Ceph最新的EC-CLAY插件调研-上-技术圈

CLAY 简介

Clay Codes ( Clay Codes: Moulding MDS Codes to Yield an MSR Code ) 是FAST18 上提出的一种编码方法，文章地址，Clay 码能够将一般的MDS 码（最优容错）转化为具有最优修复的编码方法，具有以下性质：

Minimum Storage （最小存储开销，同经典RS码和最小存储再生码，MSR）
Maximum Failure Tolerance（最大容错，即 (n,k)-Clay 码可以容任意n-k 失效）
Optimal Repair Bandwidth （最优修复开销，能够达到理论最优值）
All-Node Optimal Repair （最小开销修复所有节点的数据，包括原始数据和校验数据）
Disk Read Optimal （最优磁盘读）
Low Sub-packetization （低分包数，即码字长度短）

参考资料1:http://blog.foool.net/2018/05/clay-codes-%E4%BB%8E%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%9A%84%E8%A7%92%E5%BA%A6%E6%9D%A5%E7%9C%8B/

参考资料2:https://blog.acolyer.org/2018/03/01/clay-codes-moulding-mds-codes-to-yield-an-msr-code/

从ceph官方的介绍,可以确认以下几点：

向下兼容:CLAY插件与jerasure、ISA、SHEC插件兼容,这里可以理解为Clay是在这几个插件的基础上做的一层更高层面的数据组成抽象，能够更加细致的控制数据的分布粒度，从而实现对原有的几个插件在数据恢复场景下的性能优化。这也就是是上面提到的“Clay 码能够将一般的MDS 码（最优容错）转化为具有最优修复的编码方法”。
修复性能优化"在底层已有的jerasure、ISA、SHEC几个的插件基础上，做了编码优化，能够在异常发生，需要进行数据恢复的情况下显著的降低磁盘&网络带宽的消耗。这个也是CLAY EC插件的最大价值所在。
从Ceph 14版本开始提供，理论上这个特性可以向下backport到低版本。

从clay插件的初始化配置部分的函数实现，也能看到一些与其他插件在兼容适配上的限制

#src/erasure-code/clay/ErasureCodeClay.cc

int ErasureCodeClay::parse(ErasureCodeProfile &profile,
               ostream *ss)
{
  int err = 0;
  err = ErasureCode::parse(profile, ss);
  err |= to_int("k", profile, &k, DEFAULT_K, ss);
  err |= to_int("m", profile, &m, DEFAULT_M, ss);

  err |= sanity_check_k_m(k, m, ss);

  err |= to_int("d", profile, &d, std::to_string(k+m-1), ss);

  // check for scalar_mds in profile input
 //默认采用jerasure插件进行编码
  if (profile.find("scalar_mds") == profile.end() ||
      profile.find("scalar_mds")->second.empty()) { 
    mds.profile["plugin"] = "jerasure"; 
    pft.profile["plugin"] = "jerasure";
  } else {
    std::string p = profile.find("scalar_mds")->second;
   //底层只支持jerasure、isa、shec三种插件
    if ((p == "jerasure") || (p == "isa") || (p == "shec")) {
      mds.profile["plugin"] = p; 
      pft.profile["plugin"] = p;
    } else {
        *ss << "scalar_mds " << mds.profile["plugin"] <<
               "is not currently supported, use one of 'jerasure',"<<
               " 'isa', 'shec'" << std::endl;
        err = -EINVAL;
        return err;
    }
  }



