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    • 1.? 方案背景和挑戰(zhàn)
    • 2.? 方案介紹
    • 3.? 方案測試結(jié)果
    • 4.? 方案優(yōu)勢總結(jié)
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基于RDMA技術(shù)的Mayastor解決方案

08/20 18:19
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1.? 方案背景和挑戰(zhàn)

1.1. Mayastor簡介

OpenEBS是一個廣受歡迎的開源云原生存儲解決方案,托管于CNCF(云原生計算基金會)之下,旨在通過擴展Kubernetes的能力,為有狀態(tài)應(yīng)用提供靈活的持久性存儲。Mayastor是OpenEBS項目中的關(guān)鍵存儲引擎,它以其高性能、耐久性和易于管理的特點,為云原生應(yīng)用提供了理想的存儲解決方案。Mayastor的特點包括:

基于NVMe-oF:Mayastor利用NVMe-oF協(xié)議,這是一種基于網(wǎng)絡(luò)的NVMe訪問方法,允許NVMe設(shè)備通過以太網(wǎng)或其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行遠程訪問,這有助于提高存儲系統(tǒng)的性能和可擴展性。

支持多種設(shè)備類型:雖然Mayastor優(yōu)化了NVMe-oF的使用,但它并不要求必須使用NVMe設(shè)備或云卷,也可以與其他類型的存儲設(shè)備配合使用。

與Kubernetes集成:Mayastor作為OpenEBS的一部分,與Kubernetes緊密集成,允許開發(fā)人員和運維人員使用Kubernetes的原生工具(如kubectl)來管理和監(jiān)控存儲資源。

Mayastor適用于需要高性能和耐久性存儲解決方案的云原生應(yīng)用場景,特別是在邊緣計算、大數(shù)據(jù)分析、流媒體處理等領(lǐng)域。它可以幫助開發(fā)人員構(gòu)建高可用性和可擴展性的有狀態(tài)應(yīng)用,同時降低存儲系統(tǒng)的復雜性和成本。通過利用NVMe-oF協(xié)議和最新一代固態(tài)存儲設(shè)備的性能能力,Mayastor能夠提供低開銷的存儲抽象,滿足有狀態(tài)應(yīng)用對持久性存儲的需求。

1.2. 問題與挑戰(zhàn)

當前Mayastor只提供了NVMe over TCP技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲服務(wù),不支持NVMe over RDMA技術(shù),這就不能充分挖掘NVMe SSD盤的性能優(yōu)勢,主要問題和挑戰(zhàn)包括:

1、性能瓶頸:

Mayastor依賴于TCP來實現(xiàn)NVMe SSD的數(shù)據(jù)傳輸,這意味著它不可避免地繼承了TCP的性能瓶頸。TCP的頭部開銷和擁塞控制機制限制了數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠行俾?,尤其是在處理大量小?shù)據(jù)包時更為明顯。對于需要高速訪問和處理的NVMe SSD來說,這種限制可能顯著影響Mayastor的整體性能。

2、延遲敏感應(yīng)用的挑戰(zhàn):

對于那些對延遲要求極高的應(yīng)用(如高頻交易、實時數(shù)據(jù)分析等),Mayastor當前的TCP實現(xiàn)可能無法提供足夠的低延遲保證。TCP的延遲增加和抖動問題可能導致這些應(yīng)用的性能下降,從而影響業(yè)務(wù)決策的時效性和準確性。

3、資源消耗:

在高并發(fā)場景下,Mayastor處理TCP數(shù)據(jù)包時涉及的頻繁中斷和上下文切換會顯著增加CPU的負載。這不僅會降低系統(tǒng)整體的計算效率,還可能影響Mayastor處理其他存儲請求的能力,導致整體性能下降。

2.? 方案介紹

2.1. 整體架構(gòu)

本方案是基于馭云ycloud-csi架構(gòu),將Mayastor整合進來,通過Gateway提供數(shù)據(jù)通路的RDMA加速,提高IO性能。在Host側(cè)通過DPU卸載,可以進一步解放工作節(jié)點上的CPU負載,獲取更好的應(yīng)用性能。整體架構(gòu)如下所示(標綠和標藍部分是自研組件):

本方案將不同的組件分別部署在不同的node,主要包含:

