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。
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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。
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