Ceph-funnel.svg

Ceph — это SDS (по-русски — программная СХД), которая по некоторым параметрам является уникальной в своём роде, и в целом, умеет очень многое — S3, диски виртуалок, кластерную FS + огромный багаж дополнительных фич.

И всё было бы хорошо — бери, ставь, запускай своё облако и руби бабло — если бы не один маленький нюанс: ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ. Терять 95 % производительности в Production-е разумным людям обычно жалко. «Облакам» типа AWS, GCP, Яндекса, по-видимому, не жалко — у них тоже собственные крафтовые SDS и они тоже тормозят примерно так же :-) но этот вопрос оставим — кто мы такие, чтобы их судить.

В данной статье описано, каких показателей производительности можно добиться от цефа и как. Но сразу предупрежу: локальный SSD вы не догоните. Локальные SSD сейчас ОЧЕНЬ быстрые (особенно NVMe), порядок их задержки — 0.05ms. Догнать эту цифру SDS-ке крайне трудно (одна только сеть сожрёт те же 0.05ms), перегнать — наверное, вообще невозможно.

UPDATE: Догнать можно. Я это сделал в своём собственном проекте — Vitastor: https://vitastor.io :-) это блочная SDS с архитектурой, похожей на Ceph, но при этом БЫСТРАЯ — в тесте на SATA SSD кластере задержка и чтения, и записи составила 0.14 мс. На том же кластере задержка записи у Ceph была 1 мс, а чтения — 0.57 мс. Детали есть в README — смотрите по ссылке.

Содержание

Бенчмаркинг

Основные направления тестирования:

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

Примерным ориентиром наилучшей возможной задержки Ceph служит доклад Nick Fisk «Low-Latency Ceph», в его исполнении Low latency это 0.7ms. Это и есть ориентир, на лучший результат рассчитывать особенно не приходится. 0.7ms — это всего лишь примерно ~1500 iops в 1 поток.

Тестирование дисков

SSD Bench Google Docs

Сначала прогоните fio на голом диске:

Warning icon.svg ВНИМАНИЕ! Для тех, кто в танке — fio-тест записи на диск ДЕСТРУКТИВНЫЙ. Не вздумайте запускать его на дисках/разделах, на которых есть нужные данные… например, журналы OSD (был прецедент).

«А почему так мало…» — см.ниже.

Warning icon.svg Когда разворачиваете Ceph OSD на SSD — очень разумно не отдавать её под Ceph целиком, а оставить небольшой раздел (10-20 гб) пустым для будущего использования под бенчмаркинг. Ибо SSD имеют свойство со временем (или при забивании данными под 80%) начинать тормозить. Очень удобно иметь возможность гонять fio на пустом никем не используемом разделе.

Тестирование кластера Ceph

Как тестировать Ceph после сборки:

Примечания:

Тестирование сети

sockperf. На одной ноде запускаем сервер: sockperf sr -i IP --tcp. На другой клиент в режиме ping-pong: sockperf pp -i SERVER_IP --tcp -m 4096. Нормальная средняя цифра в районе 0.05мс (50us, плюс-минус 20us).

Также qperf. На одной ноде просто qperf. На второй qperf -vvs -m 4096 SERVER_IP tcp_lat.

qperf написан криво: 1) всегда использует для tcp_lat размер сообщения 1 байт!!! 2) не использует TCP_NODELAY. Так что его юзать, только если возьмёте его с моим патчем отсюда: Мой Debian репозиторий.

Warning icon.svg Внимание: в Ubuntu на сетевую задержку негативно влияет AppArmor, его лучше отключить. Картина примерно такая (Intel X520-DA2):

О транзакционности записи

Warning icon.svg 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…

Если конкретизировать сильнее, это означает, что Ceph не использует никакие буферы записи дисков (наоборот, он делает всё, чтобы эти буферы всё время очищать). Это не значит, что буферизации записи нет вообще — она есть на уровне клиентов (page cache в linux, кэш RBD устройства на уровне драйвера librbd qemu…). Но именно внутренние дисковые буферы не используются.

Это приводит к тому, что типичная настольная SSD под журналом 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).

В общем, чтобы понять, сколько у вас теоретически может быть IOPS-ов на запись в Ceph, диски под него нужно тестировать с опциями fio sync=1 iodepth=1. Это даст «журнальные» иопсы (производительность последовательного коммита операций по одной).

Другие почти идентичные варианты: fdatasync=1 (в файле поверх ФС) либо fsync=1 (на голом девайсе). Разница между опциями:

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:

Micron 5100 sata m2.jpg

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-ам 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.

Note.svg 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 на Phase-Change-Memory «3D XPoint». По спецификации заявляются 550000 iops при полном отсутствии необходимости в стирании блоков, кэше и конденсаторах. Но если даже задержка такого диска и равна 0.005мс (она действительно равна), то задержка Ceph всё равно 0.5-1мс, соответственно, с Ceph оптаны использовать чуть менее, чем бессмысленно — за большие деньги (1500$ за 960 гб, 500$ за 240 гб) вы получите не сильно лучший результат.

Bluestore vs Filestore

Блюстор — «новое» хранилище. От «нового» хранилища честно ожидаешь лучшей или хотя бы не худшей производительности во всех сценариях. Однако это, увы, не совсем так.

Что лучше в Bluestore?

А что хуже? В целом, претензии сводятся к производительности:

Также BlueStore делает огромное количество fsync-ов (что очень смешно — даже больше, чем запросов записи), из-за чего не терпит десктопных SSD под журналом. Но FileStore работает похоже, и кардинальных различий производительности это не вносит.

