摘要：為解決福建電信數(shù)據(jù)庫性能不足問題，本文從平臺架構(gòu)的角度分析了硬件和軟件對性能的影響，創(chuàng)新地提出了使用遠端內(nèi)存直接訪問技術(shù)(RDMA)構(gòu)建云存儲平臺的思路。在標準以太網(wǎng)框架內(nèi)，運行 RDMA over Converged Ethernet (RoCE)，在云端數(shù)據(jù)庫上實現(xiàn)對非本地存儲的高速訪問，從而極大程度的提升了應(yīng)用的吞吐。通過進一步的實驗和現(xiàn)網(wǎng)試運行驗證，該框架對于改善系統(tǒng)整體延時也有非常好的效果。 基于理論分析和實踐結(jié)果的互相論證，本文最后對于基于分布式存儲構(gòu)建高性能數(shù)據(jù)庫云進行了總結(jié)，概括了其中的關(guān)鍵技術(shù)點，同時給出了可能存在的問題和下一步研究方向。
關(guān)鍵詞： RDMA， RoCE，分布式存儲，數(shù)據(jù)庫，網(wǎng)絡(luò)概述
伴隨著數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，給我們的生活帶來便利的同時，也給電信網(wǎng)絡(luò)帶來更高的壓力和需求。隨著數(shù)據(jù)中心流量的增加，許多平臺都迫切需要提高服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)帶寬。除此之外，數(shù)據(jù)中心還需要一種可以有效擴展以適應(yīng)未來需要的產(chǎn)品，10GE 作為當(dāng)前部署的主流帶寬在這方面已有些力不從心。在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，25GE 以太網(wǎng)逐步開始承載云平臺和關(guān)鍵業(yè)務(wù)，25GE 擁有 10GbE 無可比擬的帶寬優(yōu)勢，同時也具備極好的可擴展行來滿足未來節(jié)點數(shù)增長的需求。25GE 技術(shù)可在成本和功耗較低的情況下在單個通道中提供較高帶寬，從而提供更高的服務(wù)器和交換機端口密度。25GE 是一種新標準，可利用為 100GE 以太網(wǎng)（作為在四個光纜或銅纜對上運行的四個 25Gbps 通道 (IEEE802.3bj) 而實施）定義的技術(shù)。以 25GE 為基礎(chǔ)構(gòu)建的解決方案可與 10GE、50GE、100GE 以及未來的 200GE 和 400 GE 產(chǎn)品向后和向前兼容，從而可確保適應(yīng)未來解決方案的升級途徑。隨著高帶寬互連越來越普遍，網(wǎng)絡(luò)請求處理向 CPU 施加了沉重負擔(dān)。借助網(wǎng)卡端的卸載和交換端的流控技術(shù)（如 RoCE， PFC 和 ECN），可以實現(xiàn)高效率以便進一步提高 25GbE 網(wǎng)絡(luò)的性能。RDMA 使網(wǎng)絡(luò)適配器可以直接訪問應(yīng)用程序緩沖區(qū)，從而繞過內(nèi)核、CPU 和協(xié)議堆棧，因此 CPU 可以在 I/O 傳輸進行期間執(zhí)行更有用的任務(wù)。這樣可提高服務(wù)器中的性能，從而使應(yīng)用程序工作負載可以在高帶寬網(wǎng)絡(luò)中高效擴展。
存儲是除了 CPU 和網(wǎng)絡(luò)之外，影響系統(tǒng)性能極為關(guān)鍵的一環(huán)。客戶相關(guān)的各類數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)運行的日志和維護記錄等都需要通過存儲保存。傳統(tǒng)的 FC 存儲使用不同于標準以太網(wǎng)的 FC 網(wǎng)絡(luò)，而存儲介質(zhì)以硬盤為主，對于當(dāng)前大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來說，單盤每秒能進行的書寫次數(shù)在 100 以內(nèi)。要搭建高性能的系統(tǒng)，一是要有能支持更高讀寫速度的介質(zhì)，二是要有合適的協(xié)議能高效承載數(shù)據(jù)，然后就是配套的網(wǎng)絡(luò)和 CPU 能滿足對應(yīng)的性能要求。
根據(jù)國際權(quán)威機構(gòu) Wikibon 對未來存儲市場的預(yù)測，存儲市場整體穩(wěn)步增長。但傳統(tǒng)SAN/ NAS 存儲的市場占比則持續(xù)降低，Hyper-Scale Server SAN 和和企業(yè)級 Server SAN 等分布式存儲在 2021 年市場份額預(yù)計占比超過 80%，2026 年將超過 90%。決定分布式存儲的關(guān)鍵則是核心軟件和分布式的通訊互聯(lián)。
圖 1. 存儲市場預(yù)測當(dāng)前的問題和解決思路