  • Master Node上,部署 csi的控制器csi-controller,用于創(chuàng)建volume和NVMe-oF target。
  • Worker Node上,部署csi-node-host,配合csi-node-dpu,通過volumeattachment發(fā)現(xiàn)DPU掛載的NVMe盤,然后執(zhí)行綁定或者格式化。
  • DPU上,部署csi-node-dpu和opi-bridge。opi-bridge是卡對opi-api存儲的實現(xiàn);csi-node-dpu 負責給host側(cè)掛盤。
  • Storage Node上,部署Mayastor和GATEWAY,GATEWAY是對SPDK封裝的一個服務(wù),用于后端Mayastor存儲,對外提供NVMe target訪問。

2.2. 方案描述

本方案主要由ycloud-csi、RDMA Gateway和Mayastor后端存儲三個部分組成,下面將對這三個部分進行介紹。

2.2.1.??ycloud-csi

通過ycloud-csi架構(gòu)可以接入第三方的存儲,讓第三方存儲很方便的使用DPU的能力。其包括ycloud-csi-controller、ycloud-csi-node-host和ycloud-csi-node-dpu,主要職責是為K8s的負載提供不同的存儲能力。

2.2.1.1.?Ycloud-csi-controller

Ycloud-csi-controller主要實現(xiàn)以下兩類功能:

  • 針對pvc,調(diào)用第三方的controller,創(chuàng)建卷,創(chuàng)建快照和擴容等;
  • 針對pod,提供存儲的兩種連接模式:AIO和NVMe-oF(因為opi目前只支持這兩種)。如果是NVMe-oF,則調(diào)用不同的plugin在GATEWAY上創(chuàng)建NVMe-oF target。

2.2.1.2.?Ycloud-csi-node

Ycloud-csi-node使用插件系統(tǒng),對接不同的第三方存儲。 ycloud-csi-node按node角色分為ycloud-csi-node-dpu、ycloud-csi-node-host和ycloud-csi-node-default,不同角色的csi-node功能不同,下面分別加以說明:

  • Ycoud-csi-node-dpu需要處理host和DPU側(cè)的掛盤請求,根據(jù)不同的連接模式(AIO或者NVMe-oF),連接遠程存儲。
  • Ycloud-csi-node-host把DPU側(cè)導出的volume掛載到pod中。
  • Ycloud-csi-node-default 也就是默認的工作模式,工作于smartNic場景。完成掛載volume,導入pod中。

2.2.2.??RDMA Gateway

RDMA Gateway是基于SPDK開發(fā)的存儲服務(wù),可以部署在io-engine相同的節(jié)點上,負責連接本地Mayastor的target,對外提供NVMe oF存儲服務(wù)。

2.2.3.?? Mayastor storage

后端存儲采用Mayastor,管理不同節(jié)點上的硬盤存儲。

2.3. 工作流程

2.3.1.??存儲卷創(chuàng)建流程

用戶的App運行在POD中。為了能存放持久的數(shù)據(jù),需要給POD掛載存儲卷。在啟動POD之前,可以先創(chuàng)建好PVC,以供后面使用。創(chuàng)建PVC的過程如下:

圖中除了包含上一章節(jié)介紹的組件外,還有兩個k8s系統(tǒng)提供的用于方便對接csi的組件:

  • external-provisioner:用戶創(chuàng)建pvc時,該sidecar 會調(diào)用csi-controller的CreateVolume創(chuàng)建存儲并創(chuàng)建pv與之前的pvc綁定。
  • Pv-controller:當?shù)讓哟鎯蕚浜么鎯臻g后,該sidecar會更新PVC的狀態(tài)為bound。

2.3.2.??存儲卷掛載流程

在POD的描述yaml文件里,會指定使用的存儲卷PVC。創(chuàng)建POD后,K8s的調(diào)度器會選擇一個合適的節(jié)點來啟動POD,然后attacher會把PVC連接到指定節(jié)點上,csi-node會把存儲卷掛載到POD中。

圖中包含兩個k8s系統(tǒng)提供的用于對接csi的組件:

  • external-attacher:會 watch VolumeAttachment 對象。根據(jù) .spec.attacher 判斷是不是需要自己處理,如果是則調(diào)用ControllerPublishVolume 方法,將.spec.persistentVolumeName 這個 Volume attach 到 .spec.nodeName 這個節(jié)點上。
  • AD controller: 會 watch Pod 對象,利用Pod 的 Volume 列表計算出 該 Node 上的 PV 列表,然后和 node.Status.VolumesAttached 值進行對比,沒有attach 的話就執(zhí)行 attach 操作。

3.? 方案測試結(jié)果

3.1. Pod掛盤

通過相應(yīng)的 yaml 描述文件,可以完成創(chuàng)建PVC,刪除PVC,創(chuàng)建/刪除snapshot,在POD中掛載PVC,并驗證操作成功。經(jīng)驗證可知,Mayastor原生支持的操作,在添加Gateway之后,仍可以支持。

操作截圖如下:

運行kubectl describe pod snap-mayagate-1命令查看pod,結(jié)果如下:

可以連進pod進行簡單的寫操作測試:

3.2. 性能對比

本方案基于單節(jié)點Mayastor創(chuàng)建單副本存儲池,在以下測試場景與傳統(tǒng)Mayastor方案進行對比:

  • io-engine threads:設(shè)置io-engine的線程個數(shù)為2,4,6,8,分別測試;
  • Transport:Mayastor采用NVMe over TCP,Gateway采用NVMe over RDMA;
  • IO方式:隨機讀,隨機寫,順序讀,順序?qū)懀?0%寫的混合讀寫;
  • 不同的測試采樣位置:
  • 在Gateway/io-engine本地,目標是使用本地連接提供測試基準數(shù)據(jù)
  • 在host通過nvme-cli的connect創(chuàng)建盤符來訪問,這是host側(cè)采用smartNic的場景
  • 在host通過DPU直通來訪問存儲,是我們主要關(guān)注的測試case
  • 考慮多個性能指標:測試的性能指標包括iops,吞吐,延遲和host cpu消耗。

(1) 隨機寫延遲分析

隨機寫延遲的測試結(jié)果,如下圖所示:

對比TCP和RDMA在不同地方的采樣,可知,io-engine所在節(jié)點本地訪問延遲較小,在另外一個節(jié)點訪問,TCP延遲增加了一個數(shù)量級,而RDMA延遲增加較小。

(2)順序?qū)憥挿治?/p>

順序?qū)憥挼臏y試結(jié)果,如下圖所示:

通過在本地直接對于NVMe SSD硬盤測試,發(fā)現(xiàn)SSD可支持帶寬大約2680MiB/s左右。從表中可以看到,使用nvme cli連接,無論是TCP還是RDMA,都可以接近后端存儲支持的最大帶寬。單獨看DPU直通的數(shù)據(jù),RDMA的性能遠遠超過TCP的性能。這是因為TCP由軟件棧處理,需要消耗大量CPU資源,DPU內(nèi)僅有4core,CPU資源不足造成的。

(3) 隨機寫IOPS分析

隨機寫IOPS的測試結(jié)果,如下圖所示:

可以看到:

1.??RDMA的io-engine本地和host nvme-cli兩個測試位置曲線接近,說明RDMA是完全卸載到硬件處理,性能好;

2.? TCP的兩種方式性能有差別,特別是TCP DPU直通方式的上限是200kiops,說明瓶頸是在DPU的CPU上。

另外把Host cli訪問的數(shù)據(jù)單獨拿出來,用這兩行單獨作圖,如下:

可以看到,當io-engine thread個數(shù)為4時,RDMA Gateway已經(jīng)基本可以壓滿后端存儲;再增加threads個數(shù)影響不大。但TCP直連時,性能還是會隨著threads增加而增大。這說明RDMA在相對較低的資源條件下就可以達到較高的性能,其加速效果較好。

(4)隨機讀IOPS分析

隨機讀IOPS的測試結(jié)果,如下圖所示:

可以看到TCP DPU直通方式隨機讀的上限是150kiops,說明瓶頸是在DPU的CPU上。

另外把Host cli訪問的數(shù)據(jù)單獨拿出來,用這兩行單獨作圖,如下:

可以看到,當io-engine thread個數(shù)為2時,Mayastor TCP方式與RDMA Gateway相差不大,說明瓶頸在于存儲后端;當io-engine thread個數(shù)大于等于4時,RDMA Gateway的性能要比TCP方式大約提高20%左右。