Как полечить высокие задержки на SSD+HDD?

Тест на 1 NVMe

Threadripper 2920X, NVMe Intel P4500, localhost. 1 OSD без репликации, 8 PG, чтобы не упираться в блокировки, 1 маленький RBD образ 10 Гб.

Журнал Filestore 1 GB, чтобы в тестах успевал начинаться сброс. Bluestore 4k — это min_alloc_size и prefer_deferred_size = 4096 (4k запись идёт через redirect-write), Bluestore 16k — 16384 (4k запись идёт через deferred).

Filestore Bluestore 16k Bluestore 4k
bs=4M iodepth=16 rw=write 950 MB/s 1700 MB/s 1700 MB/s
bs=4M iodepth=16 rw=read 1250 MB/s 1300 MB/s 1300 MB/s После полной линейной перезаписи + drop_caches
bs=4M iodepth=16 rw=read 1250 MB/s 450 MB/s 320 MB/s После 33 % случайной перезаписи блоком min_alloc_size
bs=4k iodepth=1 rw=randwrite 3900 iops 3200 iops 2500 iops
bs=4k iodepth=128 rw=randwrite 19100 iops 19500 iops 25500 iops
bs=4k iodepth=1 rw=randwrite 180 iops 2800 iops 2500 iops Сразу после снятия snapshot-а RBD
bs=4k iodepth=128 rw=randwrite 180 iops 8800 iops 15600 iops Сразу после снятия snapshot-а RBD
bs=4k iodepth=1 rw=randread 3900 iops 4500 iops 4500 iops После drop_caches / перезапуска OSD
bs=4k iodepth=1 rw=randread 6300 iops 4500 iops 4500 iops Прогретый кэш
bs=4k iodepth=128 rw=randread 33000 iops 32000 iops 33000 iops
RAM 270 MB 2 GB + Filestore также использует произвольный объём page cache
CPU randwrite Q=128 600 % 550 %

Про размер block.db

Кто задолбался со спилловерами? Все задолбались со спилловерами! :)

Спилловер — это когда вы собрали Bluestore на SSD+HDD, выделив SSD под базу (block.db), но при этом эта самая база постоянно частично утекает на HDD. При этом она, вроде бы, даже влезает в SSD с запасом — но всё равно утекает. Начиная, кажется, с Ceph 14 Nautilus, о спилловерах предупреждает ceph -s, а с Ceph 15 Octopus авторы попытались победить spillover-ы через дополнительные «allocation hint»-ы RocksDB (надо потестировать: коммит 5f72c376deb64562e5e88be2f22339135ac7372b, добавили опцию bluestore_volume_selection_policy).

Когда случается спилловер в SSD+HDD конфигурациях, работа кластера замедляется — в большей или меньшей степени, в зависимости от размеров RocksDB и паттерна нагрузки, так как когда метаданных не очень много, они влезают в кэш OSD — либо onode cache, либо rocksdb cache, либо, если включено bluefs buffered io — то ещё и в системный page cache. Если кэш-промахов достаточно много, или если OSD упирается в compaction RocksDB, могут даже появляться slow ops-ы.

Так в чём же дело и как это победить? А дело в том, что с выбором раздела для очередного файла БД (RocksDB организована в виде набора файлов) «есть нюанс», точнее, даже два.

Нюанс № 1: RocksDB кладёт файл на быстрый диск только когда считает, что на быстром диске хватит места под все файлы этого же уровня (для тех, кто ещё не в курсе — RocksDB это LSM база).

Дефолтные настройки цефа:

…Соответственно!

Rocksdb положит L2 на block.db, только если раздел имеет размер хотя бы 2560+256+1000 Мб — округлим вверх до 4 ГБ. А L3 она положит на block.db, только если block.db размером хотя бы 25600+2560+256+1000 МБ = около 30 ГБ. А L4, соответственно, если ещё +256 ГБ, то есть итого 286 ГБ.

Иными словами, имеют смысл только размеры раздела block.db 4 ГБ, 30 ГБ, 286 ГБ. Все промежуточные значения бессмысленны — место сверх предыдущего граничного значения использоваться не будет. Например, если БД занимает 10 ГБ, а раздел SSD — 20 ГБ, то фактически на SSD ляжет только WAL (1 ГБ), L1 и L2 (256 МБ + 2.56 ГБ). L3, составляющий бОльшую часть базы, уедет на HDD и будет тормозить работу.

При этом 4 ГБ — слишком мало, 286 ГБ — слишком много. Так что, по сути, правильно делать block.db размером 30 ГБ для OSD любого размера.

Кстати, из этого же следует то, что официальная рекомендация — выделять под block.db то ли 2 %, то ли 4 % от размера устройства данных — полный отстой.

Но что делать, если у вас разделы другого размера? Например, 80 ГБ, и вы по каким-то причинам не хотите делать bcache, но хотите использовать эти 80 ГБ по максимуму. В этом случае можно поменять базовый размер уровня RocksDB (max_bytes_for_level_base). multiplier менять не будем, оставим по умолчанию 10 — его значение влияет на итоговое количество уровней RocksDB, а это уже более тонкая материя. Теоретически, меньшее число уровней снижает read и space amplification, но замедляет compaction и из-за этого может сильно повысить итоговый write amplification. Также есть тема с уменьшением размера отдельных memtable и кратным увеличением общего их числа, то есть, например, установки 32*32 МБ вместо дефолтных 4*256 МБ и min_write_buffer_to_merge=8, но эффект от этого тоже не совсем понятен (возможно, немного экономится CPU при compaction-е), так что это тоже пока лучше не трогать.

