ceph bluestore中的磁盘空间管理

ceph bluestore摒弃了传统的本地文件系统，而直接使用裸磁盘作为OSD的存储介质，因而需要自行管理磁盘空间的分配与回收

概述

一个设计良好的磁盘空间管理器，需要兼顾空间和时间效率；bluestore中提供了空间管理器FreelistManager来支持空间管理，当前提供了一种基于位图的实现，包含：位图持久化以及内存分配器Allocator两部分。其中，位图的持久化是指将空间分配（置1）和回收（置0）的位图状态持久化到磁盘中，基于rocksdb实现；内存分配器是磁盘位图的一致性视图，用来加速空间分配的速度，基于不同的内存组织形式，包括：stupid，bitmap, avl，hybrid四种。

位图持久化

bluestore中，当前基于bitmap来实现磁盘空间的分配管理，并将位图持久化到rocksdb中，如下图：

从下往上看：下层是磁盘，在逻辑上划分为多个固定大小的block（参数为：bdev_block_size，默认为4KB）；上面是空间管理器，最小分配单位为alloc-block（参数为：bluestore_min_alloc_size），需要为block的整数倍，在SSD磁盘上，默认是4KB，在HDD磁盘上，默认是64KB；一个key管理若干个alloc-block，其value记录这些alloc-block的位图状态（参数为：bluestore_freelist_blocks_per_key，默认为128）。

举个例子，默认情况下：1TB的SSD磁盘，包含的block数为：1TB/4KB = 256MB个，包含的alloc-block数为：1TB/4KB = 256MB个，包含的rocksdb的key数为：256MB/128 = 2MB个。

至于SSD和HDD采用不同的分配单位，与他们的物理特性有关：HDD由于自身的机械特性原因，在随机IO中性能比较差，所以bluestore会较大的分配块，然后会尝试将多个IO写到相同的块中，以减少随机io，提升性能；而SSD由于特殊的内部结构，随机性能不受类似HDD的机械特性影响，相反为减少写放大，带来空间浪费，应采用较小的块。

bluestore根据请求的<offset, len>以及bluestore_freelist_blocks_per_key，计算需要置位哪些key上的哪些bit，然后通过事务持久化到rocksdb中。

分配器

bluestore实现了4中分配器，他们在性能，空间占用以及性能稳定性上都有所不同，最开始默认使用stupid，然后默认bitmap，最新的版本默认采用hybrid。

stupid分配器

这是最早采用的分配器，其原理是：维持最多10棵二叉树（基于google的C++ btree_map实现，参考：https://code.google.com/archive/p/cpp-btree/），每个节点记录<offset，length>的空闲空间，

构建树时根据请求的length计算相应的空闲区间应该添加到哪棵树【每棵树所在的位置称为bin，计算方式为：bin = MIN（64 - length所在block的二进制表示的前置0的个数， 9），length所在的block = length/bdev_block_size， 9是最大的bin号，因为一共10棵树】，保证将大块的连续空间放在前面的树中，相近大小的块放在相同或者临近的树上，并对连续的块进行合并。
分配空间时根据请求的length选择一棵树，首先从这棵树开始往后循环的查找，直到找到合适的区间，或者没有空间则从这棵树后面的树继续循环的查找，直到找到合适的空间或者没有空间报错，找到空间后将该区间从树中删除，如果存在部分分配还需要将剩余的空闲空间重新加入到合适的树中（查找优化：搜索每棵树时，下界为：第一个节点，上界：根据前一次查找的offset+length值来确定查找区间的下界，减小查找区间的范围）。

