UCloud云硬盘性能、优势体现-创新互联
下文给大家带来UCloud云硬盘性能、优势体现，希望能够给大家在实际运用中带来一定的帮助，云硬盘涉及的东西比较多，理论也不多，网上有很多书籍，今天我们就用创新互联在行业内累计的经验来做一个解答。
架构升级要点
通过对现阶段问题和需求的分析，我们整理了这次架构升级的具体要点：
1 、解决原有软件架构不能充分发挥硬件能力的局限
2 、支持SSD云盘，提供QOS保证，充分发挥后端NVME物理盘的IOPS和带宽性能，单个云盘IOPS可达2.4W
3 、支持更大容量云盘，32T甚至更大
4 、充分降低IO流量的热点问题
5 、支持并发创建几千块云盘，支持并发挂载几千块云盘
6 、支持老架构云盘在线向新架构迁移，支持普通云盘在线迁移至SSD云盘
新架构改造实践
改造一：IO路径优化
老架构中，整个IO路径有三大层，第一层宿主Client侧，第二层Proxy侧，第三层存储Chunk层。Proxy负责IO的路由获取以及缓存；IO的读写转发到下一层存储层，负责IO写三份复制。
而新架构中，路由获取交给了Client，IO读写Client可直接访问存储Chunk层，写三份复制也交给了Chunk。整个IO路径变成了2层，一层是宿主Client侧, 另一层存储Chunk层。
架构升级之后，对读IO，一次网络请求直达到后端存储节点，老架构都是2次。对写IO，主副本IO一次网络请求直达后端存储节点，另外2副本经过主副本，经历两次网络转发，而老架构三个副本均为两次。读IO时延平均降低0.2-1ms，写尾部时延减低，也有效的降低总体时延。
改造二：元数据分片
分布式存储中，会将数据进行分片，从而将每个分片按多副本打散存储于集群中。如下图，一个200G的云盘，如果分片大小是1G，则有200个分片。老架构中，分片大小是1G，在实际业务过程中我们发现，部分业务的IO热点集中在较小范围内，如果采用1G分片，普通SATA磁盘性能会很差。并且在SSD云盘中，也不能均匀的将IO流量打散到各个存储节点上。
新架构中，我们支持了1M大小的分片。1M分片，可以充分使用整个集群的能力。高性能存储中，因为固态硬盘性能较好，业务IO热点集中在较小范围内，也能获得较好的性能。
但UCloud元数据采用的是预分配和挂载方案，申请云盘时系统直接分配所有元数据并全部加载到内存。分片过小时，需要同时分配或挂载的元数据量会非常大，容易超时并导致部分请求失败。
例如，同时申请100块300G的云盘，如果按1G分片，需要同时分配3W条元数据；如果按照1M分片，则需要同时分配3000W条元数据。
为了解决分片变小导致的元数据分配/挂载失败问题，我们尝试改变IO时的分配策略，即云盘挂载时，将已分配的元数据加载到内存中。IO时，如果IO范围命中已经分配路由，则按内存中的路由进行IO；如果IO范围命中未分配路由，则实时向元数据模块请求分配路由，并将路由存储在内存中。
按IO时分配，如果同时申请100块300G的云盘, 同时挂载、同时触发IO，大约会产生1000 IOPS，偏随机。最坏情况会触发1000 * 100 = 10W 元数据分配。在IO路径上，还是存在较大消耗。
最终，新架构中我们放弃了中心节点存储分片元数据的方案，采用了以一套统一规则去计算获取路由的方案。
该方案中，Client 端和集群后端采用同样的计算规则R（分片大小、pg个数、映射方法、冲突规则）；云盘申请时，元数据节点利用计算规则四元组判断容量是否满足；云盘挂载时，从元数据节点获取计算规则四元组； IO时，按计算规则R（分片大小、pg个数、映射方法、冲突规则）计算出路路由元数据然后直接进行IO。通过这种改造方案，可以确保在1M数据分片的情况下，元数据的分配和挂载畅通无阻，并节省IO路径上的消耗。
改造三：支持SSD高性能云盘
通过上述对比可以看到，NVME固态硬盘性能百倍于机械盘，但需要软件的配套设计，才能利用NVME固态硬盘的能力。
SSD云盘提供QoS保证，单盘IOPS：min{1200+30*容量，24000} 对于SSD云盘，传统的单线程模式会是瓶颈，难以支持后端NVME硬盘几十万的IOPS以及1-2GB的带宽，所以我们采用了多线程模型。
为了较快推出SSD云盘，我们还是采用了传统TCP网络编程模型，未使用Kernel Bypass。同时，通过一些软件细节的优化，来减少CPU消耗。
目前，单个线程写可达6W IOPS，读可达8W IOPS，5个线程可以基本利用NVME固态硬盘的能力。目前我们能提供云盘IO能力如下：
改造四：防过载能力
对于普通云盘，新架构的软件不再是瓶颈，但一般的机械硬盘而言，队列并发大小只能支持到32-128左右。100块云盘，持续同时各有几个IO命中一块物理HDD磁盘时，因为HDD硬盘队列并发布较小，会出现较多的io_submit耗时久或者失败等问题。Client侧判断IO超时后，会重试IO发送，造成Chunk端TCP缓冲区积压越来越多的IO包，越来越多的超时积压在一起，最终导致系统过载。