Так как каждый уровень отличается от предыдущего в 10 раз, общий размер раздела БД должен быть равен k*X, где k — коэффициенты из ряда: 1, 11, 111, 1111 и т. п. (по числу уровней RocksDB). Значит, мы можем взять размер нашего block.db, вычесть из него 1 ГБ WAL (лучше даже вычесть с запасом 2 ГБ) и делить его последовательно на каждую из цифр до тех пор, пока не получим значение, близкое к 256 МБ … 1 ГБ. Это значение округлить вниз, принять за базовый размер уровня RocksDB и прописать в конфиг как max_bytes_for_level_base. База компактится по 256 МБ за раз, так что меньше 256 МБ размер первого уровня ставить точно смысла нет. Например, для 80 ГБ раздела это будет 719 МБ, только не забываем считать всё в двоичных мегабайтах — MiB. Остаётся прописать это значение в конфигурацию (bluestore_rocksdb_options = …,max_bytes_for_level_base=719MB), перезапустить OSD и сделать ручной compaction (можно дважды).

Нюанс № 2: При ручном compaction-е RocksDB переписывает уровни целиком. Если при этом на SSD нет запаса места в размере этого уровня, то уровень, опять-таки, утечёт на HDD и так там и останется, ибо перемещать после compaction-а его обратно она не умеет. Теоретически, если после этого сделать compaction ещё раз, то уровень должен вернуться на SSD (поэтому выше дана рекомендация делать ручной compaction дважды). Однако по сведениям из чата якобы бывает так, что один-два файла *.sst на SSD не возвращается. Чтобы это побороть на 100 %, можно предусмотреть на SSD-разделе ещё и запас в размере первого + последнего уровня БД. В этом случае коэффициенты вместо 1-11-111-1111 превращаются в 2-22-212-2112 и т. п.

RGW vs Minio

Вопрос частый, так как Ceph и Minio — две наиболее распространённые реализации S3.

Сравнение, как всегда, не совсем честное, так как в Minio «бесконечного масштабирования» и произвольных схем избыточности нет. Есть только erasure коды, которые оперируют группами дисков, кратными по количеству 4 или 16 дискам. Расширения кластера в Minio раньше не было вообще, потом в каком-то смысле появилось через создание дополнительных зон.

Таких же гарантий целостности, как в Ceph, в Minio тоже нет. Minio работает поверх обычных ФС, даже не делая fsync данных. На практике ext4, правда, делает sync автоматически раз в 5 секунд, да и Minio пишет с O_DIRECT, так что не совсем всё плохо — но тем не менее, потенциально небольшие потери при отключении питания возможны.

Особенно классный перл был в баге https://github.com/minio/minio/issues/3478:

Minio in this case is working as intended, minio cannot be expanded or shrinkable in this manner. Minio is different by design. It is designed to solve all the needs of a single tenant. Spinning minio per tenant is the job of external orchestration layer. Any addition and removal means one has to rebalance the nodes. When Minio does it internally, it behaves like blackbox. It also adds significant complexity to Minio. Minio is designed to be deployed once and forgotten. We dont even want users to be replacing failed drives and nodes. Erasure code has enough redundancy built it. By the time half the nodes or drives are gone, it is time to refresh all the hardware. If the user still requires rebalancing, one can always start a new minio server on the same system on a different port and simply migrate the data over. It is essentially what minio would do internally. Doing it externally means more control and visibility. Minio is meant to be deployed in static units per tenant.

Короче, всё работает как надо, в минио нет возможности расширения, если у вас будут ломаться диски — не меняйте, просто дождитесь, пока из строя выйдет половина дисков и пересоздайте кластер. На самом деле всё не так печально, можно заменить диск и запустить heal, но, конечно, без той же прозрачности, что в Ceph — оно будет просто сканировать все объекты и проверять отсутствующие. Если дисков много, это очень накладно.

Ещё Minio хранит объекты в виде обычных файлов, даже не шардируя каталоги (соответствующие бакетам) по подкаталогам, плюс на каждый объект ещё создаёт директорию с парой файлов метаданных. Ну а директории в ФС по миллиону файлов — это, естественно, удовольствие ниже среднего. Хотя просто для раздачи оно, благодаря всяким dir_index-ам, работает.

Для представления о производительности проведём простой тест Ceph (bluestore) vs Minio (ext4) на 1 HDD. Да, я знаю, что это тупо и нужно ещё хотя бы посравнивать их на SSD. Но всё-таки результаты довольно показательны. Да и объектное хранилище чаще холодное/прохладное и строится на HDD, а не на SSD.

Тест делался через hsbench. Заключался в заливке примерно 1.1 миллиона объектов в 1 бакет, потом сброса кэшей и перезапуска Ceph/Minio, и потом — их раздачи в случайном порядке, а также проверки скорости выполнения операций листингов. Результаты:

Да, заливка в Minio быстрее. Но, во-первых, меньшая скорость заливки — это цена, во-первых, консистентности (fsync), а во-вторых, bucket index-а и bucket index log-а, которые позволяют RGW, например, делать геосинхронизацию (multisite), чего в Minio нет.

Кроме того, индексы в RGW можно положить на отдельные SSD (как обычно все и делают), а если же вам совсем не нужны листинги, синхронизация и прочее, в Ceph бакеты можно сделать безиндексными (indexless), и тогда оверхед bucket index-а вообще исчезает, как и возможные проблемы с его шардированием.

