北京2023年9月5日 /美通社/ -- 浪潮云海在2023年5月正式發(fā)布新一代InCloud Rail G7系列超融合一體機，其內(nèi)置的InCloud dSAN超融合存儲組件，基于新一代的硬件平臺設(shè)計，支持全棧RDMA協(xié)議，同時在EC糾刪功能上也帶來全新體驗，為新時代用戶提供更豐富的產(chǎn)品功能。
本文將詳細解讀InCloud dSAN在新一代InCloud Rail G7系列超融合一體機上如何設(shè)計EC糾刪功能。
什么是EC糾刪碼技術(shù)？
糾刪碼技術(shù)是一種數(shù)據(jù)保護方法，主要是通過利用糾刪碼算法將原始數(shù)據(jù)分割成多段，然后進行擴展和編碼校驗，并將分段數(shù)據(jù)和校驗一并在磁盤、存儲節(jié)點或其他位置存儲起來，以達到容錯目的?；驹恚嚎倲?shù)據(jù)塊 = 原始數(shù)據(jù)塊 + 校驗塊，常用表示為，n= k + m基本思想是將ｋ塊原始的數(shù)據(jù)元素通過一定的編碼計算，得到ｍ塊校驗元素。對于這ｋ+ｍ塊元素，當其中任意的ｍ塊元素發(fā)生故障（包括數(shù)據(jù)和校驗出錯），均可以通過對應(yīng)的重構(gòu)算法恢復出原來的ｋ塊數(shù)據(jù)。
EC糾刪碼在塊存儲設(shè)計的挑戰(zhàn)
EC糾刪碼數(shù)據(jù)切分和計算示意圖
上述場景以K = 4，M = 2為例，首先將應(yīng)用數(shù)據(jù)拆分成4個分片，然后計算出兩個校驗條帶分片，然后按照數(shù)據(jù)分布算法，將6個分片數(shù)據(jù)下發(fā)到6個節(jié)點上存儲。由于多副本策略是客戶常用的數(shù)據(jù)冗余策略，我們將EC糾刪碼和三副本的的讀寫流程及故障場景下的流程做了相關(guān)分析：由下表中可得出，在正常寫流程中，需要消耗7個IO完成正常的寫入流程，同時在有故障場景的讀寫，需要7個IO，有較大的讀寫懲罰。另外，在小塊IO讀寫流程中，如果數(shù)據(jù)塊小于EC切片數(shù)據(jù)大小，會存在空間浪費的情況。
數(shù)據(jù)冗余策略 | 讀寫場景 | 消耗讀寫IO次數(shù) |
EC（4+2） | 正常讀 | 1個 |
正常寫 | 4個讀IO，3個寫IO | |
落在故障盤的讀 | 5個讀IO | |
落在故障盤的寫 | 5個讀IO + 2個寫IO | |
三副本 | 正常讀 | 1個 |
正常寫 | 3個 | |
落在故障盤的讀 | 2個 | |
落在故障盤的寫 | 1個 |
在超融合的應(yīng)用場景中，用戶經(jīng)常使用塊存儲承接應(yīng)用數(shù)據(jù)，適用于包括虛擬化、云平臺、數(shù)據(jù)庫等場景。此種場景下會產(chǎn)生非常多的小塊隨機讀寫負載，同時用戶對于時延要求較高，要求控制在5ms以內(nèi)，且要求在故障場景下，對業(yè)務(wù)影響較小。這些要求正是EC糾刪碼的缺點。
浪潮云海超融合在新一代G7平臺的EC設(shè)計
由于EC的優(yōu)劣勢明顯，如何在超融合塊存儲上使用EC功能是時下剛需，浪潮云海超融合在新一代G7平臺做了獨特的方案設(shè)計：
EC糾刪碼設(shè)計方案
方案亮點主要有：
- 數(shù)據(jù)分層管理：將數(shù)據(jù)存儲劃分為緩存層和數(shù)據(jù)層，其中緩存層使用高性的NVMe和Sata SSD存儲，同時在緩存層使用多副本的設(shè)計，提供高性能數(shù)據(jù)存儲能力。數(shù)據(jù)層提供EC存儲，主要由HDD硬盤存儲，提供高容量存儲空間。
- 智能緩存管理：設(shè)計冷熱分層的智能緩存管理，高效識別熱點數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)，同時設(shè)計全局的緩存管理功能，確?？蛻舻臒釘?shù)據(jù)保存在緩存空間中。
- 數(shù)據(jù)空間高效存儲：在緩存層中由于副本存儲，將上層應(yīng)用的小塊IO聚合，當數(shù)據(jù)變成冷數(shù)據(jù)下刷至EC存儲層時，由于下刷采用數(shù)據(jù)對齊，聚合成大塊的順序條帶讀寫，可以在EC數(shù)據(jù)層進行高效的數(shù)據(jù)存儲。
- EC加速計算：設(shè)計支持多個EC加速引擎，支持不同平臺的EC加速計算，其中在Intel平臺使用ISA-L的EC加速庫，發(fā)揮Intel CPU的EC計算能力。
為了驗證方案效果：同時對比ISA-L加速計算和使用Jerasure純軟件不經(jīng)過CPU加速計算的性能測試。下圖所示測試數(shù)據(jù)采用了金融和醫(yī)療等行業(yè)常用的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，使用1G的測試數(shù)據(jù)，在觸發(fā)數(shù)據(jù)下刷場景下，使用EC算法選擇Reed-Solomon和Cauchy算法測試EC糾刪場景。從實驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：
不同K/M模型ISA-L和Jerasure的EC計算帶寬對比
- ISA-L在不同的K/M模型下，EC計算帶寬表現(xiàn)較為穩(wěn)定，而軟件計算隨著計算量增加呈線性下降趨勢；
- ISA-L在新一代G7平臺的吞吐率為9.8 GB/s，相較于軟件計算提升5.7倍。
總結(jié)：EC糾刪碼相較于多副本策略雖然可以提升存儲的利用率，如4 + 2場景利用率為66%，3副本只有33%，8 + 2可以做到80%。但是其涉及到EC的糾刪計算、數(shù)據(jù)校驗、讀寫懲罰等問題相較于多副本仍存在較多優(yōu)化空間。InCloud dSAN分布式存儲軟件在新一代G7平臺，依托于新硬件（Intel新一代至強CPU）、ISA-L軟件加速庫，設(shè)計新型的EC功能，采用獨特的數(shù)據(jù)分層、智能緩存管理、軟件硬協(xié)同等方案，解決了當前廣泛存在的數(shù)據(jù)冗余和存儲空間利用難題。
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