Ceph源码解析:PG peering

集群中的设备异常(异常OSD的添加删除操作),会导致PG的各个副本间出现数据的不一致现象,这时就需要进行数据的恢复,让所有的副本都达到一致的状态。

一、OSD的故障和处理办法:

1. OSD的故障种类:

故障A:一个正常的OSD 因为所在的设备发生异常,导致OSD不能正常工作,这样OSD超过设定的时间 就会被 out出集群。

故障B: 一个正常的OSD因为所在的设备发生异常,导致OSD不能正常工作,但是在设定的时间内,它又可以正常的工作,这时会添加会集群中。

2. OSD的故障处理:

故障A:OSD上所有的PG,这些PG就会重新分配副本到其他OSD上。一个PG中包含的object数量是不限制的,这时会将PG中所有的object进行复制,可能会产生很大的数据复制。

故障B:OSD又重新回到PG当中去,这时需要判断一下,如果OSD能够进行增量恢复则进行增量恢复,否则进行全量恢复。(增量恢复:是指恢复OSD出现异常的期间,PG内发生变化的object。全量恢复:是指将PG内的全部object进行恢复,方法同故障A的处理)。

需要全量恢复的操作叫做backfill操作。需要增量恢复的操作叫做recovery操作。

二、概念解析:

1.osdmap:集群所有osd的集合,包括每个osd的ip & state(up or down)

2.acting set & up set:每个pg都有这两个集合,acting set中保存是该pg所有的副本所在OSD的集合,比如acting[0,1,2],就表示这个pg的副本保存在OSD.0 、OSD.1、OSD.2中,而且排在第一位的是OSD.0 ,表示这个OSD.0是PG的primary副本。在通常情况下 up set 与 acting set是相同的。区别不同之处需要先了解pg_temp。

3.Epoch:osdmap的版本号,单调递增,osdmap每变化一次加1

4.current_interval & past interval:一个epoch序列,在这个序列内,这个PG的acting set没有变化过,current是当前的序列,past是指过去的interval。

last_epoch_started:上次经过peering后的osdmap版本号epoch。

last_epoch_clean:上次经过recovery或者backfill后的osdmap版本号epoch。

(注:peering结束后,数据的恢复操作才刚开始,所以last_epoch_started与last_epoch_clean可能存在不同)。

例如:

ceph 系统当前的epoch值为20, pg1.0 的 acting set 和 up set 都为[0,1,2]

  • osd.3失效导致了osd map变化,epoch变为 21

  • osd.5失效导致了osd map变化,epoch变为 22

  • osd.6失效导致了osd map变化,epoch变为 23

上述三次epoch的变化都不会改变pg1.0的acting set和up set

  • osd.2失效导致了osd map变化,epoch变为 24

此时导致pg1.0的acting set 和 up set变为 [0,1,8],若此时 peering过程成功完成,则last_epoch_started 为24

  • osd.12失效导致了osd map变化,epoch变为 25

此时如果pg1.0完成了recovery,处于clean状态,last_epoch_clean就为25

  • osd13失效导致了osd map变化,epoch变为 26

epoch 序列 21,22,23,23 就为pg1.0的past interval

epoch 序列 24,25,26就为 pg1.0的current interval

5.authoritative history:完整的pg log操作序列

6.last epoch start:上次peering完成的epoch

7.up_thru:一个past interval内,第一次完成peering的epoch

8.pg_temp : 假设当一个PG的副本数量不够时,这时的副本情况为acting/up  = [1,2]/[1,2]。这时添加一个OSD.3作为PG的副本。经过crush的计算发现,这个OSD.3应该为当前PG的primary,但是呢,这OSD.3上面还没有PG的数据,所以无法承担primary,所以需要申请一个pg_temp,这个pg_temp就还采用OSD.1作为primary,此时pg的集合为acting,pg_temp的集合为up。当然pg与pg_temp是不一样的,所以这时pg的集合变成了[3,1,2]/[1,2,3]。当OSD.3上的数据全部都恢复完成后,就变成了[3,1,2]/[3,1,2]。

9.pg_log:pg_log是用于恢复数据重要的结构,每个pg都有自己的log。对于pg的每一个object操作都记录在pg当中。

  • __s32 op; 操作的类型

  • hobject_t soid; 操作的对象

  • eversion_t version, prior_version, reverting_to; 操作的版本

三、peering具体流程

算法流程图:

                                  

