本文整理自 2023 年 7 月 DataFunSummit 2023數(shù)據(jù)基礎架構峰會——大規(guī)模存儲架構分論壇的同名主題分享。

(相關資料圖)

非常歡迎大家的到來，今天由我來分享百度智能云塊存儲 EC 系統(tǒng)的構建。塊存儲系統(tǒng)在百度智能云的產(chǎn)品名叫 CDS，底層 EC 系統(tǒng)由 Aries 承擔。

關于 Aries 的詳細介紹，可以參考文末「傳送門」的第一篇文章。

今天主要介紹的內(nèi)容如下，首先會比較一下各種容錯方式，介紹一下我們選擇 EC 容錯方式的必然性；然后給大家介紹一下在塊存儲產(chǎn)品下構建 EC 引擎的挑戰(zhàn)，并逐步展開對這些挑戰(zhàn)進行分析和解決的方法；最后，我們介紹一下基于這個解決方案的一些優(yōu)化。

1.數(shù)據(jù)容錯方式比較

首先介紹一下常見的數(shù)據(jù)容錯方式。

數(shù)據(jù)容錯在單機和分布式系統(tǒng)下，有著不同的選擇。

單機情況下，比較直接的方式是選用 RAID 卡。在 BIOS 中配置，一般支持 RAID5 就夠了。如果沒有 RAID 卡，也可以用軟 RAID，創(chuàng)建帶有 RAID 功能的邏輯卷。

分布式的情況，比較直接的方式是采用多副本的形式，將數(shù)據(jù)復制成多份，存在不同的機器。實際上，最好將每份數(shù)據(jù)保存到不同的交換機下。另外一種方式是采用分布式糾刪碼的方式。這種方式其實就是分布式的 RAID。只不過，單機用奇偶校驗的 RAID5 基本可以保證數(shù)據(jù)安全，而分布式系統(tǒng)中，由于磁盤規(guī)模龐大，糾刪碼的復雜度要高一些。

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這里介紹一下分布式容錯方式的實現(xiàn)。多副本方式容錯，每個副本的數(shù)據(jù)相同，所以，一般采用分布式的一致性協(xié)議對數(shù)據(jù)進行同步，主流的協(xié)議為 Paxos 和 Raft。有的系統(tǒng)也會自研一些分發(fā)寫的協(xié)議。最終目的是保證多份數(shù)據(jù)相同。多副本情況下，假設是 N 副本，則最多允許 N-1 份數(shù)據(jù)損壞。

糾刪碼則是將用戶的原始數(shù)據(jù)進行切分，形成 K 個大小相等的分片，然后對這些分片進行編碼，形成 M 個校驗分片。校驗分片的大小和數(shù)據(jù)分片相同。K+M 個分片會被分布在不同的機器上。一般情況下，糾刪碼允許最多 M 個分片數(shù)據(jù)損壞。最常用的糾刪碼是 Reed-Solomon 編碼（RS 碼）；

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從成本考慮，3 副本將數(shù)據(jù)存儲 3 份，因此是 3 倍的存儲成本。而糾刪碼，是 K+M 的形式，K 份的數(shù)據(jù)，編碼形成 M 份校驗。通常情況下，M 比 K 要小。因此存儲成本一般為 1.x 倍。

但是，糾刪碼也有自己缺點。多副本將數(shù)據(jù)無修改地復制到另外節(jié)點，不需要計算參與，數(shù)據(jù)恢復則是將數(shù)據(jù)重新復制一遍，方法比較簡單。而糾刪碼則涉及到編碼和解碼，除了計算以外，編碼和解碼同樣會帶來額外的I/O 開銷。

現(xiàn)代 CPU 已經(jīng)支持 RS 編碼的硬件加速，能夠提升編碼/解碼速度，極大減少計算壓力。而 I/O 放大，則是我們重點要解決的問題。

磁盤通常具有 1%～2%的年化故障率。由于分布式系統(tǒng)規(guī)模都比較大，大的集群都會有千臺機器，萬塊磁盤的規(guī)模，一定會同時出現(xiàn)多塊磁盤同時故障。因此，一般分布式系統(tǒng)都采用 2 個以上的備份或者校驗。一般采用 3 副本或者 RS 編碼才能保證數(shù)據(jù)的可靠性?；谀壳暗募阂?guī)模和成本，糾刪碼是必然的選擇。

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2.大規(guī)模塊存儲 EC的技術挑戰(zhàn)

既然選擇了糾刪碼，下面那必須解決 EC 系統(tǒng)中面臨的各種問題。

系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)主要來自幾個方面。一個是產(chǎn)品訪問特性，塊存儲存儲的是動態(tài)數(shù)據(jù)，用戶會隨時對數(shù)據(jù)進行修改。而 EC 修改代價高，原地修改需要引入額外計算和 I/O 放大。