对于普通云盘，需控制并发提交队列大小，按队列大小，依次遍历所有云盘，下发各云盘的IO，如上图的1、2、3。实际代码逻辑里，还需要考虑云盘大小的权重。
对于SSD云盘来说，传统的单个线程会是瓶颈，难以支持几十万的IOPS以及1-2GB的带宽。
压测中，我们模拟了热点集中在某个线程上的场景，发现该线程CPU基本处于99%-100%满载状态，而其它线程则处于空闲状态。后来，我们采用定期上报线程CPU以及磁盘负载状态的方式，当满足某线程持续繁忙而有线程持续空闲时，选取部分磁盘分片的IO切换至空闲线程，来规避部分线程过载。
改造五：在线迁移
老架构普通云盘性能较差，部分普通云盘用户业务发展较快，希望从普通云盘迁移至SSD云盘，满足更高的业务发展需要。目前线上存在2套老架构，为了快速达到在线迁移的目的，我们第一期决定从系统外围支持在线迁移。
迁移流程如下：
1 后端设置迁移标记；
2 Qemu连接重置到Trans Client；
3 写IO流经过Trans Client 到Trans模块，Trans模块进行双写：一份写老架构，一份写新架构；
4 Trigger 遍历磁盘, 按1M大小触发数据命令给Trans触发数据后台搬迁。未完成搬迁前，IO读经Trans向旧架构Proxy读取；
5 当全部搬迁完成后，Qemu连接重置到新架构Client，完成在线迁移。
加一层Trans及双写，使迁移期间存在一些性能损耗。但对于普通云盘，迁移期间可以接受。我们目前对于新架构也正在建设基于Journal的在线迁移能力，目标在迁移期间，性能影响控制在5%以下。
经过上述系列改造，新的云硬盘架构基本完成了最初的升级目标。目前，新架构已经正式上线并成功运用于日常业务当中。在这里，也谈谈我们正在研发的几项工作。
1、容量具备无限扩展能力
每个可用区，会存在多个存储集群Set. 每个Set可提供1PB左右的存储(我们并没有让集群无限扩容)。当Set1的云盘需要从1T扩容至32T 100T时，可能会碰到Set1的容量不足的问题。
因此，我们计划将用户申请的逻辑盘，进行分Part, 每个Part可以申请再不用的Set中，从而具备容量可以无限扩展的能力。
2、超高性能存储
近10年，硬盘经过 HDD -> SATA SSD -> NVME SSD的发展。同时，网络接口也经历了10G -> 25G -> 100G的跨越式发展。然而CPU主频几乎没有较大发展，平均在2-3GHZ，我们使用的一台物理机可以挂6-8块NVME盘，意味着一台物理机可以提供300-500万的IOPS.
传统应用云服务器软件模式下，基于TCP的Epoll Loop, 网卡的收发包，IO的读写要经过用户态、内核态多层拷贝和切换，并且需要靠内核的中断来唤醒，软件很难压榨出硬件的全部能力。例如在IOPS和时延上，只能靠叠加线程去增加IOPS，然而，IOPS很难随着线程的增加而线性增长，此外时延抖动也较高。
我们希望通过引入零拷贝、用户态、轮询的技术方案来优化上图中的三种IO路径，从而减少用户态、内核态、协议栈的多层拷贝和切换，并结合轮询一起压榨出硬件的全部能力。
最终，我们选择了RDMA，VHOST，SPDK三个技术方案。
方案一：超高性能存储-VHOST
传统模式如下，IO经过虚机和Qemu驱动，再经过Unix Domain Socket到Client。 经过多次用户态内核态，以及IO路径上的拷贝。
而利用VHOST User模式，可以利用共享内存进行用户态的VM到Client侧的数据传输。在实际中，我们利用了SPDK VHOST。
研发环境中，我们将Client收到IO请求后立即模拟返回给VM，也就是不向存储后端发送数据，得到的数据如上图。单队列时延可以降低90us，IOPS有几十倍的提升。
方案二：超高性能存储-RDMA+SPDK
RDMA提供了一种消息服务，应用程序利用RDMA可以直接访问远程计算机上的虚拟内存，RDMA减少了CPU占用以及内存带宽瓶颈，提供了很高的带宽，并利用Stack Bypass和零拷贝技术，提供了低延迟的特性。
SPDK可以在用户态高并发零拷贝地以用户态驱动直接访问NVME 固态硬盘。并利用轮询模式避免了内核上下文切换和中断处理带来的开销。
目前团队正在研发利用RDMA和SPDK的存储引擎框架，研发测试环境中，后端用一块NVME固态盘，我们在单队列和IOPS上可以提升如下：
包括SPDK VHOST USER的Client侧，以及RDMA+SPDK的存储侧方案，预计12月会推出公测版。
看了以上关于UCloud云硬盘性能、优势体现，如果大家还有什么地方需要了解的可以在创新互联行业资讯里查找自己感兴趣的或者找我们的专业技术工程师解答的，创新互联技术工程师在行业内拥有十几年的经验了。
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