在昨天写了《IDF15：Xeon D被阉割？SSD性能的“色子效应”》一文之后，有位业内专家提出了批评，我先虚心接受。
“那是2012年3500刚出来的东西，现在的SSD，特别是3D的出现，已经把并发度的问题直接ko了。”
“现在SSD的应用，特别是用在云计算和RDS，队列深度肯定不止64了。有一家的RDS直接是64个实例。”
和专业人士比起来，我确实有些班门弄斧。不过，写东西出来也只是希望帮大家开阔一下思路，今天我再写点偏软件的，不算自己太擅长的领域吧：）
三种数据副本一致性模型
首先我们看下Ceph的读/写流程。以3副本为例，写入操作会先到主副本所在的服务器，然后复制到另外2个副本的服务器并全部返回ok，才向客户端确认。这属于主从副本强一致性的模型。而读取操作只针对主副本，在访问并发度足够的情况下，读请求会被打散到足够多的驱动器以消除热点。
上图来自我的朋友@刘爱贵 的演讲资料，他是国内知名分布式文件系统专家，特别擅长Gluster，目前在Server SAN领域创业。
我们看到除了Ceph的Master-slave replication之外，还有另外两种强一致性模型——Chain replication（链式复制）和Direct replication（直接复制），Gluster采用的应该是直接复制。
Gluster这种方式的好处，就是存储节点之间没有数据流量，但客户端写入时直接就要3份（以3副本为例），那么网卡的带宽利用率只有1/3；Ceph的网络开销则增加在OSD存储节点之间的互连上面，1个万兆客户端接口要对应2个OSD集群连接才能充分发挥带宽，当然如果利用上全双工，3副本至少要用2个网口才算优化吧？
Ceph块存储性能预估与测试
Intel资料里的测试环境，3台客户机配置不同，每台上面跑40个运行fio负载的虚拟机。4个存储节点配置相同，每台10块7200转硬盘，2个400GB DC S3700 SSD放的是Journal日志。
测量原始性能——也就是单个HDD的性能，单盘的4KB随机写比读还快是缓存的因素。这里在OSD上用随机512KB替代客户端64KB顺序负载的原因应该是：后者的连续存储目标会被Hash（Crash）算法打散在集群中的不同位置。我记得UnitedStack曾经在一个活动上用随机读来展示Ceph的性能（接近万兆网卡瓶颈），当时有人说是针对Ceph特点来设计的，我关键还在于提高并发度吧？
预计集群性能——这里是按照2副本来配置，所以理想状态下可以达到40块硬盘的读取性能，和20块硬盘的写入性能。
实测结果如上表，我就不过多解释了。
Ceph对象性能测试、瓶颈分析
Ceph的对象存储需要增加Rados网关，这方面显然没有Swift这样原生来的理想，价值在哪里呢？下面我给出UnitedStack @朱荣泽 兄弟的2页ppt来解释一下，有些朋友应该看到过了：）
这里的测试方法与前面针对Ceph块设备的就不同了。首先128KB读取的“平均闲置时间”（翻译成平均访问时间应该更准确）可能是被缓存命中了？读IOPS和带宽基本上达到了写的3倍（因为是3副本），而10MB的读/写的平均访问时间基本上也是3倍的关系。不知道Gluster文件系统用类似的方法测试结果会如何？
最右边一列出的“瓶颈”分析也挺有价值的。其中10MB读/写带宽分别达到了RGW和OSD网卡的瓶颈，这里可以看出3副本的OSD节点用一个网口不够了吧？
SSD Cache分层和纠删码优化
之前我们知道像UnitedStack托管云这样的配置了全SSD Ceph集群。对于冷数据比例较大的应用，可能对容量有更多需求，这时混合存储可能是个更好的方式，而Ceph对Cache分层的支持也在不断成熟。
如上图，SSDCache层用副本保护模式，HDD支持层用纠删码进一步降低成本。这让我想起以前听过淘宝的TFS也有3副本和纠删码两个分层，不过都是在硬盘之间按数据冷热度迁移。
采用“代理读写”的方式优化，针对Cache层的IO路径变得更加直接。我联想到Dell Compellent阵列的自动分层存储也是数据先进到高速SSD层再“下沉”，不过这类技术的数据块定位有元数据来跟踪，而不是读/写都永远经过“代理”。
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