另外就是用戶下發(fā)給磁盤的數(shù)據(jù)大小不一，而小寫不適合 EC。如何解決小 I/O 的 EC，是另外一個問題。

應用場景上，用戶對大小寫的要求是不一樣的。因此，我們的設計需要一個合理的系統(tǒng)開銷，減少資源占用，使得用戶有比較好的 I/O 表現(xiàn)。

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對比一下對象存儲。它對外的接口是 put、get、delete。寫入時，將一個對象的整體數(shù)據(jù)整體寫入和整體刪除，不涉及到重新編碼的問題。因此，除了寫入時產(chǎn)生的校驗數(shù)據(jù)需要保存，沒有其他寫放大問題。

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塊存儲，主要接口是讀寫和刪除。與對象存儲不同，這里的寫絕大部分是對原有數(shù)據(jù)的修改。

對于部分數(shù)據(jù)修改，如果重新計算校驗，需要將剩余數(shù)據(jù)從其余節(jié)點讀到內(nèi)存中，重新計算校驗值，然后將校驗再次寫回。這里涉及到了「讀-修改-寫」，I/O 放大比較嚴重。

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這里是線上 I/O 次數(shù)統(tǒng)計，小 I/O 的次數(shù)遠遠多于大 I/O。塊存儲 CDS 中，4K 大小的 I/O 占據(jù)了半數(shù)以上的寫次數(shù)。但是小 I/O 不太適合 EC。

舉個例子：我們?nèi)绻捎?K 為 4，M 為 2 的編碼，需要將分片切成 1K 大小，而一般情況下，文件系統(tǒng)對于 4K 倍數(shù)的 I/O 支持比較友好，1K 的 I/O size，相對來說，不是很合理的 I/O size。如果 K 值更大，會產(chǎn)生更細碎的分片。我們需要解決這些小 I/O 的 EC。

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現(xiàn)代軟件已經(jīng)對磁盤訪問有比較多的優(yōu)化。當程序追求吞吐時會下發(fā)大 I/O，減少磁盤尋道時間。當程序?qū)ρ訒r有需求時，通常會下發(fā)盡量小的 I/O，減少不必要的數(shù)據(jù)對 I/O 帶寬的占用。

因此，總體看來，對于小 I/O用戶需要的是小的延時，對于用戶大的 I/O 用戶需要的是高的吞吐。

硬件的物理帶寬是有限的，提供高性能的存儲引擎，系統(tǒng)本身占用的資源應該盡量小。對于存儲引擎來說，主要就是寫放大問題。

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3.百度滄海的實現(xiàn)方案

針對以上問題，我們看一下百度滄海的解決方案。

這里我們重新看一下修改，I/O 放大的主要原因是需要對原有存量數(shù)據(jù)進行修改操作，如果不做特殊優(yōu)化，這些操作需要將原有數(shù)據(jù)讀出來，用于計算新的校驗。

CDS 的選擇是構建一個索引層，索引指向 EC 后的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的修改不在原地進行。

這里給了個例子，用戶第一次寫的數(shù)據(jù)，EC 并且存儲后，建立了一個索引指向這塊數(shù)據(jù)。后續(xù)在中間的修改將作為一個新數(shù)據(jù)進行 EC 并且存儲。然后構建新的索引指向新的數(shù)據(jù)，之前的索引分裂成 2 部分。

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這樣做后，我們實際上建立了一個基于 EC 數(shù)據(jù)的 Append 引擎。EC 后的數(shù)據(jù)，對應的就是 Append 引擎中的 segment。所有的修改采用追加寫的形式，等同于 append 引擎的單路追加寫。

實際上，CDS 并未從頭開始設計一個 EC 系統(tǒng)，而是采用了公司內(nèi)成熟的 EC 系統(tǒng) Aries 作為底層儲存介質(zhì)，Aries 是百度滄海提供的特別優(yōu)秀的 EC 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)底座。寫入 Aries 的數(shù)據(jù)將作為一個 slice 存儲，而一個 slice 可以對應到邏輯層的一個 segment。

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我們前面提到了需要處理用戶小寫 EC 的問題?？梢圆捎玫囊粋€方案是建立一個三副本的存儲層，用來緩存用戶 I/O。當用戶寫滿一定規(guī)模的數(shù)據(jù)時（比如：1GB），將這些數(shù)據(jù) EC 后進行存儲。

這樣的好處是所有寫數(shù)據(jù)混在一起進行存儲，分片的切分可以根據(jù) EC 規(guī)模進行選擇，可以做到分片對 I/O 友好。其中，EC 層基本可以假設分片是固定大小的。

