大规模块存储 EC 系统构建

  • 来源:百度智能云技术站
  • 时间:2023-09-08 14:58:00

本文整理自 2023 年 7 月 DataFunSummit 2023数据基础架构峰会——大规模存储架构分论坛的同名主题分享。

非常欢迎大家的到来,今天由我来分享百度智能云块存储 EC 系统的构建。块存储系统在百度智能云的产品名叫 CDS,底层 EC 系统由 Aries 承担。


(相关资料图)

关于 Aries 的详细介绍,可以参考文末「传送门」的第一篇文章。

今天主要介绍的内容如下,首先会比较一下各种容错方式,介绍一下我们选择 EC 容错方式的必然性;然后给大家介绍一下在块存储产品下构建 EC 引擎的挑战,并逐步展开对这些挑战进行分析和解决的方法;最后,我们介绍一下基于这个解决方案的一些优化。

1.数据容错方式比较

首先介绍一下常见的数据容错方式。

数据容错在单机和分布式系统下,有着不同的选择。

单机情况下,比较直接的方式是选用 RAID 卡。在 BIOS 中配置,一般支持 RAID5 就够了。如果没有 RAID 卡,也可以用软 RAID,创建带有 RAID 功能的逻辑卷。

分布式的情况,比较直接的方式是采用多副本的形式,将数据复制成多份,存在不同的机器。实际上,最好将每份数据保存到不同的交换机下。另外一种方式是采用分布式纠删码的方式。这种方式其实就是分布式的 RAID。只不过,单机用奇偶校验的 RAID5 基本可以保证数据安全,而分布式系统中,由于磁盘规模庞大,纠删码的复杂度要高一些。

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这里介绍一下分布式容错方式的实现。多副本方式容错,每个副本的数据相同,所以,一般采用分布式的一致性协议对数据进行同步,主流的协议为 Paxos 和 Raft。有的系统也会自研一些分发写的协议。最终目的是保证多份数据相同。多副本情况下,假设是 N 副本,则最多允许 N-1 份数据损坏。

纠删码则是将用户的原始数据进行切分,形成 K 个大小相等的分片,然后对这些分片进行编码,形成 M 个校验分片。校验分片的大小和数据分片相同。K+M 个分片会被分布在不同的机器上。一般情况下,纠删码允许最多 M 个分片数据损坏。最常用的纠删码是 Reed-Solomon 编码(RS 码);

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从成本考虑,3 副本将数据存储 3 份,因此是 3 倍的存储成本。而纠删码,是 K+M 的形式,K 份的数据,编码形成 M 份校验。通常情况下,M 比 K 要小。因此存储成本一般为 1.x 倍。

但是,纠删码也有自己缺点。多副本将数据无修改地复制到另外节点,不需要计算参与,数据恢复则是将数据重新复制一遍,方法比较简单。而纠删码则涉及到编码和解码,除了计算以外,编码和解码同样会带来额外的I/O 开销。

现代 CPU 已经支持 RS 编码的硬件加速,能够提升编码/解码速度,极大减少计算压力。而 I/O 放大,则是我们重点要解决的问题。

磁盘通常具有 1%~2%的年化故障率。由于分布式系统规模都比较大,大的集群都会有千台机器,万块磁盘的规模,一定会同时出现多块磁盘同时故障。因此,一般分布式系统都采用 2 个以上的备份或者校验。一般采用 3 副本或者 RS 编码才能保证数据的可靠性。基于目前的集群规模和成本,纠删码是必然的选择。

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2.大规模块存储 EC的技术挑战

既然选择了纠删码,下面那必须解决 EC 系统中面临的各种问题。

系统面临的挑战主要来自几个方面。一个是产品访问特性,块存储存储的是动态数据,用户会随时对数据进行修改。而 EC 修改代价高,原地修改需要引入额外计算和 I/O 放大。

另外就是用户下发给磁盘的数据大小不一,而小写不适合 EC。如何解决小 I/O 的 EC,是另外一个问题。

应用场景上,用户对大小写的要求是不一样的。因此,我们的设计需要一个合理的系统开销,减少资源占用,使得用户有比较好的 I/O 表现。

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对比一下对象存储。它对外的接口是 put、get、delete。写入时,将一个对象的整体数据整体写入和整体删除,不涉及到重新编码的问题。因此,除了写入时产生的校验数据需要保存,没有其他写放大问题。

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块存储,主要接口是读写和删除。与对象存储不同,这里的写绝大部分是对原有数据的修改。

对于部分数据修改,如果重新计算校验,需要将剩余数据从其余节点读到内存中,重新计算校验值,然后将校验再次写回。这里涉及到了「读-修改-写」,I/O 放大比较严重。

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这里是线上 I/O 次数统计,小 I/O 的次数远远多于大 I/O。块存储 CDS 中,4K 大小的 I/O 占据了半数以上的写次数。但是小 I/O 不太适合 EC。

