приходится закрывать и «сливать» содержимое дочернего блока с оригинальным.

Для копирования больших файлов на флешку, отформатированную в любую из стандартных файловых систем, двух блоков достаточно: в один открытый блок пишутся данные, во второй — метаданные записываемого файла. Запись последовательная, всё быстро. А вот при случайной записи вы перестаёте попадать в уже «открытые» блоки и каждая операция записи превращается в полное стирание. Тут-то и начинаются тормоза…

Пример теста от Micron

Пример самолётного сетапа от Micron с процами по полляма (2x Xeon Gold), 100-гбит сетью и 10x NVMe (с конденсаторами, ага) в каждом узле, 4 узла, репликация 2x: https://www.micron.com/resource-details/30c00464-e089-479c-8469-5ecb02cfe06f

Всего 350000 iops на запись в пике на весь кластер, при 100 % загрузке CPU. Казалось бы, довольно много, но если поделить 350000/40 osd — получится 8750 иопс на 1 osd. С учётом репликации на диски нагрузка двойная, выходит, 17500 иопс. Ок, журналы тоже удваивают нагрузку, итого — 35000 iops на запись смог выжать ceph из одной NVMe… которая сама по спеке может 260000 иопс в одиночку. Вот такой вот overhead.

UPD: Поправка: в чём микрон неправ — они не использовали SPDK и DPDK. Есть большая вероятность, что в их случае выигрыш мог быть в несколько раз.

Модели

• Micron серий 5100/5200
• HGST SN260