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美光 9200 MAX 参考架构的块性能

Ryan Meredith | 2018 年 4 月

您为什么只测试 2 个副本?!

像我这样的 SSD 从业者通常会选择测试 2 个副本的 Ceph,具体原因有很多,包括 SSD 比旋转式硬盘更可靠、使用 2 个副本时性能更高等等。但如果您确实需要至少 3 个副本,该怎么办? 这对我们超快速全 NVMe Ceph 参考架构的性能有何影响? 我很高兴您提出这个问题。

本篇博客文章简要介绍了基于英特尔®  Purley 的全新 Ceph 参考架构的性能,该参考架构采用美光传输速度更快的 NVMe 硬盘——美光 9200 MAX (6.4TB)。

新的参考架构使用了基于 Ceph Luminous (12.2.1)Red Hat Ceph Storage 3.0。对参考架构的测试仅限于 Filestore 的性能,因为它是 RHCS 3.0 当前支持的存储引擎。

性能受到的影响与人们在比较使用 2 个副本和使用 3 个副本时所预计的影响完全一致。4KB 随机写入的 IOPS 降低约 35%,读取保持不变,70/30 的 IOPS 降低约 25%。

 块工作负载

使用 2 个副本时的 IOPS

使用 3 个副本时的 IOPS

使用 2 个副本时的平均延迟

使用 3 个副本时的平均延迟

 4KB 随机读取

 200 万

 200 万

 1.6 ms

 1.6 ms

 4KB 随机写入

 363,000

 237,000

 5.3 ms

 8.1 ms

 4KB 70/30 读/写

 781,000

 577,000

 1.4 ms 读取/3.5 ms 写入 

 1.7 ms 读取/5.4 ms 写入     

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该解决方案针对块性能进行了优化。使用 Linux 中的 Rados 块驱动进行随机小块测试,在 2 插槽存储节点中使铂级 8168 英特尔 Purley 处理器饱和。

每个存储节点有 10 个驱动器,该架构具有 232TB 的可用存储容量,可通过添加额外的 1U 存储节点进行扩展。

参考设计 – 硬件

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测试结果和分析

Ceph 测试方法

Ceph 使用 FileStore 进行配置,每个美光 9200MAX NVMe SSD 运行 2 个对象存储守护进程 (OSD)。每个 OSD 使用 20GB 日志。Ceph 每个存储节点有 10 个驱动器,每个驱动器有 2 个 OSD,总计有 80 个 OSD,可用容量为 232TB。

所测试的 Ceph 存储池由 8,192 个归置组创建而成。2 个副本池的 Red Hat Ceph 3.0 用 100 个 75GB 的 RBD 图像进行测试,即 2 个副本池各存储 7.5TB 的数据,总计 15TB 数据。

3 个副本池的 Red Hat Ceph 3.0 用 100 个 50GB 的 RBD 图像进行测试,即 3 个副本池各存储 5TB 的数据,总计 15TB 数据。

使用 FIO 合成负载生成工具 对照 Rados 块驱动测量 4KB 随机块性能。

RBD FIO 4KB 随机读取性能

2 个副本池和 3 个副本池的 4KB 随机读取性能基本相同。

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RBD FIO 4KB 随机写入性能

相比使用 2 个副本池,使用 3 个副本池时的 IOP 性能降低约 35%。平均延迟也增加了类似的幅度。 

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4KB 写入性能在 60 个 FIO 客户端时达到最优 IOPS 和延迟组合,其中使用 2 个副本池时 IOPS 为 363k、平均延迟为 5.3 ms,使用 3 个副本池时 IOPS 为 237k、平均延迟为 8.1 ms。此时,Ceph 存储节点上的平均 CPU 利用率超过 90%,限制了性能。 

RBD FIO 4KB 随机 70% 读取/30% 写入性能

当从 2 个副本池变为 3 个副本池时,70/30 随机读/写工作负载的 IOPS 性能降低 25%。二者的读取延迟接近,3 个副本池的延迟略有增加。在写入延迟方面,3 个副本池要高出 50% 以上。

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想要了解更多信息?

基于英特尔 Purley 平台的 RHCS 3.0 结合美光 9200 MAX NVMe SSD 的架构拥有超快的速度。请参阅最新发布的美光/Red Hat/Supermicro 参考架构。我将在 2018 年的 OpenStack 峰会上就我们的参考架构以及其他 Ceph 调优和性能主题作报告。届时会提供更多相关信息。敬请期待!

对我们的测试或方法有其他疑问? 请在下方留言,或者发送电子邮件至 ssd@micron.com

Director, Storage Solutions Architecture

Ryan Meredith

Ryan Meredith is director of Data Center Workload Engineering for Micron's Storage Business Unit, testing new technologies to help build Micron's thought leadership and awareness in fields like AI and NVMe-oF/TCP, along with all-flash software-defined storage technologies.