152756_pm07_2460844

Peering:互为副本的三个(此处为设置的副本个数,通常设置为3)pg的元数据达到一致的过程。官方解释如下:

the process of bringing all of the OSDs that store a Placement Group (PG) into agreement about the state of all of the objects (and their metadata) in that PG. Note that agreeing on the state does not mean that they all have the latest contents.

primary PG和raplica PG: 互为副本的三个pg中,有一个主,另外两个为辅;其中为主的称为primary PG,其他两个都称为replica PG。

1、peering过程的影响

故障osd重新上线后,primary PG和replica PG会进入不同的处理流程。primary PG会先进入peering状态,在这个状态的pg暂停处理IO请求,在生产环境中表现为集群部分IO不响应,甚至某些云主机因为等待IO造成应用无法正常处理。下面就peering过程的主要操作结合源码进行分析。

2、peering过程分析

pg是由boost::statechart实现的状态机,peering经历以下主要过程:

           

2

1、GetInfo:

1.1、选取一个epoch区间,对区间内的每个epoch计算其对应的acting set、acting primary、up set、up primary,将相同的结果作为一个interval;

pg->generate_past_intervals();

调用generate_past_intervals()函数,生成past_interval序列。首先确定查找interval的start_epoch(history.last_epoch_clean 上次恢复数据完成的epoch)和end_epoch(history.same_interval_since 最近一次interval的起始epoch)。确定了start_epoch和end_epoch之后,循环这个两个版本间的所有osdmap,确定pg成员变化的区间interval。

1.2、判断每个interval,将up状态的osd加入到prior set;同时将当前的acting set和up set加入到prior set;

pg->build_prior(prior_set);

据past_interval生成prior set集合。确定prior set集合,如果处于当前的acting和up集合中的成员,循环遍历past_interval中的每一个interval,interval.last  >=  info.history.last_epoch_started、! interval.acting.empty()、interval.maybe_went_rw,在该interval中的acting集合中,并且在集群中仍然是up状态的。

1.3、向prior_set中的每个up状态的osd发送Query INFO请求,并等待接收应答,将接收到的请求保存到peer_info中;

context< RecoveryMachine >().send_query(
                peer, pg_query_t(pg_query_t::INFO,
                                 it->shard, pg->pg_whoami.shard,
                                 pg->info.history,
                                 pg->get_osdmap()->get_epoch()));

根据priorset 集合,开始获取集合中的所有osd的info。这里会向所有的osd发送请求info的req(PG::RecoveryState::GetInfo::get_infos())。发送请求后等待回复。

1.4、收到最后一个应答后,状态机post event到GotInfo状态;如果在此期间有一个接收请求的osd down掉,这个PG的状态将持续等待,直到对应的osd恢复;

boost::statechart::result PG::RecoveryState::GetInfo::react(const MNotifyRec &infoevt)

回复处理函数。主要调用了pg->proc_replica_info进行处理:1.将info放入peerinfo数组中。2.合并history记录。 在这里会等待所有的副本都回复info信息。进入下一个状态GetLog。

2、GetLog:

2.1、遍历peer_info,查找best info,将其作为authoritative log;将acting set/peer_info中将处于complete状态的pg以及up set的所有pg存入acting_backfill;

pg->choose_acting(auth_log_shard,
                           &context< Peering >().history_les_bound)

通过pg->choose_acting(auth_log_shard)选择acting集合和auth_osd.

choose_acting中主要进行了两项重要的措施:

  • find_best_info,查找一个最优的osd。在 find_best_info中查找最优的osd时,判断的条件的优先级有三个:最大的last_update、最小的log_tail、当前的primary。

    map<pg_shard_t, pg_info_t>::const_iterator auth_log_shard =
            find_best_info(all_info, history_les_bound);

  • calc_replicated_acting ,选择参与peering、recovering的osd集合。

    • up集合中的成员。所有的成员都是加入到acting_backfilling中,如果是incomplete状态的成员或者 日志衔接不上的成员(cur.last_update<auth.log_tail)则添加到backfill中,否则添加到want成员中。

    • acting集合中的成员,该组内的成员不会添加到backfill中,所以只需要判断 如果状态是complete并且 日志能够衔接的上,则添加到want和acting_backfilling中。

    • 其他prior中的osd成员 处理同acting一致。

    • 经过这一步可知,acting_backfilling的成员(可用日志恢复数据,或者帮助恢复数据的成员),backfill的成员(只能通过其他的osd上pg的数据进行全量拷贝恢复),want的成员(同样在acting_backfill中,但是不同于backfill的成员)。

  • calc_ec_acting。ceph有两种pool,一种是副本类型pool,一种是纠删码类型pool(类似RAID)。具体实现后续补充,今天太晚了,有空看代码补补。