Снапшоты

В реализации снапшотов в Ceph есть целый ворох проблем из-за количества параллельных реализаций и общего накопленного архитектурного бардака:

В общем, наговнокодили — мама не горюй…

EC

EC ещё больше снижает iops-ы, так как добавляется цикл Read-Modify-Write. #RAID WRITE HOLE в цефе закрыт, поэтому при записи все OSD сначала делают вторые копии объекта (по-видимому, виртуальные, через тот же механизм virtual clone bluestore), а потом удаляют старые.

В моём примере на NVMe-шках — write iops с репликацией Q=1 примерно 1500, а с EC — примерно 500. Q=128 — примерно 25000 с репликацией и 10000 с EC.

Контроллеры

Процессоры

Сеть

Настройка виртуалок и ФС

С дефолтными опциями qemu подключает RBD, увы, криво.

Криво — это значит, что:

а) используется медленная эмуляция lsi-контроллера
б) неправильно настроен кэш

Драйвер виртуального диска и ФС

В qemu есть следующие способы эмуляции дисков:

cache=writeback

Кэш дисков в qemu регулируется опцией, собственно, cache. Бывает <не указано>, writethrough, writeback, none, unsafe, directsync.

С Ceph RBD эта опция регулирует работу rbd cache, то есть кэша на стороне клиентской библиотеки Ceph (librbd). RBD cache маленький (32 МБ) и является аналогом буфера записи на HDD, то есть, предназначен исключительно для группировки операций записи перед, собственно, отправкой их в хранилище.

Режимы writethrough, <не указано> и directsync с RBD, по сути, эквивалентны и означают отсутствие кэширования записи (каждая операция отправляется сразу в Ceph).

Режим writeback означает «честное» (безопасное) кэширование записи. То есть, операции записи без fsync ложатся в кэш и отправляются оттуда либо раз в rbd_cache_max_dirty_age (по умолчанию 1 сек), либо когда ВМ просит fsync.

Режим unsafe означает «нечестное» (чреватое потерей данных) кэширование записи. Операции записи также ложатся в кэш, но fsync от ВМ игнорируются. Транзакционность в виртуалке отсутствует, но и производительность повышается. Использовать этот режим можно только для виртуалок, не содержащих ценные данные (например, для каких-нибудь тестов или CI).

При среднем применении правильный режим — cache=writeback. Грубо говоря, cache=writeback увеличивает результат следующего теста:

fio -name=test -ioengine=libaio -direct=1 -bs=4k -iodepth=1 -rw=randwrite -filename=/dev/vdb   # без -fsync и без -sync

…примерно приводя его к результату того же теста с iodepth=32.

Note.svg ОДНАКО, есть НЮАНСЫ (как всегда с цефом…):

ФС

А ещё тормозит файловая система! Конкретно, если у вас не включена опция mount -o lazytime, то при каждой мелкой записи ФС обновляет mtime, то есть время модификации inode-а. Так как это метаданные, а ФС журналируемые — это изменение журналируется. Из-за этого при тесте fio -sync=1 -iodepth=1 -direct=1 поверх ФС без lazytime iops-ы уменьшаются в 3-4 раза.

Для lazytime нужны свежие ядра: с ext4 — хотя бы 4.0, с XFS — хотя бы 4.17. Также нужны соответствующие (свежие) util-linux (подсказка: в протухшей 7-й центоси их нет, поставить можно только из исходников).

А если у вас (не дай бог) внутри Oracle, то ему надо обязательно поставить опцию FILESYSTEMIO_OPTIONS=SETALL.

Производительность случайной записи в CephFS почти не отличается от RBD.

Производительность случайной записи в CephFS через mount -t cephfs и через ceph-fuse… при iodepth=1 почти не отличается. А вот при iodepth=128 ядерный клиент ведёт себя нормально, а ceph-fuse выдаёт столько же, сколько при iodepth=1 (то есть на порядок/порядки меньше, чем ядерный клиент).

Оценка производительности кластера

Оценка производительности кластера просто по спецификациям входящих в него дисков — абсолютно неправильна.

Речь о Bluestore. Под iops понимаются iops случайного чтения/записи блоками по 4 кб.

1 HDD (обычный, 7200 rpm, не SMR, без ssd-кэша) — это:

1 быстрый SSD или NVMe SSD (с конденсаторами, write iops >= 25000):

Итоговые показатели:

Картина маслом «Тормозящий кэш»

O_SYNC vs fsync vs hdparm -W 0

У SATA и SCSI дисков есть два способа сброса кэша: команда FLUSH CACHE и флаг FUA (Force Unit Access) на команде записи. Первый — это явный сброс кэша, второй — это указание записать операцию на диск, минуя кэш. Точнее, у SCSI оно есть, а с SATA ситуация точно не ясна: в спецификации NCQ бит FUA есть, но по факту FUA большинством дисков вроде как не поддерживается и, соответственно, эмулируется ядром/контроллером (если контроллер не кривой).

По всей видимости, fsync() отправляет диску команду FLUSH CACHE, а открытие файла с O_SYNC устанавливает бит FUA на все команды записи.

Есть ли разница? Обычно нет. Но на некоторых контроллерах и/или с некоторыми настройками различия по неустановленным причинам встречаются. И тогда fio -sync=1 и fio -fsync=1 начинают давать разные результаты — возможно, даже на порядки разные результаты.