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但是，這么做的缺點也很明顯。數(shù)據(jù)會被先寫到 3 副本層，再寫到 EC 層。一定會有多于 4 倍的 I/O 放大。我們也統(tǒng)計了線上數(shù)據(jù)的寫入量，數(shù)據(jù)量占據(jù)比較多的是大 I/O。這些大 I/O 對 EC 相對比較友好，可以采用直接 EC 的方式進行。

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百度滄海的方案是將大寫和小寫進行分別處理。大寫直接進行 EC，小寫采用 3 副本形式存儲。

這樣做的好處是，大寫的數(shù)據(jù)不經(jīng)過 3 副本層，規(guī)避了緩存帶來的絕大多數(shù) I/O 放大。3 副本主要存儲小 I/O，因為占比小，所以對成本的壓力增長不是很大，I/O 放大也不是很嚴重。

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系統(tǒng)實現(xiàn)時，預留了 10%作為 3 副本存儲空間。3 副本也采用 append 引擎進行存儲。數(shù)據(jù) compaction 時，直接將數(shù)據(jù)存儲到 EC 層。

這種設計，當 3 副本層空間緊張時，數(shù)據(jù)仍然會被進行 EC 存儲，能夠在用戶都是小 I/O 的極端情況下，仍然有不錯的成本表現(xiàn)。

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內(nèi)部交流時，經(jīng)常會被問到數(shù)據(jù)是否會從 EC 層轉(zhuǎn)移到 3 副本層。如果是同種介質(zhì)，我們假設訪問延時沒有變化。因此，不將 3 副本層作為緩存層。

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大 I/O 并不是固定大小，系統(tǒng)選擇將大 I/O 直接 EC 的情況下，對于底層 EC 的存儲引擎有新的要求。它必須能夠處理不同大小的分片。

設計難點是，釋放的空間如何被回收利用。圖中給了個例子，當數(shù)據(jù)比空洞大時，無法將數(shù)據(jù)放入；當數(shù)據(jù)比空洞小時，造成空間浪費。因此，下層存儲應該采用能夠很好適應變長分片的引擎。

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EC 存儲引擎層仍然采用 append 寫的方式。新數(shù)據(jù) append 寫，緊密排列在存儲系統(tǒng)的后端。這樣，新數(shù)據(jù)的空間分配變的簡單。

相對于原地寫，append 寫無論是對于 ssd 還是 hdd，性能都更好，這也為高性能存儲打下了基礎。

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因此，總體架構是一個雙層 append 架構。第一層有一個邏輯的 append 引擎，每個 EC 數(shù)據(jù)對應一個邏輯 segment。下層物理層存儲 EC 的分片，也采用 append 的方式，數(shù)據(jù)只進行追加寫。

我們通過兩層架構解決了修改放大，大小寫如何 EC 的問題。但是，仍然需要進一步提高系統(tǒng)性能，提升用戶體驗。

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目前采用 2 層 append 引擎的方式構建系統(tǒng)。Append 的性能必然會對系統(tǒng)產(chǎn)生比較大的影響。存儲系統(tǒng)，一般的瓶頸都是 I/O。Append 引擎天然存在寫放大，主要來源為 compaction。

由于系統(tǒng)總帶寬固定，如果 compaction 占用的帶寬過大，留給用戶使用的帶寬就會降低，影響用戶體驗。

Append 引擎的一個重要評價指標，就是 I/O 放大，即系統(tǒng)總的物理 I/O 除以用戶的 I/O。

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要實現(xiàn)比較低的 I/O 放大，我們需要了解用戶數(shù)據(jù)的訪問特征。根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的訪問特征，進行有效優(yōu)化。

一般來說，用戶的數(shù)據(jù)訪問都存在熱點情況。即最近寫過的數(shù)據(jù)，被再次寫的概率更大，也符合齊夫分布的特征。

齊夫分布，如公式所示，r 為訪問頻率的排名。C 和?為常數(shù)。即排名越往后，訪問頻率越低。對這個公式同時取對數(shù)的情況下，是一個下降的直線。我們也對線上數(shù)據(jù)的寫頻率進行了統(tǒng)計。除了長尾外，前半部分排名的數(shù)據(jù)，基本符合齊夫分布。

如果按照訪問時間進行統(tǒng)計，那么 1 天內(nèi)有寫的熱數(shù)據(jù)，只占總數(shù)據(jù)的 5%左右。

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既然數(shù)據(jù)有冷熱，那么當我們選擇 segment 進行 compaction，就可以利用數(shù)據(jù)的這種訪問特點進行。

一般的選擇方法是貪心算法，即選擇最空的 segment 進行 compaction。如圖中的例子，在貪心算法的情況下，由于 segment B 的空洞率更高，會選擇 segment B 進行 compaction。但是，由于 B 中的數(shù)據(jù)比較新，很有可能是熱數(shù)據(jù)，則這些數(shù)據(jù)過很小的一段時間就可能被覆蓋寫。這次數(shù)據(jù)搬遷就顯得多余。