2.2、如果计算出的authoritative log对应的pg是自身,直接post event到GotLog;否则,向其所在的osd发送Query Log请求;

context<RecoveryMachine>().send_query(
        auth_log_shard,
        pg_query_t(
            pg_query_t::LOG,
            auth_log_shard.shard, pg->pg_whoami.shard,
            request_log_from, pg->info.history,
            pg->get_osdmap()->get_epoch()));

2.3、接收请求的osd应答,并将获取的log merge到本地,状态机post event到GetMissing;如果收不到应答,状态将持续等待;

boost::statechart::result PG::RecoveryState::GetLog::react(const GotLog &)

{
    dout(10) << "leaving GetLog" << dendl;
    PG *pg = context< RecoveryMachine >().pg;
    if (msg)
    {
        dout(10) << "processing master log" << dendl;
        pg->proc_master_log(*context<RecoveryMachine>().get_cur_transaction(),
                            msg->info, msg->log, msg->missing,
                            auth_log_shard);//log处理函数

    }
    pg->start_flush(
        context< RecoveryMachine >().get_cur_transaction(),
        context< RecoveryMachine >().get_on_applied_context_list(),
        context< RecoveryMachine >().get_on_safe_context_list());
   return transit< GetMissing >();//跳转到GetMissing
}

void PG::proc_master_log(
    ObjectStore::Transaction &t, pg_info_t &oinfo,
    pg_log_t &olog, pg_missing_t &omissing, pg_shard_t from)
{
    dout(10) << "proc_master_log for osd." << from << ": "
             << olog << " " << omissing << dendl;
    assert(!is_peered() && is_primary());

    // merge log into our own log to build master log.  no need to
    // make any adjustments to their missing map; we are taking their
    // log to be authoritative (i.e., their entries are by definitely
    // non-divergent).
    merge_log(t, oinfo, olog, from);//该函数对log进行合并,形成一个权威顺序完整的一个log。包括日志前后的修补,而且最重要的是修补的过程中,统计了本地副本中需要恢复object的情况missing.add_next_event(ne)。这里已经开始统计missing结构了。
    peer_info[from] = oinfo;//保存来自best_log的oinfo到本地的peer-info数组中。
    dout(10) << " peer osd." << from << " now " << oinfo << " " << omissing << dendl;
    might_have_unfound.insert(from);

    // See doc/dev/osd_internals/last_epoch_started
    if (oinfo.last_epoch_started > info.last_epoch_started)
    {
        info.last_epoch_started = oinfo.last_epoch_started;
        dirty_info = true;
    }
    if (info.history.merge(oinfo.history))  //对history信息进行合并。
        dirty_info = true;
    assert(cct->_conf->osd_find_best_info_ignore_history_les ||
           info.last_epoch_started >= info.history.last_epoch_started);

    peer_missing[from].swap(omissing);//将missing结构统计到本地的peer_missing结构中。
}

  • auth_log:一个是auth_log的合并,最大最权威的log,恢复数据要根据这里进行。

  • missing:另外就是合并log过程中发现本地副本需要恢复的object集合。

  • omissing:auth_osd需要进行恢复的object集合。

3、GetMissing:

3.1、遍历acting_backfill,向与primary pg log有交集的pg所在的osd发送Query Log请求;将剩余没有交集的pg放入peer_missing,生成missing set用于后续recovery;

context< RecoveryMachine >().send_query(
                *i,
                pg_query_t(
                    pg_query_t::LOG,
                    i->shard, pg->pg_whoami.shard,
                    since, pg->info.history,
                    pg->get_osdmap()->get_epoch()));

3.2、将收到的每一个应答merge到本地,如果在此期间有osd down掉,这个PG的状态将持续等待;收到所有的应答后,当前pg的状态机进入Activate状态,peering过程结束;

boost::statechart::result PG::RecoveryState::GetMissing::react(const MLogRec &logevt)

{
    PG *pg = context< RecoveryMachine >().pg;

    peer_missing_requested.erase(logevt.from);
    pg->proc_replica_log(*context<RecoveryMachine>().get_cur_transaction(),
                         logevt.msg->info, logevt.msg->log, logevt.msg->missing, logevt.from);//接收到其他osd发回的log信息并且进行处理。在proc_replica_log中对peer_log进行修剪,丢弃那些不完整不可用的log。整理接收到的oinfo到peerinfo中,omissing到peer_missing中。直接来到active状态。

    if (peer_missing_requested.empty())
    {
        if (pg->need_up_thru)
        {
            dout(10) << " still need up_thru update before going active" << dendl;
            post_event(NeedUpThru());
        }
        else
        {
            dout(10) << "Got last missing, don't need missing "
                     << "posting Activate" << dendl;
            post_event(Activate(pg->get_osdmap()->get_epoch()));
        }
    }
    return discard_event();
}