Кроме того, у дисков есть команда отключения кэша. Когда он отключен, запросы сброса (fsync) Linux диску не отправляет. Казалось бы, такой режим тоже должен быть эквивалентен выполнению fsync и/или O_SYNC после каждой команды. Но и это не всегда так! На SSD с конденсаторами (то есть серверных моделях с Advanced Power Loss Protection) при отключении кэша iops-ы случайной записи часто вырастают на порядок (например, с 5000 до 40000). Но не всегда, так как это, опять-таки, зависит от контроллера.

Почему? По-видимому, потому, что команда FLUSH CACHE трактуется диском как «сбрось все кэши» (включая энергонезависимый), а отключение кэша — как «отключи энергозависимый кэш» (а энергонезависимый можешь оставить включенным). Соответственно, запись со сбросом кэша становится медленнее, чем просто отключённый кэш.

А что с NVMe? В NVMe разнообразие чуть меньше — возможность отключить кэш в спецификации не предусмотрена вообще, но точно так же есть команды FLUSH CACHE и бит FUA. При этом по личным наблюдениям FUA часто игнорируется то ли диском, то ли Linux-ом, и fio -sync=1 выдаёт с NVMe такие же результаты, как и без sync вообще. -fsync=1 при этом ведёт себя как надо и приземляет производительность туда, где ей самое место (на десктопных NVMe — до тех же 1000—2000 iops).

P.S: Bluestore использует fsync. Filestore использует O_SYNC.

Серверные SSD

Disabling cache is not a joke!

fio -ioengine=libaio -name=test -filename=/dev/sdb -(sync|fsync)=1 -direct=1 -bs=(4k|4M) -iodepth=(1|32|128) -rw=(write|randwrite)

Micron 5100 Eco 960GB

Запись
sync или fsync bs iodepth rw hdparm -W 1 hdparm -W 0
sync 4k 1 write 612 iops 22200 iops
sync 4k 1 randwrite 612 iops 22200 iops
sync 4k 32 randwrite 6430 iops 59100 iops
sync 4k 128 randwrite 6503 iops 59100 iops
sync 4M 32 write 469 MB/s 485 MB/s
fsync 4k 1 write 659 iops 25100 iops
fsync 4k 1 randwrite 671 iops 25100 iops
fsync 4k 32 randwrite 695 iops 59100 iops
fsync 4k 128 randwrite 701 iops 59100 iops
fsync 4M 32 write 384 MB/s 486 MB/s
Чтение
bs iodepth rw результат
4k 1 randread 6000 iops
4k 4 randread 15900 iops
4k 8 randread 18500 iops
4k 16 randread 24800 iops
4k 32 randread 37400 iops
4M 1 read 460 MB/s
4M 16 read 514 MB/s

Результаты по чтению не отличаются на hdparm -W 0 и 1.

Seagate Nytro 1351 XA3840LE10063

Диск заполнен почти полностью, на 90-100 %.

Запись
sync или fsync bs iodepth rw hdparm -W 1 hdparm -W 0
sync 4k 1 randwrite 18700 iops 18700 iops
sync 4k 4 randwrite 49400 iops 54700 iops
sync 4k 32 randwrite 51800 iops 65700 iops
sync 4M 32 write 516 MB/s 516 MB/s
fsync=1 4k 1 randwrite 288 iops 18100 iops
fsync=1 4k 4 randwrite 288 iops 52800 iops
fsync=4 4k 4 randwrite 1124 iops 53500 iops
fsync=1 4k 32 randwrite 288 iops 65700 iops
fsync=32 4k 32 randwrite 7802 iops 65700 iops
fsync=1 4M 32 write 336 MB/s 516 MB/s
Чтение
bs iodepth rw результат
4k 1 randread 8600 iops
4k 4 randread 21900 iops
4k 8 randread 30500 iops
4k 16 randread 39200 iops
4k 32 randread 50000 iops
4M 1 read 508 MB/s
4M 16 read 536 MB/s

Если не хотите 288 иопс — отключайте кэш.

Ceph HDD+SSD

Дано: 3 компа с 4x 7200rpm SATA HDD, 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.

Note.svg Мораль: отключайте кэш записи всем дискам!

Частичная разгадка:

  1. В жёстких дисках HGST есть Media Cache (энергонезависимый кэш случайной записи прямо на пластинах) — во-первых, там не HGST, во-вторых, в HGST медиакэш включён всегда и не зависит от hdparm -W 0.
  2. В жёстких дисках Seagate Enterprise Capacity ST8000NM0055 (коих из общего числа 3) есть встроенный SSD-кэш. И вот он, видимо, действительно включается только при hdparm -W 0.
  3. Блюстор блокирует запись в журнал записью на HDD. Когда включен спец.кэш, HDD начинает рандомно писать сильно быстрее, и блокировки при сбросе уходят. Действует кэш, естественно, временно — когда он кончится, производительность случайной записи опять упадёт. Однако плюс в том, что в Ceph-е этого, скорее всего, не произойдёт, так как скорость случайной записи ограничивается, собственно, самим Ceph-ом и распределяется по всем дискам кластера :).
  4. Однако, для обычных дисков без SSD-кэша отключение кэша тоже даёт выигрыш… есть гипотеза, что из-за того же тормоза с bluefs (проверю).

Более свежие тесты бенчилкой ceph-gobench на том же самом стенде. Версия Ceph Mimic 13.2.2, Bluestore, журналы на SSD.

osd.1 и osd.3 без выноса журналов на SSD оба показывали 75-80 iops вне зависимости от отключения кэша.

В таблице показаны однопоточные IOPS с глубиной очереди Q=1 без репликации.