目前主要問題是越來越大的需處理數(shù)據(jù)量與傳統(tǒng)低速存儲的矛盾。要解決這一問題，在本文開頭的概述中我們提到需要更高性能的介質(zhì)配合網(wǎng)絡(luò)和 CPU，以提升節(jié)點的性能并打造可擴展的系統(tǒng)，應(yīng)對日益增長的數(shù)據(jù)需求和性能要求。因此，福建電信探索通過 25G 網(wǎng)絡(luò)及 RoCE 技術(shù)，實現(xiàn)高效的分布式數(shù)據(jù)解決方案，解決當(dāng)前數(shù)據(jù)倉庫的性能問題。
首先需要解決的是存儲的架構(gòu)問題。在資源池化的大環(huán)境下，傳統(tǒng)存儲肯定無法繼續(xù)使用。出于海量數(shù)據(jù)本身的需求，為優(yōu)化不同節(jié)點對存儲的并行訪問性能，使用分布式存儲來解決問題是一個較好的思路。在分布式存儲系統(tǒng)中，如何提升存儲的遠端訪問性能，進而提升分布式存儲整體效率，這是一個挑戰(zhàn)。從協(xié)議的角度，可以使用 iSER 或 NVMF 等基于 RoCE 的訪問技術(shù)；從網(wǎng)絡(luò)的角度，更好利用網(wǎng)卡的卸載特性、以太網(wǎng)交換機的低延時、零丟包特性和先進的流控機制，能有效提高網(wǎng)絡(luò)效率并降低 TCO，進一步提升分布式存儲的性能和效率。
其次，對于使用哪種存儲介質(zhì)能滿足高性能存儲的要求，筆者認為 NVMe SSD 擁有較好的隨機讀寫性能。且可以選擇 U.2 接口的 NVMe SSD，可支持熱插拔，也可根據(jù)需要實現(xiàn) RAID，以滿足存儲的高可靠性要求。由于單塊 NVMe SSD 的讀寫就需要高于 20Gb/S 的帶寬，25GE 網(wǎng)絡(luò)成為滿足存儲 IO 需求的起步配置。 然后，對于解決容量問題的需求，解決的思路是使用高速的 NVMe SSD 作為緩存，在之后使用大容量的硬盤來存儲冷數(shù)據(jù)，這樣通過智能緩存加速 IO 讀寫，同時通過海量硬盤實現(xiàn)大容量。
在既定的分布式架構(gòu)下，存儲性能的關(guān)鍵在于如何實現(xiàn)存儲訪問的加速。這個技術(shù)可以分為兩個方面，一方面是保證遠端存儲和本地存儲有近似的 IO 性能，另一方面是怎么樣通過硬件卸載來保證 CPU 不被過度占用進而影響存儲性能。之前提到的基于 RoCE 的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能非常好的實現(xiàn)這個存儲訪問的加速。
除上述問題之外，由于是分布式架構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)如何保證數(shù)據(jù)的完整性也是非常重要的。這里需要交換機和網(wǎng)卡端的配合來實現(xiàn)端到端的流控機制。如果硬件本身的可靠性和可用性都非常高，這也是對系統(tǒng)性能的一個有力保證。
采用以 Mellanox 為代表的高帶寬低延遲智能網(wǎng)絡(luò)和 RDMA/RoCE 技術(shù)能加速數(shù)據(jù)傳遞和高效無損無疑是構(gòu)建分布式存儲網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵之一。
方案框架
圖 2. 分布式存儲方案簡圖
基于上一章節(jié)的分析，此處給出實現(xiàn)分布式存儲的框架，用于數(shù)據(jù)庫云的承載。在圖2 中計算節(jié)點和存儲節(jié)點都連到 25GE 組網(wǎng)。無論計算節(jié)點還是存儲節(jié)點，都使用雙路25GE 捆綁替換原來的雙路 10GE 網(wǎng)絡(luò)。在前期實驗網(wǎng)絡(luò)中，共接入 27 個存儲節(jié)點，每個存儲節(jié)點配 4 塊 3.2T NVMe 硬盤。在云平臺之上承載容器化數(shù)據(jù)庫，根據(jù)應(yīng)用的需要，可以擴展計算節(jié)點或存儲節(jié)點，以支持更高容量或更多用戶。由于方案側(cè)重遠端資源池化的實現(xiàn)，因此我們的性能對比測試也主要針對不同網(wǎng)絡(luò)的場景。
o 網(wǎng)絡(luò)交換
在網(wǎng)絡(luò)交換上，我們選擇了業(yè)界低延時的存儲網(wǎng)絡(luò)交換機 Mellanox MSN2410，每臺MSN2410 能支持高達 48 個 25GE 接口，同時支持 8 個 100GE 接口。在提供可靠硬件和靈活的端口支持基礎(chǔ)長，MSN2410 能為分布式存儲提供無與倫比的網(wǎng)絡(luò)特性：
- 支持低至 300ns 的延時，且抖動��；
- 任意 64 字節(jié)及以上報文都能實現(xiàn)線速轉(zhuǎn)發(fā)；
- 公平、可預(yù)測的端口資源分配保證最合理的帶寬使用；
在報文處理的細節(jié)方面，MSN2410 能夠通過其大緩存實現(xiàn)對于 Micro Burst 的最佳支持，同時先進的 ECN 標記方法和最快的 PFC 響應(yīng)都能極好保證存儲數(shù)據(jù)無損到達對端。
Mellanox 交換機配置簡單，降低了安裝和管理高速網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，具有完善的監(jiān)控和管理功能，可以通過軟件實現(xiàn)監(jiān)測管理。
