Ceph 新版本 Reef 下：RGW 性能

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2024-05-05 07:21 6阅读 0赞

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**背景**

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Ceph 社区最近冻结了即将发布的 Ceph Reef 版本，今天我们研究一下 Reef 在 10 个节点、60 个 NVMe 驱动器集群上的 RGW 性能。

我们部署了 20 个 RGW 实例和 200 个 hsbench S3 客户端来在 512 个bucket 中执行高度并行的工作负载。

在多次的测试中，我们发现Reef 通常比 Quincy 快 1-5%。

在 3X 复制时，4MB GET 的速度大约为 53GB/s，4MB PUT 的速度为 18.6GB/s。

这两种情况下我们都达到了网络的瓶颈。Reef 在 3X 复制时也实现了大约 312K 4KB GET/s 和 178K 4KB PUT/s。

在大对象测试中，不同版本之间的 CPU 使用率是相等的。然而，在 4KB PUT 和 GET 测试中，Reef 使用的 CPU 资源比 Quincy 多 23%。随着 Reef 版本发布的临近，我们将时刻关注这一点。

最后，我们注意到 OSD 和 RGW 之间的总 CPU 使用率存在显着偏差，具体取决于正在运行的工作负载类型。同时这也对我们的硬件选型有很大的影响。

**介绍**

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在本系列的第 1 部分(https://ceph.io/en/news/blog/2023/reef-freeze-rbd-performance/)中，我们研究了如何使用 CBT (https://github.com/ceph/cbt)工具来了解 RBD 性能在多个 Ceph 版本之间的变化。

在第 1 部分中，CBT 使用 Jens Axboe 的 fio (https://github.com/axboe/fio)工具针对 RBD 镜像进行性能测试。CBT 还可以利用 S3 基准测试工具来测试 RGW。

在之前的 Ceph 版本中，我们已经使用此功能来对性能进行测试。结合 CBT、hsbench (https://github.com/markhpc/s3bench.git) S3 基准测试和 git bisect，我们发现有两个代码的提交更新会损害 Ceph Pacific 版本中的 RGW 性能和效率。

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一旦确定了这些代码问题，Ceph 开发人员就能很快进行修复，使性能和 CPU 使用率恢复到我们在 Nautilus 中看到的水平。

在本文中，我们将**使用相同的工具来测试 Reef 在冻结后的性能**。

**集群设置**

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<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>Nodes</td> 
 <td>10 x Dell PowerEdge R6515</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>CPU</td> 
 <td>1 x AMD EPYC 7742 64C/128T</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Memory</td> 
 <td>128GiB DDR4</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Network</td> 
 <td>1 x 100GbE Mellanox ConnectX-6</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>NVMe</td> 
 <td>6 x 3.84TB Samsung PM983</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>OS Version</td> 
 <td>CentOS Stream release 8</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Ceph Version 1</td> 
 <td>Quincy v17.2.5 (built from source)</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>Ceph Version 2</td> 
 <td>Reef 9d5a260e (built from source)</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

所有节点都连接到同一台 Juniper QFX5200 交换机上，并通过单个 100GbE QSFP28 连接。同时我们部署了 Ceph 并使用 CBT (https://github.com/ceph/cbt/)启动了 fio 测试。

除非特别说明，否则每个节点都安装 6 个 OSD，同时 fio 运行 6 个 librbd 类型的进程。

基于英特尔的系统可以配置 "latency-performance" 以及 "network-latency" 来对系统进行调优。这避免与 CPU C/P 状态转换带来延迟。

基于 AMD Rome 的系统在这方面的调优并没有太大的改变，而且我们还没有确认 tuned 实际上限制了 C/P 状态转换，但是对于这些测试，tuned 配置文件仍然设置为 “network-latency”。

**测试设置**

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CBT 需要针对所部署的 Ceph 集群调整几个参数。每个 OSD 都配置 8GB 内存，并且在禁用 cephx 的情况下使用 msgr V1。没有对 RGW 进行特殊调整。hsbench (https://github.com/markhpc/hsbench.git) 用于 S3 测试。

每个节点都启动了 20 个 hsbench 进程，每个进程都连接到一个不同的 RGW 实例。

因此，每个 RGW 进程都有一个关联的 hsbench 进程从不同的节点连接到它（总共 200 个 hsbench 进程）。每个 hsbench 进程都配置为使用 64 个线程并使用 512 个公共的 bucket 。

同时，也禁用了部分 Ceph 的后台服务进程，如 scrub、deep scrub、pg autoscaling 和 pg balancing。在所有 RGW 池中使用了 3X 复制。

数据和索引池各有 8192 个 PG，而 root，control，meta，以及 log 池各有 64 个 PG。分别使用 200 万个 4MiB 对象和 2 亿个 4KiB 对象为 quincy 和 reef 运行了两个单独的测试 case。