Номер OSD Патч + кэш Кэш выкл Кэш вкл Модель диска Номер модели
osd.0 365 308 226 Seagate Constellation ES.2 ST32000645NS
osd.1 322 325 234 Hitachi Ultrastar 7K3000 HUA723020ALA640
osd.2 1278 1392 230 Seagate Enterprise Capacity ST8000NM0055
osd.4 198 244 140 Hitachi Ultrastar A7K2000 HUA722020ALA330
osd.5 251 185 154 Hitachi Ultrastar A7K2000 HUA722020ALA330
osd.7 1351 1129 253 Seagate Enterprise Capacity ST8000NM0055
osd.9 399 315 184 Hitachi Ultrastar 7K3000 HUA723020ALA640
osd.13 226 212 142 Hitachi Ultrastar A7K2000 HUA722020ALA330
osd.3 393 386 241 Hitachi Ultrastar 7K3000 HUA723020ALA640
osd.8 340 323 156 Hitachi Ultrastar A7K2000 HUA722020ALA330
osd.10 1461 1319 273 Seagate Enterprise Capacity ST8000NM0055
osd.14 302 229 135 Hitachi Ultrastar A7K2000 HUA722020ALA330

Примечания

Toshiba MG07ACA14TE тоже замечены в подобном поведении, см. обсуждение в списке рассылки: https://www.spinics.net/lists/ceph-users/msg60753.html

Почему вообще Bluestore такой медленный?

Note.svg Третья редакция hatespeech’а.

Вкратце ситуация такова: После того, как хранилище Ceph переписали с упоротой архитектуры с хранением объектов в ФС XFS и дополнительным журналом, в которой, по идее, был дикий оверхед — быстрее (в смысле random write iops) оно практически не стало. Логичный ответ на вопрос «какого х#ра» такой: то ли XFS на самом деле написана очень хорошо, то ли Bluestore на самом деле написан очень плохо. Сразу скажу: оба ответа верны. :-)

Все мы держим в уме, что 1x 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 / 1.5-2 / 3 = 150—200 iops. Запускаем fio iodepth=128 на собранном кластере — ОЙ, 30 iops. Как так?

Отчаиваемся и по советам знатоков прикручиваем туда SSD под wal+db. И думаем: ну, теперь у нас быстрая SSD с конденсаторами под журналом, латенси записи 50 микросекунд, значит должно быть много иопсов — ну, в устоявшемся режиме хотя бы 300 (9 * 100 / 3). Тестируем. В 1 поток получаем ну… 60 иопс. Во много — где-то 200. Опять плохо.

Смысл в том, что собственной реализации журнала у блюстора нет, есть очередь отложенной записи, живущая прямо в RocksDB. RocksDB — это LSM keyvalue база, по сути база-журнал. В принципе, это достаточно разумно, так как всё равно нужно журналировать изменения метаданных, которые там держит блюстор. Когда очередь отложенной записи засунута туда же, изменение можно коммитить одной транзакцией (соответственно, одним fsync-ом).

И в этой схеме есть одно большое отличие от filestore — оно заключается в том, что в filestore журнал работал как буфер для временного повышения нагрузки на запись. Пока в журнале было место, случайная запись была очень быстрой, а журналы обычно делали размеров в несколько гигабайт. В bluestore же «очередь отложенной записи» очень маленькая и сбрасывается через каждые 64 запроса. То есть, bluestore не пишет быстрее, чем в среднем может медленное устройство (HDD).

Плюс к этому на практике (при просмотре strace) оказывается, что fsync-ов на каждую операцию записи делается не 1, а 2. Второй fsync — это лишняя транзакция записи в журнал BlueFS, сводящаяся к обновлению размера лог-файла RocksDB. Это нафиг не нужно, так как в опциях RocksDB в цефе по умолчанию стоит wal_recovery_mode=kTolerateCorruptedTailRecords и recycle_log_number=4, но это так, потому что без этого у них из-за другого бага корраптятся данные при падении OSD. Что на самом деле исправляется легко, я им даже отправил фикс — https://tracker.ceph.com/issues/38559 https://github.com/ceph/ceph/pull/26909 - и они даже вроде как обещают его влить. С фиксом на HDD ускорение случайной записи при глубине очереди 1 — двукратное (с 33 % до 66 % возможностей самого HDD, обычно как раз с 33 до 66 иопс). При глубине очереди 128 — почти нулевое.

ОК, ладно. В конце концов мы решаем — гулять так гулять и собираем кластер на серверных SSD (или вообще NVMe). Думаем — ну теперь-то?!… Бенчим в 1 поток. 300 иопс. Охреневаем окончательно и идём гуглить эту статью :)

Здесь смысл в том, что в голове у всех сидит мысль «а, ну да, оно медленное, потому что слишком много пишет на диск — диск же относительно медленный, а софт быстрый». А вот хрен. :) оказывается, Ceph довольно сложно разогнать до latency < 1 ms, и виной тому не диски, а сам Ceph. То есть да, Ceph при записи мелкими блоками порождает WA (Write Amplification) 3..5 на каждой OSD — это легко посчитать через тот же strace. Но на хороших SSD это практически не занимает времени, одна операция 4кб записи занимает условно 20 микросекунд. Проблема именно в С++ коде Ceph.

