供稿 | Unified Monitoring Platform

翻译&编辑 | 顾欣怡

本文3663字，预计阅读时间11分钟

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导读

CAL(Centralized Application Logging)是eBay的集中式应用日志框架，每日处理大量数据。为满足日趋增大的存储要求，eBay开始将CAL上PB级的日志存储迁移到Ceph。本文主要讲述如何修改现有监控系统设计以符合该项目的要求，以及在项目实施中遇到了哪些具体问题。

一、背景

CAL(Central Application Logging) 系统主要负责收集和处理eBay内部各个应用池的日志，日处理超过3PB的数据，提供包含原始日志、聚合报告、正则表达式搜索等在内的多种形式的结果供SRE(Site Reliability Engineer)和PD们(Product Developer，产品开发设计师)日常监控使用。从21世纪初上线至今，已经有10多年的历史了。

早期后台存储日志使用的是NetApp公司提供的Filer，作为NFS(Network File System，网络文件系统)的解决方案，所有CAL相关的模块都需要从Filer上读写数据。

CAL使用的Filer，是由图1所示的多个小的物理卷组成的，它有2个主要的问题：

1. 一旦需要增加一个新的卷，或者移除一个老的卷，都需要所有CAL组件做一次代码发布，效率很低。

2. 需要在写日志的时候选择最空闲的卷，来保证每个小卷都尽可能地使用均匀，但没有哪个算法能保证绝对均匀，空间使用效率不是很好。

图1

另一方面，随着日志数据量的逐年增长，CAL Filer的容量(Volume)也增大到每个数据中心大约300多T，但日志的有效时间却从原先的几天下降到现在的20个小时。同时，鉴于NetApp Filer提供的支持和监控都很有限，已经越来越不能满足eBay CAL团队对于存储的要求。再者，CAL团队也在寻求更快更稳定更便宜的NFS存储方案。

鉴于以上几点原因，加上eBay内部也有团队深耕新式存储Ceph多年，很自然地，CAL团队着手和Ceph团队一起开始了CAL-on-Ceph这样一个跨团队的合作项目。

二、系统设计的修改

对于这样一个大规模的CAL系统，考虑到对Filer的使用经验和现状以及实时迁移，我们对现有的监控系统设计做了以下几个方面的修改。

1. 目录结构简化

在CAL系统设计之初，出于易用性考虑，加之当时日志的容量并不是很大，我们设计了一种特殊的文件存放的目录结构，如图2所示，深度15+。这个目录结构包含了原始日志文件的元数据信息(环境，日期，应用池，客户端IP等)。因此几类使用广泛的API，例如getPools(指定日期和环境，获取所有符合条件的应用池)和getMachines (指定日期，环境，应用池，获取所有符合条件的机器(machine))都能通过只遍历目录来得到结果，不需要任何其他的依赖。

图2(点击可观看大图)

可惜随着日志容量的与日俱增，这种把文件系统当数据库来使用的用例，已经让文件系统苦不堪言。随之带来的影响就是，文件系统越来越频繁地出现读写文件十分缓慢的现象，极大地影响了用户体验。即使把Filer换成Ceph，这个问题也亟待解决。

考虑到Ceph后端MDS(Metadata Server，元数据服务器)集群的可扩展性，我们将目录结构简化成下面的格式，如图3所示，深度为5(其中第三层为0-1023的数字，主要是为了方便分散文件到MDS集群的不同服务器上去)；将大量原本占据目录名存放的信息，转移到了文件名上。

图3(点击可观看大图)

2. 基于数据库的日志元数据存储和查询

目录结构简化只是解决了文件系统的问题，上面提到的很多API还是最适宜由数据库来服务，一条select语句就能搞定。因此，我们重新梳理了所有使用到文件目录的API，将最重要的四个元组(日期，环境，应用池，客户端IP)提取出来，作为创建数据库表的基本元素；并设计了一个包含24张表(每小时一张)，且每张表包含四个列的数据库。考虑到eBay DBA的可用支持，最终选择了MySQL。