从上面的分析，我们可以知道：对于新的OSD，连续空闲空间都较大，空闲块都记录在前面的树中；而随着空间的不断分配使用，一块大的空闲空间被切割为更多小的，不连续的空闲空间，空闲块将打散记录到不同的树中，甚至可能集中记录到末尾的几棵树中；所以，整个森林的内存空间占用不稳定，查找速度不稳定，碎片较严重。

bitmap分配器

这是Mimic版本中的默认分配器，其原理是：通过三层位图来管理整个空闲空间，并充分利用x86架构中的缓存行特性，

初始化的时候根据磁盘大小，最小分配大小以及内建的常量值，生成一个3层的位图空间，全部置位为0，如下：

从下往上看：最底层的磁盘，逻辑上划分为若干块，默认块大小为4KB；往上一层是L0，根据最小分配单元将磁盘划分为多个逻辑单元，每64个为一组，由一个slot来管理【每个slot管理64个alloc】，全部的slot组成一个数组。再上一层是L1，以“L0中分配单元的512倍”为分配单元将磁盘划分为多个逻辑单元，每32个为一组，由slot来管理【L1中每个slot管理256个L0层的slot，每个l1-alloc包含8个L0层的slot(称为一个slotset)，即每个l1-alloc包含512个L0层的alloc】，全部的slot组成一个数组。最上面一层是L2，以“L1中分配单位的256倍”为分配单元将磁盘划分为多个逻辑单元，每64个为一组，由slot来管理【L2中每个slot管理512个L1层的slot，每个l2-alloc包含8个L1层的slot（称为一个slotset），即每个l2-alloc包含256个L1层的l1-alloc】，全部的slot组成一个数组。
举个例子，假设有个1TB SSD组成的OSD，配置的bluestore_min_alloc_size=4KB，那么，L0中 alloc=4KB，每个slot管理64个alloc，共4KB64 = 256KB，slot总数为：1TB / 256KB = 4MB个；L1中l1-alloc = 4KB512 = 2MB，每个slot管理32个l1-alloc，共 2MB32 = 64MB，slot总数为：1TB / 64MB = 16KB个；L2中l2-alloc = 2MB256 = 512MB，每个slot管理64个l2-alloc，共512MB*64 = 32GB，slot总数为：1TB / 32GB = 32个。
构建位图的时候，根据<offset, length>，从L0->L2设置各层的位图，L0和L2层的设置相对简单：根据offset, length，以及alloc计算slot以及slot bit，然后置位即可，用1bit表示一个alloc；L1层的设置相对复杂，需要根据其L0层slot置位状态，如：是全设置？是全空闲？是部分设置？来处理slot以及slot bit部分设置的情况，因为L1层每个alloc/slot管理的区间包含L0层多个alloc/slot管理的区间，结合上图说明：看蓝色区域，l1-alloc包含L0层的8个slot，每个slot包含64个alloc，如果所有的8个slot都是空闲状态（每个bit都为1），那么L1层中的空闲块数加1；如果8个slot中有部分空闲有部分被使用（部分bit为1部分bit为0），那么L1层中的“部分块数”加1；然后根据上面的判断设置L1中slot bit的状态【空闲设置为11，部分占用设置为01，全占用为00，L1中使用2个bit来表示每个l1-alloc，所以每个slot占用64bit】
分配空间的时候，从L2->L0递归查找可用的空间，首先从L2层找到可用的slot和slot bit，接着根据与L1层的映射关系，得到L1层的起始和结束slotset，然后通过判断每个slot的状态来做进一步的处理：1）对于已使用的slot直接跳过，2）对于空闲的slot则根据与L0层的映射关系，得到L0层的起始和结束slotset，3）对于部分空闲的slot，需要先找到第一个空闲slot bit，然后根据偏移以及与L0层的映射关系，得到L0层的起始和结束slotset，在L0层则根据length以及每个slot/slot bit来设置位图，最后回溯设置L1和L2层的位图，并更新可用空间【过程中位图的映射变更过程：L2的slot/slot bit -> L1的slotset / slot -> L0的slotset /slot / alloc】。

从上面的分析，我们可以知道：bitmap空间初始化即预分配，整体上空间占用上比stupid要大，分配空间时从L2层的第一个空闲slot开始查找，因为L2层（往下层逐级减小）每个slot的空间非常的大，在大部分场景下，分配速度会比较稳定，长尾IO问题得到缓解，整体上性能表现要优于stupid方式，这也是后面以bitmap为默认分配器的原因。【在bitmap的分组设置中，利用了CPU Cache Line的特性，可以加速位图操作 - L1和L0层的slotset 都是512bit（64Byte），这是典型的缓存行大小，CPU从主存读取变量数据时，以Cache Line为单位整体读取 - 类似预读，空间局部性原理；可以通过命令查看系统缓存行：more /sys/devices/system/cpu/cpu1/cache/index0/coherency_line_size】