對于30%寫的混合讀寫方式,由于讀操作占主體,跟上面讀操作的結(jié)果類似,在Host cli情形下,RDMA Gateway的性能要比TCP方式大約提高20%左右。

(5) Host側(cè)CPU使用分析

在fio測試過程中,通過腳本記錄Host上top命令的輸出信息,獲取CPU的使用信息。

下圖是用Host cli連接時使用CPU的截圖記錄, TCP協(xié)議與RDMA協(xié)議的對比。(測試中Mayastor io-engine 采用8 core。)

測試命令是:

fio -direct=1 -iodepth=64 -rw=randwrite -ioengine=libaio -size=100G -bs=4k -numjobs=16 -runtime=300 -group_reporting -filename=/dev/filename -name=Rand_Write_Testing

依次對于三個不同的掛接設(shè)備進行測試:/dev/nvme2n1是Host側(cè)TCP cli;/dev/nvme3n1是Host側(cè)RDMA cli;/dev/nvme0n26是DPU側(cè)RDMA直通。

在3個掛載盤上分別做fio測試的IOPS結(jié)果分別是:655k,684k,646k??梢钥吹綔y試出的性能結(jié)果相差不大。上圖是測試過程中通過腳本記錄的CPU使用情況??梢钥吹?,相對于TCP,使用RDMA協(xié)議可以節(jié)省大量的CPU。

4.? 方案優(yōu)勢總結(jié)

1、顯著提升性能:

通過前面測試數(shù)據(jù)可以看到,在DPU直通連入的場景下,本方案比原生的Mayastor方案隨機寫IOPS性能提升40%左右,隨機讀IOPS性能提升20%左右。在DPU直通的場景下,TCP方式延約200毫秒,RDMA方式約80毫秒,本方案可以減少60%左右的時延。這是因為本方案充分利用了RDMA的超低延遲和高性能特性。RDMA的零拷貝和繞過CPU的傳輸方式極大地減少數(shù)據(jù)傳輸過程中的延遲和CPU消耗,使Mayastor能夠更高效地處理NVMe SSD的讀寫請求。

2、優(yōu)化資源利用:

通過前面測試數(shù)據(jù)可以看到,采用RDMA的方式連接后端存儲,相對于TCP方式可以節(jié)省50%左右的Host cpu。本方案通過NVMe over RDMA減少Mayastor對CPU和內(nèi)存的占用,使系統(tǒng)資源能夠更多地用于其他計算任務(wù),這有助于提升Mayastor的整體穩(wěn)定性和可靠性,同時降低運營成本。

3、增強可擴展性和靈活性:

RDMA技術(shù)還提供了更好的可擴展性和靈活性。隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的擴大和存儲需求的增長,Mayastor可以通過支持NVMe over RDMA來更輕松地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。RDMA的遠程直接內(nèi)存訪問特性使得跨節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸更加高效和可靠,有助于構(gòu)建更強大的分布式存儲系統(tǒng)

4、支持更多應(yīng)用場景:

有了NVMe over RDMA的支持,Mayastor將能夠更好地滿足那些對性能有極高要求的應(yīng)用場景。無論是高頻交易、實時數(shù)據(jù)分析還是大規(guī)模數(shù)據(jù)庫事務(wù)處理,Mayastor都將能夠提供更加穩(wěn)定和高效的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。

綜上所述,從Mayastor影響的角度來看,NVMe over RDMA技術(shù)相較于TCP在性能、延遲和資源消耗方面均展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。對于追求極致性能的數(shù)據(jù)中心和應(yīng)用場景來說,Mayastor未來能夠支持NVMe over RDMA將是一個重要的里程碑,有助于進一步提升其市場競爭力和用戶體驗。

本方案來自于中科馭數(shù)軟件研發(fā)團隊,團隊核心由一群在云計算、數(shù)據(jù)中心架構(gòu)、高性能計算領(lǐng)域深耕多年的業(yè)界資深架構(gòu)師和技術(shù)專家組成,不僅擁有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗,還對行業(yè)趨勢具備敏銳的洞察力,該團隊致力于探索、設(shè)計、開發(fā)、推廣可落地的高性能云計算解決方案,幫助最終客戶加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升業(yè)務(wù)效能,同時降低運營成本。

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