鉴于eBay拥有超过百万台的服务器，每个服务器又通过多个连接同时将日志写进CAL系统，可以预见这张表规模不会小。如果日志进入CAL系统后，上述API能在很短的SLA内被用户所消费，数据库的最大TPS可能会达到50k(主要是写的TPS)。如果不采取优化，只是一条一条写的话，性能上会有问题。

我们调研了几种方案，最终选用了“LOAD DATA LOCAL INFILE”的方式来做批量写。实验表明，这种将客户端多个插入请求合并到本地文件，再传输到MySQL server端去做批量插入的方法，最大能支持322k TPS，足以满足当前以及未来很长一段时间内的需求。

3. 文件IO操作异步化

在迁移的过程中，为了验证Ceph的性能，需要先做双写。在不影响当前数据流到Filer的前提下，克隆数据，导入Ceph。在预发布(Staging)环境做测试的时候，就已经发现Ceph相比于Filer，一个劣势就是会出现一定频率的“卡死”现象，即某些CAL 服务器会突然连不上Ceph，所有对于Ceph的文件操作都直接没有响应了。同时还需要考虑到Ceph可能会有宕机等其他不可用的情况，在这些情况下，都不能影响到Filer的数据流。

CAL原先是同步处理一条一条的日志，一旦碰到这种现象将会直接影响本该正常写到Filer的日志。现在我们将所有文件IO类的操作都从主处理流程上解耦，放到后台线程池中进行处理，辅之以线程超时以避免“卡死”的情况。

同时，考虑到快速失败机制(fast fail)，我们在后台有个额外线程，每隔一段时间主动检查Ceph的可用性。如果不可用，涉及到Ceph的文件IO操作会直接跳过，进一步减少不必要的内存堆积。

三、项目实施中碰到的问题

尽管事先已经考虑了诸多可能会出现的问题，并在预发布(Staging)环境进行了一定规模的测试，但是在生产(Production)环境实施的时候，我们仍然碰到了几个问题。下面分享几个主要的有代表性的问题。

1. MySQL查询性能急剧下降

首次在生产环境上线大约半小时后，我们就观测到几个主要API访问MySQL时出现大规模的读取困难，原先的查询秒级返回，变成现在的需要超过1分钟才能返回。查看MySQL的监控后，发现负载急剧增长，于是不得不先回滚。如图4所示：

图4

通过排查日志，并且和DBA一起研究过后，我们将可能的原因缩小到以下几方面，并做了相应的优化：

01

MySQL里产生了大量碎片

现有的DB 数据保留(retention)方法是采用 “DELETE * from TABLE xx where date < ${date}”，定期删除某个时间点之前的所有条目。但这并不是MySQL友好的方式，在目前单表几百万数据的情况下，随着时间的推移，会产生大量的数据碎片，进而造成MySQL主、从节点之间同步困难，最终影响数据库的性能。

咨询了DBA后，考虑到记录有效使用时间，我们将数据保留方法调整为若干个小时(<24小时)后，直接“truncate”掉整张表，既快又不会产生碎片。

02

MySQL表中有大量重复数据

现有的写数据库操作逻辑是：当客户端同CAL 服务器建立连接后，会将一条记录放在CAL 服务器的本地缓存里，然后周期性地将缓存里的所有记录都一次性通过上面提到的”LOAD DATA LOCAL INFILE”的方式写到MySQL里。但每个客户端会建立若干个(一般为5个)连接到CAL 服务器。因此，可能来自同一个客户端的多个连接会落到同一个CAL 服务器里。

考虑到这种情况，在略微降低SLA的前提下，将周期性刷新缓存到MySQL的时间间隔从原来的一分钟，增大到了五分钟。同时在刷新前，再对缓存做一次去重。最终将单表的条目数量从原先的最多900多万条，减少到现在的500万条左右。

