比較Swift与HDFS话Ceph本质(by quqi99)

作者：张华发表于：2014-06-21
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(http://blog.csdn.net/quqi99 )

作者将又一次研究ceph, 先温习一下之前作者大半年前发表在openstack中国社区的一篇理论文章(http://www.openstack.cn/p276.html)，复制例如以下：

Ceph是一个支持大量小文件和随机读写的分布式文件系统，在维护 POSIX 兼容性的同一时候添加了复制和容错功能。眼下Ceph已经被加到了Linux内核之中，尽管可能还不适用于生产环境。它也想实现统一存储的目标，即：

对象系统，相似Swift, 这里是RADOS, Reliable Autonomic Distributed Object Store, 可靠的自主分布式对象存储。在每台host上都要执行OSD(Object Storage Daemon)进程，当然，假设已经用RAID, LVM或btrf，xfs（最好别用ext4)将每台host上的硬盘都做成一个池了的话，执行一个OSD就能够了。OSD会默认创建三个池：data, metada与RBD 。同一时候，在每台host上还要执行MON (Monitor)进程。
文件存储，相似Hadoop中的HDFS，但HDFS是流式存储，即一次写多次读。想使用Ceph文件存储的话，那还在每台host上还要执行MDS(Meta-Data Server)进程。MDS是在对象系统的基础之上为Cephclient又提供的一层POSIX文件系统抽象实现。
块存储, 相似Cinder

这样说来，至少有下列几种方式能够訪问Ceph中的对象：

RADOS方式，RADOS是Ceph的基础，即使对于Ceph文件存储，底层也是使用RADOS，RADOS本来提供一个librados库来訪问对象，这个库支持php, java, python, c/c++。还通过RADOS Gateway来提供和Swift与Amazon-S3兼容的REST接口。
RBD(rados block device)与QEMU-RBD，前面说了，Ceph已经加到内核了，所以能够使用内核的RBD驱动来訪问对象，它也和QEMU-RBD兼容。
CephFS, 上述MDS提供的POSIX兼容的文件系统。在生产系统中，建议用以上三种方式，不建议这样的。

　一个数据块详细存放在哪些host上须要有元数据来描写叙述，HDFS是在一台机器上集中存储元数据的（HA能够通过配置主备实现），Swift则全然是分布式的，一个数据块详细存放在哪些host（在Ceph中称OSD, OSD是在host上维护数据块的一个进程)上由一致性哈希算法决定，元数据使用rsync命令同步分布在每个host上，所以须要分级来减小元数据的大小，所以也就有了Accounts, Containers, Objects这三级RING。相应在RADOS中，有两级映射，先经过哈希把key映射到PG (Placement Group)，再通过一致性哈希函数CRUSH从PGID映射到实际存储数据的host (OSD)。Swift使用的一致性哈希算法使用flat的host列表，可是CRUSH这样的一致性哈希算法使用的host列表具有层次结构（shelves, racks, rows），而且能同意用户通过指定policies把复制存放在不同的机架。剩下的事和Swift相似，CRUSH会生成在RING上产生副本信息，第一个副本是主，其他是从，主负责接收来自client的写，及协调多个client的写，主再将数据写给从，待主返回结果后，主才告诉用户写成功，所以副本是强一致性的，这点和AWS dynamo这些终于一致性的做法有些差别。当新增机器或发生宕机时，和swift也相似，CRUSH一致性哈希算法也会保证数据的抖动性最小（即转移的数据块最少）。

除了存储节点外，另一些监控节点组成的小集群，负责监控存储节点的执行状态，它们通过Paxos协议达到一致和保持数据冗余，Paxos和ZooKeeper中用到的领导者选择算法Zap协议相似，仅仅要保证这些host中的大多数host不出故障即可，而且我们一般选择奇数台host，举个样例，在５个host的监控集群中，不论什么两台机器故障的情况下服务都能继续执行。

在一致性保证方面，在ZooKeeper中，领导者与尾随者非常聪明，尾随者通过更新号（唯一的全局标识叫zxid, ZooKeeper Transaction ID)来滞后领导者，这样大部分host确认更新之后，写操作就能被提交了。Ceph换汤不换药，这个全局标识改了个名叫epoch序号，所以Monitor节点记录的是epoch序号和一些全局状态（如存储节点是否在线，地址port等），非常轻量，每个监測到存储节点发生变更时，如存储节点上线或下线，将epoch序号添加以差别先前的状态。总之，Monitor节点维护了这些集群状态映射对象ClusterMap，包含：monitor map, OSD map, placement group (PG) map, CRUSH map, epoch map。比如当存储节点宕机时，监控节点发现后更新epoch和ClusterMap，然后通过gossip p2p方式推送给存储节点（这样的p2p通知和存储节点自主复制和HDFS中的master-slave模型是有差别的），存储节点再又一次计算CRUSH决定将宕机机器丢失副本补上，因为一致性哈希的特性，发生变更的PG不会非常多，也就是说抖动性不会非常大。

通过将Ceph与现有的Swift, Hadoop等现有技术一坐标映射，到了这一步，笔者也就清楚Ceph是做什么的了。有机会再看看OpenStack是如何用它的，以及它是如何详细安装部署的。　

參考文献：

http://ceph.com/docs/next/architecture/

http://blog.csdn.net/quqi99/article/details/7438258

http://codingstory.com/2013/01/06/rados/

http://www.sebastien-han.fr/blog/2012/06/10/introducing-ceph-to-openstack/