  if (profile.find("technique") == profile.end() ||
      profile.find("technique")->second.empty()) {
    if ((mds.profile["plugin"]=="jerasure") || (mds.profile["plugin"]=="isa") ) {
      mds.profile["technique"] = "reed_sol_van";
      pft.profile["technique"] = "reed_sol_van";
    } else {
      mds.profile["technique"] = "single";
      pft.profile["technique"] = "single";
    }
  } else {
    std::string p = profile.find("technique")->second;
    //Supported techniques are ‘reed_sol_van’, ‘reed_sol_r6_op’,‘cauchy_orig’, ‘cauchy_good’, ‘liber8tion’ for jerasure, 
    if (mds.profile["plugin"] == "jerasure") {
      if ( (p == "reed_sol_van") || (p == "reed_sol_r6_op") || (p == "cauchy_orig")
           || (p == "cauchy_good") || (p == "liber8tion")) {
        mds.profile["technique"] = p;
        pft.profile["technique"] = p;
      } else {
        *ss << "technique " << p << "is not currently supported, use one of "
        << "reed_sol_van', 'reed_sol_r6_op','cauchy_orig',"
        << "'cauchy_good','liber8tion'"<< std::endl;
        err = -EINVAL;
        return err;
      }
      //‘reed_sol_van’, ‘cauchy’ for isa 
    } else if (mds.profile["plugin"] == "isa") {
      if ( (p == "reed_sol_van") || (p == "cauchy")) {
        mds.profile["technique"] = p;
        pft.profile["technique"] = p;
      } else {
        *ss << "technique " << p << "is not currently supported, use one of"
        << "'reed_sol_van','cauchy'"<< std::endl;
        err = -EINVAL;
        return err;
      }
    } else {
    // ‘single’,‘multiple’ for shec.
      if ( (p == "single") || (p == "multiple")) {
        mds.profile["technique"] = p;
        pft.profile["technique"] = p;
      } else {
        *ss << "technique " << p << "is not currently supported, use one of"<<
               "'single','multiple'"<< std::endl;
        err = -EINVAL;
        return err;
      }
    }
  }
  if ((d < k) || (d > k + m - 1)) {
    *ss << "value of d " << d
        << " must be within [ " << k << "," << k+m-1 << "]" << std::endl;
    err = -EINVAL;
    return err;
  }

  q = d - k + 1;
  if ((k + m) % q) {
    nu = q - (k + m) % q;
  } else {
    nu = 0;
  }
//注意分块规则限定k+m+nu总和不能超过254
  if (k+m+nu > 254) {
    err = -EINVAL;
    return err;
  }

  if (mds.profile["plugin"] == "shec") {
    mds.profile["c"] = '2';
    pft.profile["c"] = '2';
  }
  mds.profile["k"] = std::to_string(k+nu);
  mds.profile["m"] = std::to_string(m);
  mds.profile["w"] = '8';

  pft.profile["k"] = '2';
  pft.profile["m"] = '2';
  pft.profile["w"] = '8';

  t = (k + m + nu) / q;
  sub_chunk_no = pow_int(q, t);

  dout(10) << __func__
       << " (q,t,nu)=(" << q << "," << t << "," << nu <<")" << dendl;

  return err;
}

故障恢复时的带宽&磁盘消耗对比

以EC场景下，假设 d = 发生故障时，需要参与数据恢复的OSD数量
在jerasure配置 k=8 m=4的情况下，发生一块磁盘故障，需要读取d=8磁盘才能完成数据的恢复。如果需要恢复的数据的容量为1G，那么需要总共读取 8 x 1 GB = 8GB的数据容量（这也意味着需要同时通过网络传输8GB的数据)。
在clay的插件配置中，d的设置需要满足 k+1 <= d <= k+m-1 的限制，为了满足使d最大化节省磁盘和网络带宽消耗，clay选取d=k+m-1作为默认配置。在k=8，m=4的场景下，根据公式推导可以得到d=8+4-1=11。其中磁盘需要恢复的数据量计算公式如下。其中K为故障时刻需要恢复的数据总量。

当一个osd故障时，d=11，以需要恢复的数据总量为1GB为例，此时需要恢复下载的磁盘数据总量为

jerasure/isa= 8* 1GB = 8GB
caly = (11*1GB)/(11-8+1) = 11 / 4 = 2.75GB

对比看到caly能够显著的减少磁盘读取数据和网络传输带宽的消耗，caly只用到了isa一类插件的的2.75/8≈34%的资源消耗。

同样的场景下，以k=4，m=2为例，此时d=4+2-1=5，caly只用到了isa一类插件的的2.5/4≈62.5%的资源消耗。

jerasure/isa= 4* 1GB = 4GB
caly = (5*1GB)/(5-4+1) = 5 / 2 = 2.5GB

依次类推，汇总表格如下:

名称	K	M	D	3副本得盘率	EC得盘率	硬件成本节约比率	磁盘数据迁移量(ISA)	磁盘数据迁移量(CLAY)	数据恢复负载降低比率	4M sub-chunk size(KB)	sub-chunk count
2+1	2	1	2	33.33333333	66.66666667	200	2	2	0	2048	1
2+2	2	2	3	33.33333333	50	150	2	1.5	25	512	4
3+1	3	1	3	33.33333333	75	225	3	3	0	1365.333333	1
3+2	3	2	4	33.33333333	60	180	3	2	33.33333333	170.6666667	8
3+3	3	3	5	33.33333333	50	150	3	1.666666667	44.44444444	151.7037037	9
4+1	4	1	4	33.33333333	80	240	4	4	0	1024	1
4+2	4	2	5	33.33333333	66.66666667	200	4	2.5	37.5	128	8
4+3	4	3	6	33.33333333	57.14285714	171.4285714	4	2	50	37.92592593	27
4+4	4	4	7	33.33333333	50	150	4	1.75	56.25	64	16
5+1	5	1	5	33.33333333	83.33333333	250	5	5	0	819.2	1
5+2	5	2	6	33.33333333	71.42857143	214.2857143	5	3	40	51.2	16
5+3	5	3	7	33.33333333	62.5	187.5	5	2.333333333	53.33333333	30.34074074	27
5+4	5	4	8	33.33333333	55.55555556	166.6666667	5	2	60	12.8	64
5+5	5	5	9	33.33333333	50	150	5	1.8	64	32.768	25
6+1	6	1	6	33.33333333	85.71428571	257.1428571	6	6	0	682.6666667	1
6+2	6	2	7	33.33333333	75	225	6	3.5	41.66666667	42.66666667	16
6+3	6	3	8	33.33333333	66.66666667	200	6	2.666666667	55.55555556	25.28395062	27
6+4	6	4	9	33.33333333	60	180	6	2.25	62.5	10.66666667	64
6+5	6	5	10	33.33333333	54.54545455	163.6363636	6	2	66.66666667	5.461333333	125
6+6	6	6	11	33.33333333	50	150	6	1.833333333	69.44444444	18.96296296	36
7+1	7	1	7	33.33333333	87.5	262.5	7	7	0	585.1428571	1
7+2	7	2	8	33.33333333	77.77777778	233.3333333	7	4	42.85714286	18.28571429	32
7+3	7	3	9	33.33333333	70	210	7	3	57.14285714	7.223985891	81
7+4	7	4	10	33.33333333	63.63636364	190.9090909	7	2.5	64.28571429	9.142857143	64
7+5	7	5	11	33.33333333	58.33333333	175	7	2.2	68.57142857	4.681142857	125
7+6	7	6	12	33.33333333	53.84615385	161.5384615	7	2	71.42857143	2.708994709	216
7+7	7	7	13	33.33333333	50	150	7	1.857142857	73.46938776	11.94169096	49
8+1	8	1	8	33.33333333	88.88888889	266.6666667	8	8	0	512	1
8+2	8	2	9	33.33333333	80	240	8	4.5	43.75	16	32
8+3	8	3	10	33.33333333	72.72727273	218.1818182	8	3.333333333	58.33333333	6.320987654	81
8+4	8	4	11	33.33333333	66.66666667	200	8	2.75	65.625	8	64
8+5	8	5	12	33.33333333	61.53846154	184.6153846	8	2.4	70	4.096	125
8+6	8	6	13	33.33333333	57.14285714	171.4285714	8	2.166666667	72.91666667	2.37037037	216
8+7	8	7	14	33.33333333	53.33333333	160	8	2	75	1.49271137	343
8+8	8	8	15	33.33333333	50	150	8	1.875	76.5625	8	64
9+1	9	1	9	33.33333333	90	270	9	9	0	455.1111111	1
9+2	9	2	10	33.33333333	81.81818182	245.4545455	9	5	44.44444444	7.111111111	64
9+3	9	3	11	33.33333333	75	225	9	3.666666667	59.25925926	5.618655693	81
9+4	9	4	12	33.33333333	69.23076923	207.6923077	9	3	66.66666667	1.777777778	256
9+5	9	5	13	33.33333333	64.28571429	192.8571429	9	2.6	71.11111111	3.640888889	125
9+6	9	6	14	33.33333333	60	180	9	2.333333333	74.07407407	2.106995885	216
9+7	9	7	15	33.33333333	56.25	168.75	9	2.142857143	76.19047619	1.326854551	343