03

MySQL表的设计没有索引

由于设计之初并没有考虑做表的索引，通过上面发生的问题，我们开始思考从索引的角度来进一步优化表的查询。考虑到现在的4列 (日期，应用池，环境，客户端IP)，其中日期的基数(cardinality)不高，因为一张表里存放的都是某一个小时的记录；环境变量也只有prod，sandbox等几个，显然大部分记录都集中在prod里，因此也不适合索引；客户端IP就更别说了，基数最高，索引没什么意义。

因此只有应用池这一列了，其索引基数大致几千，上百万条记录分布在这几千个应用池里，比较适合做索引。在对应用池这一列做了索引后，50个线程同时使用getMachines API，其平均响应时间从原先的24秒下降到现在的1秒左右。

以上3个方面的优化都完成后，在生产环境实施该项目时就再也没出过MySQL方面的问题了。

2.频繁full GC

在生产环境做双写的时候，我们发现了一个现象：某些CAL进程运行了大概30分钟后，整个进程就没有任何响应了，也不写日志了。翻阅GC(Garbage Collection, 垃圾回收)日志，发现它在运行20分钟后，就开始频繁做full GC，不久之后每次GC都释放不掉任何内存了，总是10G->10G。

经过数次失败后，终于在进程开始full GC时，成功地完成了一次heapdump。通过MAT(Memory Analyzer Tool)工具分析，发现里面有超过24K个ScheduledFutureTask对象(如图5所示)，每个持有了大概400K堆内存，总计保留了将近10G的堆内存。

这个ScheduledFutureTask里包含了一个rotateFuture(保留了一些堆外内存的引用)，主要是负责定期地将缓存里保留的数据，刷到后端的Filer或者Ceph里。在CAL认为Ceph不可用的情况下，这部分rotateFuture没有能够进入正常的释放流程，导致越堆越多，最终用尽了10G堆内存的限制。

图5

发现了问题后解决方案并不复杂，添加在Ceph不可用情况下的rotateFuture释放即可，之后的模拟测试和最终上线后便再也没碰到过这个问题了。

3.存储端同时读写同一文件时性能急剧下降

当只往Ceph写，但是不从Ceph里读数据的时候，Ceph端显示的Write IOPS(每秒进行读写操作的次数)只有大约40K左右。但是，当从Ceph端开始大规模读数据的时候，其Write IOPS突然飙升到了170K左右，然后整个集群的延迟开始显著增加。

对于CAL端来说，我们观测到的现象是：刷数据到Ceph的速度明显下降，经常出现写的速度跟不上从客户端读数据的速度，导致本地缓冲数据的队列迅速堆满，进而开始丢数据。

和Ceph团队一起研究过后，发现Ceph为了性能考虑，在真正刷数据到持久化层之前，做了一层缓存。Ceph会根据一定逻辑将收到的若干条数据做批量写。但是，这有个前提，即缓存里的数据没有别人需要消费。当CAL从Ceph端读取数据之后，每个文件都被多个客户端同时打开，同时进行读和写的操作，此时Ceph所做的缓存就失效了，IOPS也就回归到了原本的真实水平。

针对这一现状，CAL 团队的应对方法是自己实现批量写，来减少刷数据的次数。原来是将一个个包含多条日志的数据块直接压缩，然后写到后端存储去。现在是将多个数据块压缩好后，合并成一个大的数据块，再写到后端存储去，相比之前，现在的方法进一步减少了刷数据的次数，降低了Write IOPS。Ceph端的监控显示：Write IOPS从170k降到了30k左右，整体集群工作状态良好。

四、总结

虽然初衷只是替换掉日处理超过3PB数据的CAL系统所使用的后端存储，但是我们没有满足于此。通过一系列的设计优化，不仅成功地将数据迁移到了Ceph平台上，更借此机会优化了CAL系统的日志存储结构，获得了更好的读写性能，还降低了成本。

截止2019年5月底，eBay已将一整个数据中心的CAL日志搬迁到了Ceph上，相比以前的Filer，共节省了大约50万美金，未来随着更多数据中心的日志迁移，相信还会节省更多。

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