每个测试 case 按以下顺序运行：

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>Test</td> 
 <td>Description</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>cxi</td> 
 <td>Clear all existing objects from buckets, delete buckets, initialize buckets</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>p</td> 
 <td>Put objects into buckets</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>l</td> 
 <td>List objects in buckets</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>g</td> 
 <td>Get objects from buckets</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>d</td> 
 <td>Delete objects from buckets</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**4MB PUT**

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Reef 比 Quincy 要快一些，在所有三个测试中保持大约 2% 的领先优势。RGW 和 OSD 进程的 CPU 使用率在这两个测试中是相似的。

令人惊讶的是，Quincy 和 Reef 都显示 RGW CPU 使用在 5 个核心左右，但当测试大约 2-3 分钟后翻倍至 10 个核心。

在本系列的第 1 部分(https://ceph.io/en/news/blog/2023/reef-freeze-rbd-performance/)中，我们研究了 4MB 的顺序写入吞吐量，发现使用 librbd，我们可以保持大约 25GB/s（复制时为 75GB/s）。

为什么我们在这里看到 4MB PUT 的速度只有大约 18.5GB/s？很大一部分原因是我们传输了两次数据。一次从客户端到 RGW，然后再次从 RGW 到 OSD。一些传输将发生在位于同一节点上的 RGW 实例或 OSD 上。

同时，我们也不能忽略复制，因为至少有 2 次从主 OSD 到次 OSD 的额外传输，这些传输必须落在其他节点上。

Probability of 2 transfers = 1/10 * 1/10 = 1/100
    Probability of 4 transfers = 9/10 * 9/10 = 81/100
    Probability of 3 transfer = 1 - 1/100 - 81/100 = 18/100

相对于最大网络吞吐量，我们应该期望的一般最佳情况下的性能是：

100 / (2 * (1/100) + 4 * (81/100) + 3 * (18/100)) = 26.31%

在 librbd 的情况下，我们总是以 3X 复制进行 3 次传输（1 次到主 OSD，然后 1 次到另外两个次 OSD）：

100 / 3 = 33.3%

用上述的结果乘以我们的期望性能：

25GB/s * 26.31/33.3 = 19.75GB/s

看起来我们做的比 RBD 稍微差一点，但一旦考虑到额外的网络开销，那么则差不了太多。

**4MB LIST**

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**LIST**测试的完成时间完全由对象的数量决定。在这种情况下，因为我们总共只有 2M 个对象分布在 512 个桶中，所以单个桶列 **LIST** 时间非常短。Reef 再次与 Quincy 一样快或略快。

**4MB GET**

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在此测试中，RGW 和 OSD 进程的 CPU 使用率非常一致。与 PUT 测试一样，我们必须考虑必须传输数据的次数。

因为我们使用的是复制，所以我们总是只将数据从 OSD 传输到 RGW 一次，然后再传输到客户端。

Probability of 0 transfers = 1/10 * 1/10 = 1/100
    Probability of 2 transfers = 9/10 * 9/10 = 81/100
    Probability of 1 transfer = 1 - 1/100 - 81/100 = 18/100
    100 / (0 * (1/100) + 2 * (81/100) + 1 * (18/100)) = 55.6%

在这里，我们为 Quincy 维持约 51GB/s，为 Reef 维持约 53GB/s。这非常接近这些 100GbE NIC 应该能够提供的最大值。

**4MB DELETE**

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这里的 **DELETE** 测试“吞吐量”数字似乎高得惊人，但是 **DELETE** 性能主要取决于被删除对象的数量而不是对象的大小，并且实际删除过程是异步的。话虽如此，Reef 的平均速度似乎再次略快于 Quincy。

在第 3 次测试迭代中，两者似乎都具有更快的删除速度。其原因尚不清楚。

**4KB PUT**

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与之前的测试一样，Reef 比 Quincy 快一点。两者的 OSD CPU 使用率大致相同，但 RGW CPU 使用率似乎上升了大约 15%。

从好的方面来说，在 Quincy 的 RGW 中，每次测试迭代结束时 CPU 消耗都会急剧上升，这在 Reef 中没有发生。

这里的一个重点是 OSD 和 RGW 都尽可能地保持 180K PUT/s。RGW 要求每个 PUT 操作到主 OSD 的 3 次往返（2 次同步，1 次异步）以正确写入数据并保持桶索引正确同步。

**4KB LIST**

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与之前的测试相比，对象越多，桶 **LIST** 时间就越长。Reef 在第一次迭代中只是稍微快一点，但 Quincy 和 Reef 在其他方面差不多。

**4KB GET**

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**首先**，Reef 中的 **GET** 性能比 Quincy 中更快、更稳定。话虽如此，这里有一些非常有趣的行为。