Причём даже не до конца понятно, что конкретно там тормозит — такое ощущение, что всё целиком. Выявить какие-то «горячие точки» при профилировании трудно, просто при записи выполняется много всякой C++ной мелочи, которая суммарно отъедает достаточно много времени. Одно горячее место — вычисление цифровых подписей пакетов (включено по умолчанию, можно отключить), другое — сериализация/десериализация (код обрабатывает каждое поле пакета, чуть ли не каждый байт, отдельным вызовом функции). Дальше идут уже malloc-и, которых тоже происходят тонны. Причём всё это происходит в несколько потоков. На это ещё навёрнута какая-то странная смесь буферизованного и прямого I/O.

RocksDB не виновата — её я пробовал бенчить, она быстрая, ~8000 транзакций в секунду на NVMe в 1 поток она даёт и даже масштабируется до ~120000 tps в 256 потоков. А Ceph OSD даже с максимальным параллелизмом на той же NVMe даёт только 10-20 тысяч iops.

Сеть тоже не виновата — её я пробовал бенчить с помощью nbd (network block device). При прямом доступе диск выдаёт 50000 iops, при пробросе диска с одного сервера на другой через nbd — 8000 iops. То есть, добавленная latency сети — примерно 0.1ms. Это не много.

И даже Bluestore не совсем виноват. На NVMe Bluestore с некоторыми тюнами всё-таки осиливает завершить запись примерно за 0.3мс. И в то же время код самого Ceph сжирает ещё 0.4мс.

По сути, нужно было бы добиться ситуации, в которой Ceph бы отъедал 0.1ms и Bluestore ещё 0.1ms. Сеть съест ещё 0.1ms и тогда на хорошей NVMe получится latency ~ 0.33ms, что в 1 поток соответствует 3000 операциям записи в секунду. До локальной SSD это всё равно не дотянуло бы, но, тем не менее, было бы уже очень-очень неплохо. Тогда, скажем, можно будет бороться за CPU: поставив самолётные CPU по 20000$ каждый, настроив ядро и снизив время Ceph+Bluestore ещё в 2 раза, вы получите уже 0.23ms = ~4350 iops. А допилив поддержку Infiniband, может, получите и все 6000 iops. Пока же код не оптимизирован… всё это — мёртвому припарки.

Авторы сейчас пытаются пилить новую реализацию OSD на асинхронном фреймворке Seastar (Crimson OSD), так что у нас есть теоретические шансы увидеть Ceph, который будет в несколько раз быстрее. Хотя, конечно, там вопрос далеко не только в многопоточности и блокировках — по идее, много съедает именно программная логика. Но так как её они фактически тоже частично переписывают с нуля — она тоже может улучшиться.

DPDK и SPDK

RAID WRITE HOLE

В RAID-е есть один интересный момент: при отказе диска и одновременном отключении питания RAID 5 может кораптить данные.

Суть такая: допустим, есть три диска в рейд5. Есть какая-то пара блоков данных A и B. Соответственно на дисках хранятся: A, B, A xor B.

Теперь представим, что мы пишем в блок B данные B2. Для этого нам надо обновить данные на двух дисках: B -> B2, A+B -> A+B2. Теперь представим, что один из них успел записать, а второй не успел. Тут вырубилось питание и одновременно сдох диск A (или диск сдох от умирания питания, или контроллер повис и ядро в панику упало...). Что мы имеем на дисках?

?, B2, A+B либо ?, B, A+B2.

Теперь при попытке восстановить A мы получим A+B+B2 => опа! Покорраптились данные, которые даже не записывались!

Из-за этого raid всегда делает полный resync после нештатного вырубания питания. И, собственно, такая же потеря данных возможна при отказе диска до завершения resync. mdadm RAID5 в таких ситуациях (когда одновременно потерян диск и массив помечен как грязный) просто отказывается стартовать.

И именно чтоб этого избежать, в цефе сделано полное журналирование всех данных на уровне отдельных дисков (т.е. OSD). Потому что других способов борьбы с этой проблемой НЕТ, а при работе по сети отказы гораздо более вероятны, чем при работе RAID-массива на локальных дисках. Даже write intent bitmap может только сказать вам, потеряли вы какие-то данные или нет, но не может помочь их восстановить, если они потеряны.

Так что Ceph надёжнее RAID-а. :) медленнее (на SSD). Но надёжнее и не требует resync-а.

Краткий экскурс в устройство SSD и флеш-памяти

Особенность NAND флеш-памяти заключается в том, что пишется она мелкими блоками, а стирается большими. Актуальное соотношение для Micron 3D NAND — страница (page) 16 КБ, блок стирания (block) — 16 или 24 МБ (1024 или 1536 страниц, MLC/TLC соответственно). Случайное чтение страницы быстрое. Запись тоже, но писать можно только в предварительно стёртую область — а стирание медленное, да ещё и число стираний каждого блока ограничено — после нескольких тысяч (типичное значение для MLC) блок физически выходит из строя. В более дешёвых и плотных (MLC, TLC, QLC — 2-4 бита на ячейку) чипах лимит стираний меньше, в более дорогих и менее плотных (SLC, один бит на ячейку) — больше. Соответственно, при «тупом» подходе — если при записи каждого блока его просто стирать и перезаписывать — случайная запись во флеш-память, во-первых, будет очень медленной, а во-вторых, она будет быстро выводить её из строя.

Но почему тогда SSD быстрые? А потому, что внутри SSD на самом деле есть очень мощный и умный контроллер (1-2 гигагерца, типично 4 ядра или больше, 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 и направляет каждую мелкую случайную запись в новое место диска, в заранее 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 (в Micron 5100 Eco — всего лишь +7.5 %, 1.92 ТБ SSD содержит 10 чипов NAND по 1.5 терабита и 2 по 768 гигабит).

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.