3、总结

从以上分析来看,整个peering过程主要分为三个阶段,GetInfo -> GetLog -> GetMissing,首先向prior set、acting set、up set中的每个osd请求pg infos, 选出authoritative log对应的pg;其次向authoritative log所在的osd请求authoritative log;最后获取recovery过程需要的missing set;

peering时间的长短并不可控,主要是在于请求的osd是否能够及时响应;如果这个阶段某个osd down掉,很可能导致部分pg一直处在peering状态,即所有分布到这个pg上的IO都会阻塞。

此文仅讲述了peering过程,peering之后还会进行recovery操作,recovery操作由处理线程直接调用函数void OSD::do_recovery(PG *pg, ThreadPool::TPHandle &handle)进行,后续再总结总结recovery过程和PG的状态机。

先附两张PG状态机的类型以及流程图:

                                                    

                                      

参考资料:

作者:一只小江    http://my.oschina.net/u/2460844/blog/596895

作者:王松波      https://www.ustack.com/blog/ceph%EF%BC%8Dpg-peering/

作者:刘世民(Sammy Liu)   理解 OpenStack + Ceph (2):Ceph 的物理和逻辑结构 [Ceph Architecture] - SammyLiu - 博客园

作者:常涛  ceph 源代码分析 — peering 过程_ceph peering_Jack-changtao的博客-CSDN博客

感谢以上作者无私的分享。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/57502.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【微服务部署】01-Kubernetes部署流程

文章目录 部署1. Kubernetes是什么2. Kubernetes的优势3. 环境搭建4. 应用部署 部署 1. Kubernetes是什么 Kubernetes是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统 2. Kubernetes的优势 自动化容器部署资源管理与容器调度服务注册发现与负载均衡内置配置与秘钥…

【缓存设计】记一种不错的缓存设计思路

文章目录 前言场景设计思路小结 前言 之前与同事讨论接口性能问题时听他介绍了一种缓存设计思路&#xff0c;觉得不错&#xff0c;做个记录供以后参考。 场景 假设有个以下格式的接口&#xff1a; GET /api?keys{key1,key2,key3,...}&types{1,2,3,...}其中 keys 是业务…

Gitlab设置中文

1. 打开设置 2.选择首选项Preferences 3. 下滑选择本地化选项Localization&#xff0c;设置简体中文&#xff0c;然后保存更改save changes。刷新网页即可。

Rabbitmq的Federation Exchange

(broker 北京 ) &#xff0c; (broker 深圳 ) 彼此之间相距甚远&#xff0c;网络延迟是一个不得不面对的问题。有一个在北京的业务(Client 北京 ) 需要连接 (broker 北京 ) &#xff0c;向其中的交换器 exchangeA 发送消息&#xff0c;此时的网络延迟很小&#xff0c;(C…

开源文库系统moredoc

什么是 moredoc &#xff1f; moredoc 中文名 魔豆文库&#xff0c;是基于 golang 开发的类似百度文库、新浪爱问文库的开源文库系统&#xff0c;支持 TXT、PDF、EPUB、MOBI、Office 等格式文档的在线预览与管理&#xff0c;为 dochub 文库(github, gitee &#xff09;的重构版…

k8s的交付与部署案例操作

一 k8s的概念 1.1 k8s k8s是一个轻量级的&#xff0c;用于管理容器化应用和服务的平台。通过k8s能够进行应用的自动化部署和扩容缩容。 1.2 k8s核心部分 1.prod: 最小的部署单元&#xff1b;一组容器的集合&#xff1b;共享网络&#xff1b;生命周期是短暂的&#xff1b; …

【c语言】结构体内存对齐,位段,枚举,联合

之前学完结构体&#xff0c;有没有对结构体的大小会很疑惑呢&#xff1f;&#xff1f;其实结构体在内存中存储时会存在内存对齐&#xff0c;捎带讲讲位段&#xff0c;枚举&#xff0c;和联合&#xff0c;跟着小张一起学习吧 结构体内存对齐 结构体的对齐规则: 第一个成员在与结…

kafka复习:(22)一个分区只能被消费者组中的一个消费者消费吗?