在 Quincy 中，测试的前 2 分钟主要是极高的 CPU 使用率。一旦完成，稳定状态的 CPU 使用率比 Reef 低很多。OSD CPU 使用率同样较低。

在此测试中，Reef 在 RGW 端使用了大约 10-20% 的 CPU，在 OSD 端使用了大约 17-23% 的 CPU。Reef 的行为似乎更加一致。

虽然 RGW CPU 使用率在测试开始时较高，但远不及 Quincy 测试中发生的变化。

**4KB DELETE**

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最后，Reef 在删除 4K 对象时平均要快 5%。同样，这是一个异步过程，因此结果可能与 RGW 在后台删除内容的速度不匹配。

**结论**

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这些测试仅展示了 RGW 性能特征的一小部分。我们没有在本文中查看单操作延迟，或尝试不同的客户端来进行测试。尽管如此，在我们的测试中，我们看到了两种趋势：

**1.** Reef 的性能比 Quincy 高出约 1-5%，并且在所有测试中都相当一致，并且发生在大多数测试迭代中。

**2.** 在某些测试中，尤其是 4K GET 测试中，Reef 的 CPU 使用率高于 Quincy。这在 RGW 中表现的很明显，另外我们在 OSD 中也发现了这个问题。我们希望在发布 Reef 之前能跟进解决这个问题。

关于这些结果，还有一些额外的事情需要注意。

在之前的测试中，我们为一个 60 NVMe 集群使用了 10 个 RGW 实例。

在这些测试中，我们使用了 20 个 RGW 实例，发现小对象 PUT 和 GET 测试的性能明显高于我们之前看到的性能。很有可能将 RGW 数量增加到更高的比率，也许每 2 个甚至每 1 个 OSD 有 1 个 RGW 实例可能会产生更好的小对象性能。

第二个有趣的事情是，在这些测试中，CPU 消耗差异很大，RGW 和 OSD 进程之间的 CPU 消耗比率也发生了变化。

如果我们查看 Reef 结果并计算 RGW 和 OSD 使用的大概核心数，我们得到：

**4MB**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>Test</td> 
 <td>Result</td> 
 <td>Total RGW Cores</td> 
 <td>Total OSD Cores</td> 
 <td>Total Cores</td> 
 <td>RGW/OSD Core Ratio</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>4MB PUT</td> 
 <td>18.6GB/s</td> 
 <td>184 Cores</td> 
 <td>152 Cores</td> 
 <td>336 Cores</td> 
 <td>6/5</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>4MB GET</td> 
 <td>53GB/s</td> 
 <td>88 Cores</td> 
 <td>55 Cores</td> 
 <td>143 Cores</td> 
 <td>8/5</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**4KB**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>Test</td> 
 <td>Result</td> 
 <td>Total RGW Cores</td> 
 <td>Total OSD Cores</td> 
 <td>Total Cores</td> 
 <td>RGW/OSD Core Ratio</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>4KB PUT</td> 
 <td>178K IOPS</td> 
 <td>269 Cores</td> 
 <td>475 Cores</td> 
 <td>744 Cores</td> 
 <td>11/20</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>4KB GET</td> 
 <td>312K IOPS</td> 
 <td>302 Cores</td> 
 <td>102 Cores</td> 
 <td>404 Cores</td> 
 <td>3/1</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

除了了解这些测试中使用的内核数量之外，还可以从这些结果中获取另外一个结论：在容器中运行 Ceph 是非常不错的。

因为 Ceph 的最新版本有大量的外部依赖项，这使包管理变的非常麻烦。除此之外，很多用户已经采用了容器化管理应用程序，并希望以同样的方式部署 ceph。

对此的一个需求是，大家希望在容器级别分配 Ceph 守护进程静态资源分配：一定数量的内存和一定数量的内核来运行。这是也是可能比较麻烦的地方。

关于内存配额的问题我们放到以后再进行讨论，但简而言之：在非专门设计的应用程序中保证内存使用是极其困难的。

默认情况下，我们能做的就是让 Ceph 进程监视它们的映射内存并自动调整非必要内存使用量。因为 Ceph 包含了底层内存自动调整和缓存管理代码。

限制 CPU 核心数通常不会导致与限制内存相同的问题。在这些测试中，PUT 和 GET 之间的差距接近 6 倍。

如果我们只针对一种场景进行优化，那么我们要么会影响到另一种场景，要么会有大量多余的 CPU 核心在不同的时间点处于空闲状态。

如果我们需要更多的 4K GET 吞吐量，那么也许在 Ceph 的某个未来版本中，我们可以按需启动或关闭 RGW 容器。

但就目前而言，我们需要灵活变通从而实现 Ceph RGW 存储的高性能和高效率。

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