Кстати, из размера страницы 16 КБ следует, что когда вы используете десктопную SSD под мелкую транзакционную перезапись, вы ещё и сильно снижаете срок её жизни, так как при перезаписи по 4 КБ с sync-ами write amplification составляет не менее 16 КБ / 4 КБ = 4. Примечание: в современных SSD распространена такая вещь, как SLC Cache — использование части той же самой флеш-памяти в SLC-режиме для первых X гигабайт записи. При SLC-записи размер той же страницы, вероятно, уменьшается в 3 раза, так как вместо 3 бит в каждой ячейке хранится только 1. С другой стороны, это всё равно та же страница, которая номинально вмещает 16 КБ, так что как тут считать WA, не совсем ясно.

Дополнение: когда я попытался кого-то в списке рассылки полечить на тему, что «все SSD делают fsync», мне в ответ кинули статью: https://www.usenix.org/system/files/conference/fast13/fast13-final80.pdf. В общем, суть статьи в том, что в 2013 году нормой было то, что SSD вообще не сбрасывали метаданные на диск при fsync, и при отключении питания это приводило к разным весёлым вещам вплоть до (!!!) полного отказа SSD.

Есть экземпляры старых SSD без конденсаторов (OCZ Vector/Vertex), которые при этом выдают большие iops на запись с fsync. Как это возможно? Неизвестно, но есть предположение, что суть как раз в небезопасности записи. Принцип работы флеш-памяти за последние годы вроде как не менялся — в SSD как раньше был FTL, так и сейчас FTL. Как достигнуть быстрой записи, если постоянно сбрасывать на диск карты трансляции — хз… наверное, если только сделать некое подобие лог-структурированной ФС внутри — писать всё время вперемешку метаданные и данные. Но при этом, по идее, при старте всё это «добро» придётся сканировать и старт/монтирование станет долгим. А в SSD долгого монтирования вроде как нет.

Ну и, собственно, «power loss protection», видимо, бывает простой, а бывает advanced. Простой означает просто «мы корректно делаем fsync и не сдохнем при отключении питания», а advanced означает наличие конденсаторов и быструю безопасную запись с fsync. Сейчас, в 2018—2019 годах, «обычный» PLP, похоже, всё-таки стал нормой и при отключении питания большая часть SSD терять данные и умирать уже не должна.

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 примерно та же, что в SSD — ну, более дешёвые и мелкие чипы с меньшими размерами страницы и блока (часто 4 КБ страница и 4 МБ блок), но принцип тот же и разница в скорости 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, и при записи есть лимит на количество «открытых» блоков. Как это происходит:

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 Platinum 8168), 2x100-гбит сетью (точнее 2x2x100, так как 2 карты по 2 порта) и 10x топовыми NVMe (с конденсаторами, ага) в каждом узле, 4 узла, репликация 2x: https://www.micron.com/resource-details/30c00464-e089-479c-8469-5ecb02cfe06f

Всего 367011 iops на запись в пике на весь кластер, при 100 % загрузке CPU. Казалось бы, довольно много, но если поделить 367000/40 osd — получится 9175 иопс на 1 osd. С учётом репликации на диски нагрузка двойная, выходит, 18350 иопс. Ок, журналы тоже удваивают нагрузку, итого — 36700 iops на запись смог выжать ceph из одной NVMe… которая сама по спеке может 260000 иопс в одиночку. Вот такой вот overhead.

Данных по задержкам в 1 поток нет (а было бы интересно узнать).

Примечание: PDF-ка по ссылке обновлена, новый результат с теми же тюнами, что ниже, составил 479882 iops на запись и 2277453 iops на чтение. Старая тут. Что и подтверждает, что разница между Micron 9200 и 9300 для Ceph незаметна.

Апдейт

https://www.micron.com/-/media/client/global/documents/products/other-documents/micron_9300_and_red_hat_ceph_reference_architecture.pdf

NVMe обновились до Micron 9300 (максимальной ёмкости 12.8 ТБ). iops-ов такие диски дают даже не 260 тыс., а 310 тыс. Всё остальное осталось прежним. Итого 100 клиентами на запись сняли 477029 iops. Однако надо понимать, что каждому клиенту при этом досталось лишь 4770 iops. 10 клиентами сняли 294000 iops — то есть на 1 клиента 29400 иопс, что всё-таки поприличней.

Почему стало лучше? Предположительно, благодаря тюнингу. По сравнению с прошлым тестом они:

Также надо отметить, что:

Бонус: висян (vSAN)

Micron Accelerated All-Flash SATA vSAN 6.7 Solution

Конфигурация серверов:

«Соответствует конфигурации VMWare AF-6, по заявлениям дающей от 50K iops чтения на каждый сервер»

Суммарный параллелизм ввода/вывода: 512

100%/70%/50%/30%/0% write

Заключение:

Модели

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1E9-eXjzsKboiCCX-0u0r5fAjjufLKayaut_FOPxYZjc

Резюме

Резюмируя вышесказанное, для random write iops:

Примечание

Написанное в статье актуально для версий Ceph, доступных на момент последней правки (см. «История» вверху страницы). Конкретно — 12-15 luminous-octopus. Различия между версиями минимальны, всё пока что актуально. Если вдруг в будущем что-то пофиксят и всё вдруг станет чудесно быстрым — сам побегу обновляться первым и поправлю статью :).

См. также

Советы лучших собаководов

Офлайн балансер:

ceph osd getmap -o om; osdmaptool om --upmap upmap.sh --upmap-deviation 0; bash upmap.sh; rm -f upmap.sh om