Ceph的示例分析

这篇文章主要介绍了Ceph的示例分析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

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   Ceph起源于2003年,2003年~2007年是Ceph的研究开发时期,2012年7月3日,Sage宣布版本Argonaut(0.48版本)发布,这是Ceph版本发布的一个非常重要的里程碑。Ceph在国内的应用从2014年开始走强,从此Ceph的架构设计理念在国内倍受追捧。

  Ceph为云平台提供后端存储,我觉得这个目标和定位非常清晰。Ceph一开始作为OpenStack的一个后端存储,我认为这是非常好的切入方式。摘录自Cephalocon APAC 2018前夕的社区访谈内容:“虽然Ceph的市场规模尚无官方结论,但据Ceph中国社区联合创始人孙琦粗略统计,市场上70%~80%的云平台都在采用Ceph作为底层的存储平台。”

  Ceph采用Crush算法的去中心化设计,底层基于对象存储。Ceph开始的时候以业界流行的对象存储为切入点,后来提供了块和文件存储功能。Ceph在一个统一的系统中同时提供了对象、块和文件存储功能。

  设计巧妙、功能齐全是Ceph引以为傲的亮点,但我们要看到其中潜在的隐患。作为同行,我最近对大名鼎鼎的Ceph进行了一些学习和了解,发现了解得越多,对Ceph在特定领域(如数据库)的应用就越没有信心。

  Ceph官方宣传Ceph具有高可靠、高性能和易扩容三大特性。Ceph高可靠我没有做过太多了解,姑且认为在非数据库这样严苛的场景下可以达到。易扩容是分布式系统必备特性,我相信Ceph做得还不错。对于高性能这点我持保留意见。为什么这么说呢,Ceph作为后端存储可以跑数据库吗?有在Ceph上跑过数据库的朋友,我们可以好好交流一下。接下来着重分析Ceph在性能方面做得不尽人意的地方。

  Ceph底层基于对象存储,刚开始用于对象存储功能,无可厚非。但后来增加了块和文件存储功能,底层存储还是基于对象存储,这个做法的局限性就非常明显了。

  我举个例子大家可能就明白了。FastDFS目前是类似于Kev-Value的分布式文件存储系统,没有对大文件进行分片存储,只能使用专有API访问,简洁高效。如果FastDFS要提供通用文件接口(客户端可以mount到本地的标准文件系统),并且对大文件进行分片存储,server端最省事的实现方式就是 FastDFS + 文件目录服务(文件元数据管理)。这种搭积木的实现方式性能会很好吗?请大家自行评估。

  去中心化的Crush算法或一致性hash算法在存储业界倍受推崇,我觉得还是辩证地看待这个问题比较好。去中心化的分布式算法必然带来更大的系统复杂度,这点从Ceph发布第一个版本到推出稳定可用版本的时间跨度就可以得到印证。另外,去中心化的算法针对对象存储方式比较有效,但对于其他存储方式,可能就非常鸡肋甚至不合时宜了。比如文件存储方式,因为这种方式必然要引入中心节点管理文件元数据,此时通过算法实现去中心化的做法已经丧失了其原本意义。

  最后说一下Ceph的写放大问题。“3副本情况下,当数据写入量较大时,WAF(写放大系数)逐渐收敛于6,符合我们上文WAF=2*N的推理(N为副本数);但是当写入对象很小时,WAF则会很大。”

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Ceph的示例分析”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

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