1.背景说明
继上次分享的《Ceph介绍及原理架构分享》和《分布式存储Ceph之PG状态详解》，这次再分享点干货。
用户需要从cephfs存储系统中检索一个大文件指定关键字的一行信息， 并且对延迟和性能要求比较高。
2. 原始方案
2.1 流程图
2.2 说明
假如用户拉取的文件大小是16M, 文件按照4M切分，散落到四个数据片上
用户首先请求cephfs拉取文件信息
cephfs会根据crush算法找计算文件散落到那几个数据片上
cephfs会拉取文件所属的数据片然后聚合起来
cephfs文件拉取后返回给用户
用户拉取完整个文件，开始做过滤关键字操作
2.3 实战
2.4 优缺点
优点
- 简单方便
- 开发成本低
缺点
- 用户端检索延迟大，影响用户体验
- 客户端集群网卡带宽波动较大，带宽有限，每次都需要把大日志文件拉取到客户端
- 对ceph集群负载也有波动影响
2.5 总结
用户拉取文件，必须先通过cephfs拉取文件到本地，然后根据关键字检索这行数据。如果用户检索量比较大的时候，并且文件大小都不统一，拉取文件越大网络延迟越高，并且在大文件中过滤关键字效率非常低，严重影响用户的体验。
3. 优化方案
3.1 流程图
3.2 说明
用户发起请求输入文件名和key关键字到达索引层
索引层根据key找到对应的offset信息，然后传给dss-readline
dss-readline根据cephfs cursh算法找到对应的object信息和offset信息
根据dss-readline用户输入的offset找到对应的object块信息
dss-readline直接获取需要块的offset 该行的信息
3.3 实战
3.4 优缺点
缺点
- 需要额外开发成本
优点
- 提升用户体验，从以前检索单个2.8G文件耗时10s左右， 优化后控制在100ms左右
- 客户端网络网卡带宽可用率得到提升
- 减少对ceph集群的冲击影响
3.5 总结
思路：
由于文件信息是放到服务端，进行切片存储到数据节点。
我们能不能只拉取我需要的块信息，不用全量拉取到本地，答案是肯定的。
根据文件信息查找所有的object、offset信息
根据offset找到需要检索的object信息
找到对应的object，读取该object对应的offset位置的信息（一行数据可能会拆分多个object)
优点：
- 提升用户体验，从以前检索单个2.8G文件耗时10s左右， 优化后控制在100ms左右
- 客户端网络网卡带宽可用率得到提升
- 减少对ceph集群的冲击影响
4. 深入分析
4.1 文件对应object信息
4.1.1 Jewel版本
4.1.2 源码跟踪
ceph jewel版本，cephfs代码
https://github.com/ceph/ceph/blob/v10.2.9/src/cephfs.cc#L117
```c/c++
struct ceph_ioctl_layout layout;
memset(&layout, 0, sizeof(layout));
//获取layout信息
err = ioctl(fd, CEPH_IOC_GET_LAYOUT, (unsigned long)&layout);
if (err) {
cerr << "Error getting layout: " << cpp_strerror(errno) << endl;
return 1;
}
4.1.2 Luminous版本
Luminous版本里，没有src/cephfs.cc文件, 发现test_ioctls.c 其实有相关的测试代码。
https://github.com/ceph/ceph/blob/master/src/client/test_ioctls.c
/src/client/test_ioctls.c
```c/c++
int main(int argc, char **argv)
{
...
fd = open(fn, O_CREAT|O_RDWR, 0644);
if (fd < 0) {
perror("couldn't open file");
return 1;
}
4.5 项目工具
1. 源码地址
- https://github.com/lidaohang/cephfs_readline
2. dss_readfile工具
- 根据存储池、文件信息、offset获取对应的信息
3. ngx_cephfs_readline
- 为了提升性能以及用户体验，基于ceph module + librados 开发，充分利用nginx优秀的高并发性能。
4.7 资料
https://github.com/ceph/ceph
https://github.com/lidaohang/cephfs_readline (分布式存储Cephfs读取优化方案)
https://github.com/lidaohang/ceph_study (学习记录)