举个例子:我们如果采用 K 为 4,M 为 2 的编码,需要将分片切成 1K 大小,而一般情况下,文件系统对于 4K 倍数的 I/O 支持比较友好,1K 的 I/O size,相对来说,不是很合理的 I/O size。如果 K 值更大,会产生更细碎的分片。我们需要解决这些小 I/O 的 EC。

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现代软件已经对磁盘访问有比较多的优化。当程序追求吞吐时会下发大 I/O,减少磁盘寻道时间。当程序对延时有需求时,通常会下发尽量小的 I/O,减少不必要的数据对 I/O 带宽的占用。

因此,总体看来,对于小 I/O用户需要的是小的延时,对于用户大的 I/O 用户需要的是高的吞吐。

硬件的物理带宽是有限的,提供高性能的存储引擎,系统本身占用的资源应该尽量小。对于存储引擎来说,主要就是写放大问题。

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3.百度沧海的实现方案

针对以上问题,我们看一下百度沧海的解决方案。

这里我们重新看一下修改,I/O 放大的主要原因是需要对原有存量数据进行修改操作,如果不做特殊优化,这些操作需要将原有数据读出来,用于计算新的校验。

CDS 的选择是构建一个索引层,索引指向 EC 后的数据,数据的修改不在原地进行。

这里给了个例子,用户第一次写的数据,EC 并且存储后,建立了一个索引指向这块数据。后续在中间的修改将作为一个新数据进行 EC 并且存储。然后构建新的索引指向新的数据,之前的索引分裂成 2 部分。

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这样做后,我们实际上建立了一个基于 EC 数据的 Append 引擎。EC 后的数据,对应的就是 Append 引擎中的 segment。所有的修改采用追加写的形式,等同于 append 引擎的单路追加写。

实际上,CDS 并未从头开始设计一个 EC 系统,而是采用了公司内成熟的 EC 系统 Aries 作为底层储存介质,Aries 是百度沧海提供的特别优秀的 EC 系统和数据底座。写入 Aries 的数据将作为一个 slice 存储,而一个 slice 可以对应到逻辑层的一个 segment。

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我们前面提到了需要处理用户小写 EC 的问题。可以采用的一个方案是建立一个三副本的存储层,用来缓存用户 I/O。当用户写满一定规模的数据时(比如:1GB),将这些数据 EC 后进行存储。

这样的好处是所有写数据混在一起进行存储,分片的切分可以根据 EC 规模进行选择,可以做到分片对 I/O 友好。其中,EC 层基本可以假设分片是固定大小的。

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但是,这么做的缺点也很明显。数据会被先写到 3 副本层,再写到 EC 层。一定会有多于 4 倍的 I/O 放大。我们也统计了线上数据的写入量,数据量占据比较多的是大 I/O。这些大 I/O 对 EC 相对比较友好,可以采用直接 EC 的方式进行。

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百度沧海的方案是将大写和小写进行分别处理。大写直接进行 EC,小写采用 3 副本形式存储。

这样做的好处是,大写的数据不经过 3 副本层,规避了缓存带来的绝大多数 I/O 放大。3 副本主要存储小 I/O,因为占比小,所以对成本的压力增长不是很大,I/O 放大也不是很严重。

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系统实现时,预留了 10%作为 3 副本存储空间。3 副本也采用 append 引擎进行存储。数据 compaction 时,直接将数据存储到 EC 层。

这种设计,当 3 副本层空间紧张时,数据仍然会被进行 EC 存储,能够在用户都是小 I/O 的极端情况下,仍然有不错的成本表现。

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内部交流时,经常会被问到数据是否会从 EC 层转移到 3 副本层。如果是同种介质,我们假设访问延时没有变化。因此,不将 3 副本层作为缓存层。

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大 I/O 并不是固定大小,系统选择将大 I/O 直接 EC 的情况下,对于底层 EC 的存储引擎有新的要求。它必须能够处理不同大小的分片。

设计难点是,释放的空间如何被回收利用。图中给了个例子,当数据比空洞大时,无法将数据放入;当数据比空洞小时,造成空间浪费。因此,下层存储应该采用能够很好适应变长分片的引擎。

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EC 存储引擎层仍然采用 append 写的方式。新数据 append 写,紧密排列在存储系统的后端。这样,新数据的空间分配变的简单。

相对于原地写,append 写无论是对于 ssd 还是 hdd,性能都更好,这也为高性能存储打下了基础。

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因此,总体架构是一个双层 append 架构。第一层有一个逻辑的 append 引擎,每个 EC 数据对应一个逻辑 segment。下层物理层存储 EC 的分片,也采用 append 的方式,数据只进行追加写。

我们通过两层架构解决了修改放大,大小写如何 EC 的问题。但是,仍然需要进一步提高系统性能,提升用户体验。

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目前采用 2 层 append 引擎的方式构建系统。Append 的性能必然会对系统产生比较大的影响。存储系统,一般的瓶颈都是 I/O。Append 引擎天然存在写放大,主要来源为 compaction。