AVL分配器

AVL树即平衡二叉树，如果是非空树，左右子树的高度差不超过1。在ceph的空间分配器中定义了两颗avl树：1）根据offset排序的avl树，基于boost的avl_set结构实现，后文称为Tree1，2）根据length排序的avl树，基于boost的avl_multiset结构实现，后续称为Tree2。分配空间时优先使用第一棵树，

在初始化树时，根据<offset, length>中的offset在Tree1中查找插入位置（返回插入的后一个迭代器），并将区间插入到两颗树中，当然还需要注意处理与树中前后节点的合并问题：1）不与前后节点合并，直接插入Tree1和Tree2中， 2）与前或后节点连续，对于Tree1之间更新前后节点的end或start，对于Tree2需要删除前或后节点，插入新的节点，3) 与前后节点均连续，对于Tree1是将前节点合并到后节点，然后执行旋转再平衡，删除前节点，对于Tree2需要删除前和后节点，插入新的节点。
分配空间时，首先根据length以及Tree2中的最后一个节点的大小（最大的连续区间）来决定从哪棵树中开始查找，如果Tree2中的最大连续块比待分配的length小或者剩余空闲空间小于某个比例（默认4%）或者最大连续块小于某个值（默认128KB），那么就从Tree2分配，否则从Tree1分配【我是这么想的：如果Tree2中的最大连续块比较小或者剩余空间比较少，说明当前的空间已经比较离散，碎片比较多，那么从基于按块大小排序的Tree2分配效率会更高】：查找过程比较简单，就是遍历树，具体实现中有个小的优化：设置一个游标数组，每次分配请求后会记录该次请求命中节点的偏移并记录到游标中，再次收到相同大小的分配请求时，会先从游标中记录的偏移往后遍历树，如果没有找到再从头遍历树；空间分配后，需要从Tree1和Tree2中删除已分配的空间，这里需要处理剩余空间的再插入问题：先从Tree2中得到上述以分配节点的迭代器，然后从Tree2中移除节点，1）如果没有剩余空间，Tree1执行旋转平衡并删除节点，2）如果头部或尾部有剩余，更新节点的start和end信息，重新插入Tree2中，3）如果头部和尾部都有剩余，创建新的尾部节点（后半部分），并插入到Tree1中当前节点的后一个节点的前面以及插入到Tree2中，更新当前迭代器的end信息（前半部分），重新插入Tree2中。

从上面的分析，我们可以知道：对于新的OSD，连续空闲空间都较大，所需要的节点（空间）较少；而随着空间的不断分配使用，一块大的空闲空间被切割为更多小的，不连续的空闲空间，需要更多的节点（空间）来记录整个磁盘空间的分配情况，整棵树内存空间占用不稳定，为优化大量碎片以及低容量情况下分配效率，采用两棵树来记录磁盘空间，所需要的内存在量级上是stupid的两倍， avl tree相比btree更稳定，性能表现会更稳定些。

Hybrid分配器

它是bitmap分配器和avl分配器的组合体，基本思路是：限制avl中的节点个数。

初始化时，根据上一节avl分配器中介绍的方法初始化树，如果节点个数超过限制【我理解：是碎片比较多了】，就启用bitmap分配器，根据上一节bitmap分配器中介绍的方法初始化树，将新的区间插入到bitmap中。
分配空间时，如果满足下列条件优先从bitmap中分配：1）bitmap已初始化同时有还有足够的空闲空间，2）待分配的空间很小，小于avl中Tree2的最小块， bitmap的分配方式请查阅上文；否则从avl中分配，avl的分配方式请查阅上文。

从上面的分析，我们可以知道：这个分配器是大块的分配用avl，充分发挥avl（小）树的性能优势，尽量避免碎片化；小块分配用bitmap，发挥bitmap在小块分配上的性能优势以及稳定性。

总体上，bitmap应该是最稳定的分配器，而如果对业务的工作负载以及io模型非常清楚，可以考虑用hybrid。