9+8	9	8	16	33.33333333	52.94117647	158.8235294	9	2	77.77777778	0.888888889	512
9+9	9	9	17	33.33333333	50	150	9	1.888888889	79.01234568	5.618655693	81
10+1	10	1	10	33.33333333	90.90909091	272.7272727	10	10	0	409.6	1
10+2	10	2	11	33.33333333	83.33333333	250	10	5.5	45	6.4	64
10+3	10	3	12	33.33333333	76.92307692	230.7692308	10	4	60	1.685596708	243
10+4	10	4	13	33.33333333	71.42857143	214.2857143	10	3.25	67.5	1.6	256
10+5	10	5	14	33.33333333	66.66666667	200	10	2.8	72	3.2768	125
10+6	10	6	15	33.33333333	62.5	187.5	10	2.5	75	1.896296296	216
10+7	10	7	16	33.33333333	58.82352941	176.4705882	10	2.285714286	77.14285714	1.194169096	343
10+8	10	8	17	33.33333333	55.55555556	166.6666667	10	2.125	78.75	0.8	512
10+9	10	9	18	33.33333333	52.63157895	157.8947368	10	2	80	0.561865569	729
10+10	10	10	19	33.33333333	50	150	10	1.9	81	4.096	100
11+1	11	1	11	33.33333333	91.66666667	275	11	11	0	372.3636364	1
11+2	11	2	12	33.33333333	84.61538462	253.8461538	11	6	45.45454545	2.909090909	128
11+3	11	3	13	33.33333333	78.57142857	235.7142857	11	4.333333333	60.60606061	1.532360643	243
11+4	11	4	14	33.33333333	73.33333333	220	11	3.5	68.18181818	1.454545455	256
11+5	11	5	15	33.33333333	68.75	206.25	11	3	72.72727273	0.595781818	625
11+6	11	6	16	33.33333333	64.70588235	194.1176471	11	2.666666667	75.75757576	1.723905724	216
11+7	11	7	17	33.33333333	61.11111111	183.3333333	11	2.428571429	77.92207792	1.085608269	343
11+8	11	8	18	33.33333333	57.89473684	173.6842105	11	2.25	79.54545455	0.727272727	512
11+9	11	9	19	33.33333333	55	165	11	2.111111111	80.80808081	0.510786881	729
11+10	11	10	20	33.33333333	52.38095238	157.1428571	11	2	81.81818182	0.372363636	1000
11+11	11	11	21	33.33333333	50	150	11	1.909090909	82.6446281	3.077385424	121
11+12	11	12	22	33.33333333	47.82608696	143.4782609	11	1.833333333	83.33333333	2.585858586	144
12+1	12	1	12	33.33333333	92.30769231	276.9230769	12	12	0	341.3333333	1
12+2	12	2	13	33.33333333	85.71428571	257.1428571	12	6.5	45.83333333	2.666666667	128
12+3	12	3	14	33.33333333	80	240	12	4.666666667	61.11111111	1.404663923	243
12+4	12	4	15	33.33333333	75	225	12	3.75	68.75	1.333333333	256
12+5	12	5	16	33.33333333	70.58823529	211.7647059	12	3.2	73.33333333	0.546133333	625
12+6	12	6	17	33.33333333	66.66666667	200	12	2.833333333	76.38888889	1.580246914	216
12+7	12	7	18	33.33333333	63.15789474	189.4736842	12	2.571428571	78.57142857	0.995140914	343
12+8	12	8	19	33.33333333	60	180	12	2.375	80.20833333	0.666666667	512
12+9	12	9	20	33.33333333	57.14285714	171.4285714	12	2.222222222	81.48148148	0.468221308	729
12+10	12	10	21	33.33333333	54.54545455	163.6363636	12	2.1	82.5	0.341333333	1000
12+11	12	11	22	33.33333333	52.17391304	156.5217391	12	2	83.33333333	0.256448785	1331
12+12	12	12	23	33.33333333	50	150	12	1.916666667	84.02777778	2.37037037	144