默认情况下&#xff0c;一个分区只能被消费者组中的一个消费者消费。但可以自定义PartitionAssignor来打破这个限制。 一、自定义PartitionAssignor. package com.cisdi.dsp.modules.metaAnalysis.rest.kafka2023;import org.apache.kafka.clients.consumer.internals.Abstrac…

【BUG事务内消息发送】事务内消息发送,事务还未结束,消息发送已被消费,查无数据怎么解决?

问题描述 在一个事务内完成插入操作&#xff0c;通过MQ异步通知其他微服务进行事件处理。 由于是在事务内发送&#xff0c;其他服务消费消息&#xff0c;查询数据时还不存在如何解决呢&#xff1f; 解决方案 通过spring-tx包的TransactionSynchronizationManager事务管理器解…

LeetCode 热题 100(七):105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树、14. 二叉树展开为链表

题目一&#xff1a; 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树https://leetcode.cn/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/ 思路&#xff1a;依据前序遍历的根左右和中序遍历的左根右&#xff0c; 且根左长度&#xff1d;左根 代码&#xff1a; …

C#搭建WebSocket服务实现通讯

在学习使用websocket之前我们先了解一下websocket&#xff1a; WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的通信协议。与HTTP协议不同&#xff0c;它允许服务器主动向客户端发送数据&#xff0c;而不需要客户端明确地请求。这使得WebSocket非常适合需要实时或持续通信的应…

纯 CSS 开关切换按钮

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head><meta charset="UTF-8"><title>纯 CSS 开关切换按钮</title><style>html {font-size: 62.5%;}body {background-color: #1848a0;}.wrapper {position: absolute;left: …

【注册岩土】Python土力学与基础工程计算.PDF-土中的应力

Python 求解代码如下&#xff1a; 1&#xff0e;&#xff03;计算竖向有效自重应力2.h12#m3.h21.5#m4.h31#m5.gamma1 19# kN/m^36.gamma218# kN/m^37.gamma317# kN/m^38.sigma_c gammal * h1 gamma2*h2 gamma3 *h39&#xff0e;print&#xff08;&#xff02;竖向有效自重应力…

时空数据挖掘精选23篇论文解析【AAAI 2023】

今天和大家分享时空数据挖掘方向的资料。 时空数据挖掘是人工智能技术的重要分支&#xff0c;是一种采用人工智能和大数据技术对城市时空数据进行分析与挖掘的方法&#xff0c;旨在挖掘时空数据&#xff0c;理解城市本质&#xff0c;解决城市问题。 目前&#xff0c;时空数据…

uniapp 使用permission获取录音权限

使用前&#xff0c;需要先配置权限 android.permission.RECORD_AUDIO

大数据Flink(六十九):SQL 数据类型

文章目录 SQL 数据类型 一、原子数据类型 二、​​​​​​复合数据类型 SQL 数据类型 在介绍完一些基本概念之后,我们来认识一下

WordPress导航主题源码

源码说明&#xff1a; V2.0406 添加搜索自动索引百度热搜关键词 添加首页tab标签模式加载方式切换(ajax加载和普通加载)(首页设置) 修复tab标签ajax加载模式会显示未审核的网址的bug 小屏幕热搜采用水平滚动 优化子主题支持 添加文章分页 添加解决WordPress 429的服务(…

API 接口应该如何设计?如何保证安全?如何签名?如何防重?

说明&#xff1a;在实际的业务中&#xff0c;难免会跟第三方系统进行数据的交互与传递&#xff0c;那么如何保证数据在传输过程中的安全呢&#xff08;防窃取&#xff09;&#xff1f;除了https的协议之外&#xff0c;能不能加上通用的一套算法以及规范来保证传输的安全性呢&am…

Autoware.universe部署04:universe传感器ROS2驱动

文章目录 一、激光雷达驱动二、IMU驱动2.1 上位机配置4.2 IMU校准4.3 安装ROS驱动 三、CAN驱动四、相机驱动4.1 安装驱动4.2 修改相机参数 五、GNSS驱动 本文介绍了 Autoware.universe 各个传感器ROS2驱动&#xff0c;本系列其他文章&#xff1a; Autoware.universe部署01&…

配置DNS服务的正反向解析

正向解析 安装DNS服务 2.在服务器端 编辑区域配置文件&#xff0c;选择一个解析模版进行修改---------/etc/named.rfc1912.zones 修改第一第三行 编辑数据配置文件&#xff0c;使用cp -a命令完全拷贝一份正向解析模版&#xff08;named.localhost&#xff09;&#xff0c;在…