Sheepdog内部实现机制

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Distributed block storage system dedicated for KVM/QEMU based virtual machines

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Sheepdog内部实现机制

  1. 1. 开源分布式块存储Sheepdog 内部实现机制 泰来 ( 刘源 ) 核心系统部 2012 年 1 月 10 日
  2. 2. 提纲● Sheepdog 介绍● 整体架构● 节点管理● 数据管理● 本地存储(持久化)
  3. 3. Sheepdog 介绍● 开源的分布式块存储● 专为虚拟机提供块存储● 无单点● 低运维开销 – “ 零”配置 – 对内核文件系统无特性假设 – 节点变化无须人工参与即可恢复 – 数据动态均衡负载 – 支持虚拟机的热迁移、镜像快照、模板 & 克隆(快速安装部署)、集群快照 – 计算节点和数据节点混合模式● 线性扩展,支持上千级别节点
  4. 4. 图片来自 http://www.osrg.net/sheepdog/
  5. 5. 整体架构 Sheep Sheep SheepGateway Gateway Gateway VM VM VM Sheep Sheep Sheep store Store store Store Store 节点 A 节点 B 节点 C
  6. 6. 节点内部 Sheepdog 存储 以太网QEMU 虚拟机地址空间 块设备模拟 VCPU VCPU eventfd VM_ENTRY内核 KVM VM_EXIT 读写请求 PCPU PCPU
  7. 7. Sheepdog 线程模型● 两种上下文 – 主线程上下文 ● 接收请求,唤醒处理函数 – group_handler() ,处理节点变化和广播消息 – client_handler() ,处理 IO 和数据恢复、迁移等 请求 – 工作线程上下文 ● 12 个,其中 4 个专门处理 IO 请求, 4 个专门 处理 Gateway 请求
  8. 8. 逻辑处理模型● 两种上下文,主线程同工作线程无竞争的全局变量● 将请求处理逻辑中需要串行化的逻辑放到主线程中,可以 并行的逻辑放到工作线程中 – 多线程、无锁的节点变化处理逻辑、数据恢复、迁 移逻辑 – 复杂的分布式算法简单化,根除死锁的可能性 – 容易验证算法的正确性
  9. 9. 节点管理 ● Sheepdog 只提供节点变化后的处理机制 – 节点变化的检测依赖外部实现 – 消息机制依赖外部实现 ● 节点变化消息 ● 节点广播消息 ● 支持两种模型 – 全对称 (依赖 Corosync ,运行于 Sheepdog 的地址空间) ● 缺点:规模小 [<100] ● 优点:无需配置 – 单独的控制集群 (依赖 Accord* 或者 Zookeeper ,运行于独立地 址空间) ● 缺点:需要配置控制集群 ● 优点:规模大 [>1000]*Accord 为 Sheepdog 项目的一个子项目
  10. 10. 节点变化的处理● 节点加入时,内部逻辑需要一个特殊的 master 节点来处理新节 点是否可以加入 – 集群主动或被动关闭后,重新启动集群,也是节点变化 的处理过程● 每一个节点都有一致的成员视图● 目前可以处理多个节点同时离开或者加入的事件(比如同时有 A , B 加入, C 离开)
  11. 11. 节点加入● 节点加入 – 分为两个阶段 ● 1 新加入节点发送加入请求 ● 2 master 节点检查系统状态,核查能否加入,如果能,则 广播一个新的视图,各个节点更新视图和状态 join(C) A C A new_view(A,B,C) B B C 1. 2. – 新节点加入时,在节点 1 和 2 之间 master 节点离 开, mastership 自动转移,不会影响系统运行 ● 新的 master 节点继续检查状态以及广播视图
  12. 12. 节点离开● 节点离开 – 外部的节点检测机制发送成员变化视图 – 各个节点更新视图和状态● 当多个节点变化事件发生时,外部检测机制确保离开和加入的消息的 顺序一致 – 剩下的节点和新加入的节点看见一致的视图 ● 比如集群有 (A,B,C,D) 四个节点, E 在加入的同时 D 因事故离开,那么 (A,B,C,E) 四个节点都将看 到最终如下的视图 – {member(A,B,C,E), join(E), left(D)} – 产生一个还是多个视图变化消息跟外部检测机制相关
  13. 13. 虚拟节点与一致性哈希● Sheepdog 采用虚拟节点和一致性哈希存储块对象 – 节点和数据都放到哈希环上 – 一个物理节点分散成多个节点均匀到环上 图片来自 http://www.paperplanes.de/
  14. 14. 节点变化的影响● 节点加入,数据需要重新均衡 – 虚拟节点和一致性哈希算法保证 ● 数据均匀分布在各个物理节点 ● 很大程度上减少数据迁移● 节点离开,数据拷贝需要恢复,保证数据冗 余度 – 通过节点变化的历史信息恢复数据
  15. 15. 数据管理● 虚拟机镜像被切分为 4M 大小的对象 – 对象稀疏存储 – 每个对象由唯一的 64 位数字索引 – 每个对象有多个拷贝复制到节点上 图片来自 http://www.osrg.net/sheepdog/
  16. 16. 数据的读写● 由于一个镜像只有一个虚拟机操作,所以更 新拷贝时可以并行执行写操作● 读一个对象,可以从任何一个拷贝中返回
  17. 17. 拷贝修复● 分布式系统中,拷贝的修复通常有两种 – 急修复:收到节点离开消息,立刻进行修复 ● 优点:实现简单 ● 缺点:当离开的节点回来之后,造成带宽的浪费 – 懒修复: ● 优点:能区分节点的临时错误和永久错误,减少 带宽的浪费 ● 缺点 : 增加算法逻辑复杂度 – 如何处理关于临时离开节点的数据请求 Sheepdog 目前采用的方法
  18. 18. 拷贝修复逻辑● 对象的时间轨迹 – 用 epoch 来记录每一次发生节点变化后的新视图 – 通过 epoch 来区分不同时间的数据对象 – 每一个对象都有一个以 epoch 为点的时间轨迹 Init: (A,B,C), 3 份拷贝 A B C D F E1 D join E2 F join 时间 E3 Latest! C left E4
  19. 19. 本地存储 - 农场● 设计类似 GIT ,将数据对象分为普通对象和快照对象 – 普通对象存于当前活动目录,平时的读写操作将操作普通对 象 ● 拷贝恢复或迁移到当前活动目录 – 当系统发生节点变化时,将普通对象存入仓库,类似快照操 作,各个数据拷贝都需要根据一致性哈希重新计算位置 ● 恢复逻辑保证节点变化时,上层逻辑保证只存取恢复后的对象● 节点变化时,集群仍能响应虚拟机的读写请求● 快照对象去冗余,相同内容的对象指向同一个仓库文件
  20. 20. 农场架构 节点变化或者用 户集群快照请求 读写 当前活动 Sheep仓库 Gateway 目录
  21. 21. 新特性开发列表● 区分临时错误结点和永久错误节点● 加强网裂 (network partition) 处理能力● 本地 Cache 和 镜像预读到本地节点● 高性能动态内部 Trace 机制● 集群合并操作● 实现子集群概念● 增加更多后端 ( 如 LevelDB) 支持● 高性能异步日志机制● 更多需求驱动 表示在开发中
  22. 22. 问答

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