考慮到 segment A 中數(shù)據(jù)比較老。按照用戶訪問特點，更老的數(shù)據(jù)被更新的可能性更小。Segment A 會被長期占用，空洞空間無法釋放。實際上，這些空洞更有價值，因為一旦釋放，能夠被利用很長時間。所以，cost-benefit 算法兼顧了空洞率和數(shù)據(jù)年齡。它的 pick 算法如公式所示，其中 u 代表有效數(shù)據(jù)率，age 表示 segment 中最新數(shù)據(jù)的年齡。這樣，空洞率比較高的的 segment 會被選中，老的 segment 也有大概率被選中，釋放出更有價值的空洞。

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另外，compaction 的數(shù)據(jù)和用戶的寫入數(shù)據(jù)同樣有不同的冷熱。通常 compaction 的數(shù)據(jù)為長時間沒有寫到的數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)單獨分流，能夠形成較為穩(wěn)定的 segment。而用戶的寫入的數(shù)據(jù)短時間內(nèi)被寫的可能性比較大，也單獨放置。這樣進行分類后，能夠形成一些致密的 segment，存放老數(shù)據(jù)。頻繁的寫入形成一些稀疏的 segment，這些 segment 可以被反復利用。

如果想要更好的效果，可以將數(shù)據(jù)流劃分更細，更多地減少寫放大。

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我們統(tǒng)計了線上統(tǒng)計訪問，進行回放，控制不同物理空間使用情況下，驗證了寫放大的優(yōu)化效果。

從圖中可以看出，cost-benefit 與貪心算法相比，能夠有效減少寫放大。在高空間占用率的情況下（如 95%），cost-benefit 方式，能夠達到 1.5 以下的寫放大。而貪心算法則要達到 4 倍以上。

另外，更多的分流能夠減少寫放大。在貪心算法的情況下，能夠節(jié)省較多的 I/O。cost-benefit 情況下，4 路到 6 路收益不太明顯。

另外可以看出，空間使用率對寫放大也有影響，即較低的空間使用率的情況下，寫放大更好。這也符合直覺，compaction 越晚發(fā)生，segment 形成的空洞越多。

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對于多層 append 系統(tǒng)，每一層都期望把本層能用的空間盡量用滿，然后再做 compaction。但是這么做會導致下一層的空間持續(xù)緊張，導致下層寫放大比較嚴重。例如，如果邏輯層寫的比較滿，遲遲不做 compaction，那么物理層則需要頻繁做 compaction 為邏輯層提供充足寫空間。

系統(tǒng)的整體寫放大，應該是每一層的寫放大的乘積。那么，總體寫放大并不是追求單獨一層低寫放大，而是一個均衡的寫放大，使得整體寫放大較低。

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因此，我們結合自己的系統(tǒng)特征，設計了一個均衡 compaction 的點。最上層是用戶數(shù)據(jù)空間，下層是 EC 系統(tǒng)能夠提供的物理空間，中間是寫入 EC 層的數(shù)據(jù)。

我們選擇一個中間點進行 compaction 的選擇，如果這個點偏左，說明上層數(shù)據(jù)比較致密，空洞較少，則下層進行 compaction。如果這個點偏右，則說明下層致密，上層空洞率較多，觸發(fā)上層的 compaction。

這樣，我們就形成了一個動態(tài)可調(diào)節(jié)的 compaction 點，使得上下層的 compaction 都不太大，動態(tài)維護一個較低的整體 compaction。

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總結下來，系統(tǒng)有低成本的需求，大規(guī)模場景下多副本由于成本問題，不能滿足需求。因此，我們必要采用糾刪碼的形式組織數(shù)據(jù)。

而糾刪碼本身修改代價比較大，系統(tǒng)設計當中，利用追加寫的方式進行修改。并且采用大小寫分離的方式存儲數(shù)據(jù)。分離后，大寫部分產(chǎn)生的 EC 數(shù)據(jù)為變長，采用 append 的引擎，為這種變長分片提供更好的空間分配機制，同時能夠充分利用硬件追加寫的性能優(yōu)勢。

綜上，百度滄海的塊存儲采用了 2 層 append 方案，規(guī)避了 EC 的修改代價。通過大小寫分離情況，解決了小寫不適合 EC 的情況。同時選擇了合適 pick 算法、數(shù)據(jù)分流、合適的 compaction 點的方式，優(yōu)化了系統(tǒng)的寫放大，能夠達到低成本下較高的系統(tǒng)性能。

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以上是今天分享的全部內(nèi)容。

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