杉岩統一存儲推出SandStone AgileStore高性能引擎

眾所周知，分散式存儲是將伺服器本地的磁碟資源通過網路組織起來，構建一個統一的存儲資源池。在分散式存儲系統中，如何利用好磁碟資源及網路資源對於整個分散式系統的性能發揮至關重要。

在基於Ceph架構的分散式存儲集群中，針對每個物理磁碟，都會啟動一個獨立的進程OSD（object storage daemon）來處理通過網路轉發過來的IO請求及數據最終的持久化。其中，ObjectStore模塊位於OSD的最底層，是專門用於管理硬碟上數據的專用存儲後端，是IO路徑的「最後一公里」。

Ceph架構當前的應對方法與難點

一直以來，Ceph默認的ObjectStore後端都是FileStore，它依賴於標準的本地文件系統，將底層對象直接保存為文件系統中的一個個文件，而且FileJournal的引入直接導致寫入放大，這些都造成了性能缺陷，同時，由於本地文件系統這一層較為厚重的「屏障」，割裂了Ceph OSD與底層硬碟硬體，使存儲感知硬體的能力大大降低。

BlueStore的出現在一定程度上解決了FileStore的上述問題，它直接管理硬碟設備，去除FileJournal，解決了寫放大問題，自行管理硬碟的每一塊空間，store元數據以kv的形式保存在RocksDB資料庫中。但是BlueStore自身仍然存在空間管理碎片化問題，尤其是使用大容量盤時，長時間運行後對於大範圍的隨機IO響應較慢，導致嚴重的性能瓶頸。

全自主研發，杉岩首推高性能引擎SandStone AgileStore

因此，開篇提及的「最後一公里」至關重要，如果處理不好，很容易成為整個系統的性能短板。杉岩分散式統一存儲平台（SandStone USP）中的ObjectStore支持多種後端，可以通過插件的方式進行選擇管理，目前兼容Ceph的FileStore、BlueStore。

經過一年的開發，SandStone USP v3.1版本重磅出爐，杉岩數據在此版本上推出高性能的ObjectStore，即SandStone AgileStore，數據端到端的處理性能相比使用FileStore的SandStone USP v2.0版本提高40%以上，同時可靠性大大增強，為IO路徑的「最後一公里」帶來極速體驗。

究其優勢，主要展現在如下三方面：

01

性能提升

SandStone AgileStore解決了FileStore與BlueStore存在的問題，採用更加先進的空間管理方式，數據和元數據可全部自行管理，不依賴XFS或RocksDB等第三方組件，提高數據和元數據的寫入性能，輕鬆應對大容量盤長時間隨機IO帶來的空間碎片問題。

02

硬體感知

傳統磁碟長時間工作後經常會報告一些SCSI硬體錯誤（如：Unrecovered read error），而這些錯誤不會體現在SMART信息中，用戶無法通過硬碟健康檢查等Routine程序檢測到。而SandStone AgileStore可直接管理裸盤硬體，同時運用杉岩申請的獨家專利技術（一種基於SCSI設備的容錯方法及系統，專利號：CN105975358A）對這些錯誤進行高效的處理，可直接在IO路徑上及時發現並修復硬碟錯誤，增強磁碟的可靠性。

03

應用感知

SandStone AgileCache是杉岩自主研發的SSD高速緩存，在系統軟體棧上位於SandStone AgileStore的下方，通過AgileStore與AgileCache的聯動，SandStone USP v3.1可以感知邏輯卷的優先順序，將用戶卷劃分為高、中、低三個優先順序，實現高優先順序的卷全部緩存在SSD中，中優先順序的卷只有部分熱點數據緩存在SSD，較冷的數據全部保存在HDD中，通過應用優先順序感知實現IO智能化管理。

SandStone AgileStore對企業用戶的價值

基於SandStone AgileStore推出的杉岩統一存儲平台（SandStone USP） v3.1版本，整體性能對比上個版本提升40%以上，同時支持更豐富的高級企業級存儲特性，如：自動精簡配置、ROW無損快照、數據壓縮等等，對下感知硬體、對上感知應用，在性能大幅提升的同時，可靠性和智能化對比原生Ceph都有明顯提高，是真正可商用的高性能企業級分散式存儲產品。

當下，隨著大容量HDD和SSD的普及，使用2U12盤位的伺服器滿配12TB的硬碟，只需要7台伺服器就可以達到1PB的裸容量，單節點容量密度的增加對每個OSD的處理能力提出了嚴峻挑戰，SandStone USP v3.1版本依靠獨有的SandStone AgileStore 和 SandStone AgileCache 技術，能夠幫助用戶從容應對此種場景，在不增加CPU及內存資源額外消耗的前提下，輕鬆應對容量密集型集群的「最後一公里」問題，無懼業務長時間以各種變化的IO模型運行帶來的問題，節省用戶硬體投資成本，保障核心應用體驗。

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