o RoCE 網(wǎng)卡
在數(shù)據(jù)不斷增長的環(huán)境中，所有數(shù)據(jù)的快速傳輸對于高效使用信息至關(guān)重要。基于遠程直接內(nèi)存訪問 (RDMA) 的互連可為提升數(shù)據(jù)中心效率、降低整體復(fù)雜性以及提高數(shù)據(jù)交付性能提供理想選擇。RDMA 使數(shù)據(jù)可以從存儲傳輸?shù)椒⻊?wù)器，而無需通過 TCP/IP 以太網(wǎng)的 CPU 和主內(nèi)存路徑傳遞數(shù)據(jù)。可獲得更高 CPU 和整體系統(tǒng)效率，因為存儲和服務(wù)器的計算能力只用于計算（而不是處理）網(wǎng)絡(luò)流量。盡管高帶寬十分重要，但是如果沒有低延遲，帶寬就沒什么價值。通過網(wǎng)絡(luò)移動大量數(shù)據(jù)可以使用 TCP/IP 來實現(xiàn)，但是只有 RDMA 才能實現(xiàn)低延遲，避免成本高昂的傳輸延遲。而且，RDMA 卸載可減少抖動，這意味著低響應(yīng)時間的一致性顯著提高 RoCE 最終將 RDMA 技術(shù)引入基于以太網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心，從而使這類數(shù)據(jù)中心可以受益于 RDMA 的低延遲。
Mellanox 從 ConnectX-4 系列網(wǎng)卡開始，可利用網(wǎng)卡中內(nèi)置的基于管線的可編程 eSwitch 來快速處理虛擬化換將下的數(shù)據(jù)交互，ConnectX-4 Lx 可以在硬件中處理大部分數(shù)據(jù)包處理操作。這些操作包括 VXLAN 封裝/解封、基于一組通用 L2-L4 包頭字段的數(shù)據(jù)包分類、QoS 和訪問控制列表 (ACL)。在存儲方面，ConnectX-4 Lx 能支持 iSER 和 NVMf，此外，該網(wǎng)卡還能實現(xiàn)基于 VF 的限速機制以及糾刪碼的卸載，大大降低服務(wù)器與、網(wǎng)絡(luò)交換機和存儲節(jié)點之間的協(xié)調(diào)復(fù)雜性問題，提升服務(wù)質(zhì)量。
性能對比
福建電信以 8 計算節(jié)點情形作性能測試，以衡量技術(shù)創(chuàng)新帶來的優(yōu)勢。在關(guān)鍵的 4K 隨機讀寫測試中，25GE RoCE 網(wǎng)絡(luò)的吞吐是 10GE 網(wǎng)絡(luò)的 9~14 倍左右，而延時相比 10GE 網(wǎng)絡(luò)僅為其 5~10%。明顯可見，25GE RoCE 網(wǎng)絡(luò)大大提升了分布式存儲的吞吐，也極好的降低了系統(tǒng)延時。在相同環(huán)境下，25GE 網(wǎng)絡(luò)順序讀寫的帶寬也是 10GE 網(wǎng)絡(luò) 2.2 倍以上，而延時則僅為 10GE 網(wǎng)絡(luò)的 5%左右。
圖 3. 順序讀寫帶寬對比
圖 4. 順序讀寫時延對比
圖 5. 隨機讀寫性能對比
圖 6. 隨機讀寫時延對比
結(jié)論與下一步展望
在相同高性能分布式存儲上,使用 25GE 網(wǎng)卡比使用傳統(tǒng)萬兆以太網(wǎng)卡不僅有更高的IOPS 和 IO 吞吐量,特別是 IO 時延方面有明顯優(yōu)勢。本文驗證了分布式存儲在核心生產(chǎn)系統(tǒng)部署的可行性、穩(wěn)定性及高性能。下一步的工作可以結(jié)合應(yīng)用來看，如何提升分布式存儲和應(yīng)用之間的貼合度，這是在電信生產(chǎn)系統(tǒng)中面臨的進一步性能優(yōu)化問題。此外 RoCE 技術(shù)在電信網(wǎng)絡(luò)其他領(lǐng)域的推廣也是一個值得探討的方向。
參考文獻：
1. RoCE in the Data Center. http://www.mellanox.com/relateddocs/whitepapers/roce_in_the_data_center.pdf
2. Application Acceleration with Mellanox RDMA enabled Networking Solutions. http://www.mellanox.com/related-docs/solutions/RoCE_MSFT_StorageSpaces_SB.PDF
3. MySQL Database Acceleration over Mangstor Low latency Storage and Mellanox Low Latency Networking. http://www.mellanox.com/relateddocs/solutions/SB_Mangstor_MySQL.pdf
4. 海量數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù)的研究與應(yīng)用, 李存琛, 2013, 北京郵電大學(xué).
5. 基于云計算的分布式存儲系統(tǒng)的研究和應(yīng)用, 劉飛, 2012, 西安工業(yè)大學(xué).