由于系统总带宽固定,如果 compaction 占用的带宽过大,留给用户使用的带宽就会降低,影响用户体验。

Append 引擎的一个重要评价指标,就是 I/O 放大,即系统总的物理 I/O 除以用户的 I/O。

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要实现比较低的 I/O 放大,我们需要了解用户数据的访问特征。根据用户数据的访问特征,进行有效优化。

一般来说,用户的数据访问都存在热点情况。即最近写过的数据,被再次写的概率更大,也符合齐夫分布的特征。

齐夫分布,如公式所示,r 为访问频率的排名。C 和⍺为常数。即排名越往后,访问频率越低。对这个公式同时取对数的情况下,是一个下降的直线。我们也对线上数据的写频率进行了统计。除了长尾外,前半部分排名的数据,基本符合齐夫分布。

如果按照访问时间进行统计,那么 1 天内有写的热数据,只占总数据的 5%左右。

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既然数据有冷热,那么当我们选择 segment 进行 compaction,就可以利用数据的这种访问特点进行。

一般的选择方法是贪心算法,即选择最空的 segment 进行 compaction。如图中的例子,在贪心算法的情况下,由于 segment B 的空洞率更高,会选择 segment B 进行 compaction。但是,由于 B 中的数据比较新,很有可能是热数据,则这些数据过很小的一段时间就可能被覆盖写。这次数据搬迁就显得多余。

考虑到 segment A 中数据比较老。按照用户访问特点,更老的数据被更新的可能性更小。Segment A 会被长期占用,空洞空间无法释放。实际上,这些空洞更有价值,因为一旦释放,能够被利用很长时间。所以,cost-benefit 算法兼顾了空洞率和数据年龄。它的 pick 算法如公式所示,其中 u 代表有效数据率,age 表示 segment 中最新数据的年龄。这样,空洞率比较高的的 segment 会被选中,老的 segment 也有大概率被选中,释放出更有价值的空洞。

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另外,compaction 的数据和用户的写入数据同样有不同的冷热。通常 compaction 的数据为长时间没有写到的数据。将这些数据单独分流,能够形成较为稳定的 segment。而用户的写入的数据短时间内被写的可能性比较大,也单独放置。这样进行分类后,能够形成一些致密的 segment,存放老数据。频繁的写入形成一些稀疏的 segment,这些 segment 可以被反复利用。

如果想要更好的效果,可以将数据流划分更细,更多地减少写放大。

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我们统计了线上统计访问,进行回放,控制不同物理空间使用情况下,验证了写放大的优化效果。

从图中可以看出,cost-benefit 与贪心算法相比,能够有效减少写放大。在高空间占用率的情况下(如 95%),cost-benefit 方式,能够达到 1.5 以下的写放大。而贪心算法则要达到 4 倍以上。

另外,更多的分流能够减少写放大。在贪心算法的情况下,能够节省较多的 I/O。cost-benefit 情况下,4 路到 6 路收益不太明显。

另外可以看出,空间使用率对写放大也有影响,即较低的空间使用率的情况下,写放大更好。这也符合直觉,compaction 越晚发生,segment 形成的空洞越多。

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对于多层 append 系统,每一层都期望把本层能用的空间尽量用满,然后再做 compaction。但是这么做会导致下一层的空间持续紧张,导致下层写放大比较严重。例如,如果逻辑层写的比较满,迟迟不做 compaction,那么物理层则需要频繁做 compaction 为逻辑层提供充足写空间。

系统的整体写放大,应该是每一层的写放大的乘积。那么,总体写放大并不是追求单独一层低写放大,而是一个均衡的写放大,使得整体写放大较低。

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因此,我们结合自己的系统特征,设计了一个均衡 compaction 的点。最上层是用户数据空间,下层是 EC 系统能够提供的物理空间,中间是写入 EC 层的数据。

我们选择一个中间点进行 compaction 的选择,如果这个点偏左,说明上层数据比较致密,空洞较少,则下层进行 compaction。如果这个点偏右,则说明下层致密,上层空洞率较多,触发上层的 compaction。

这样,我们就形成了一个动态可调节的 compaction 点,使得上下层的 compaction 都不太大,动态维护一个较低的整体 compaction。

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总结下来,系统有低成本的需求,大规模场景下多副本由于成本问题,不能满足需求。因此,我们必要采用纠删码的形式组织数据。

而纠删码本身修改代价比较大,系统设计当中,利用追加写的方式进行修改。并且采用大小写分离的方式存储数据。分离后,大写部分产生的 EC 数据为变长,采用 append 的引擎,为这种变长分片提供更好的空间分配机制,同时能够充分利用硬件追加写的性能优势。

综上,百度沧海的块存储采用了 2 层 append 方案,规避了 EC 的修改代价。通过大小写分离情况,解决了小写不适合 EC 的情况。同时选择了合适 pick 算法、数据分流、合适的 compaction 点的方式,优化了系统的写放大,能够达到低成本下较高的系统性能。

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以上是今天分享的全部内容。

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