Ceph入门到精通-红帽 Ceph 存储 RGW 部署策略和规模调整指南

从红帽 Ceph 存储 3.0 开始，红帽增加了对 容器化存储守护进程 （CSD），允许软件定义的存储组件（Ceph MON、OSD、MGR、RGW 等）在容器内运行。CSD 避免了存储服务专用节点的需要，从而通过共置存储容器化守护程序来降低资本支出和运营支出。

Ceph-Ansible 提供了将资源屏蔽到每个存储容器所需的机制，这对于在一个物理节点上运行多个存储守护程序容器非常有用。在这篇博文中，我们将介绍部署 RGW 容器的策略及其资源大小调整指南。在我们深入研究性能之前，让我们了解部署 RGW 的不同方法。

共址 RGW

• RGW不需要专用节点（可以降低资本支出和运营支出）。

• Ceph RGW 容器的单个实例放置在与其他存储容器共同驻留的存储节点上。

• 从 Ceph Storage 3.0 开始，这是部署 RGW 的首选方法。

图 1：共存 RGW 部署策略

多址 RGW

• 不需要RGW的专用节点（可以帮助降低资本支出和运营支出）。

• 多个 Ceph RGW 实例（当前测试的每个存储节点 2 个实例）与其他存储容器共同驻留。

• 我们的测试表明，此选项可提供最高的性能，而不会产生额外费用。

图 2：多个共存（2 x RGW 实例）部署策略

独立 RGW

• 需要 RGW 的专用节点。

• Ceph RGW 组件部署在专用的物理/虚拟节点上。

• 从 Ceph Storage 3.0 开始，这不再是部署 RGW 的首选方法。

图 3：独立 RGW 部署策略

性能摘要

（I） RGW 部署和大小调整准则

在上一节中，我们研究了部署 Ceph RGW 的不同方法。我们将比较每种方法之间的性能差异。为了衡量性能，我们通过调整 RGW 部署策略以及大小写入和读取工作负载的 RGW CPU 内核数来执行多项测试。结果如下。

100% 写入工作负载

如图1和图2所示

• 共置 （1x） RGW 实例在小型和大型对象大小方面均优于独立 RGW 部署。

• 同样，多个共同驻留 （2x） RGW 实例的性能优于共同驻留 （1x） RGW 实例部署。因此，多个共驻 （2x） RGW 实例分别为小型和大型对象大小提供了 2328 Ops 和 1879 MBps 的性能。

• 在多个测试中，发现 4 个 CPU 核心/RGW 实例是 CPU 资源与 RGW 实例之间的最佳比率。为 RGW 实例分配更多 CPU 内核并未提供更高的性能。

图 1：小对象 100% 写入测试

图表 2：大型对象 100% 写入测试

100% 读取工作负载性能

有趣的是，对于读取工作负载，增加每个 RGW 实例的 CPU 内核并不能提高小型和大型对象大小的性能。因此，每个 RGW 实例 1 个 CPU 内核的结果与每个 RGW 实例 10 个 CPU 内核的结果几乎相似。

事实上，根据我们之前的测试，我们观察到类似的结果，读取工作负载不会消耗大量 CPU，这可能是因为 Ceph 利用了系统的纠删码，并且在读取过程中不需要解码块。因此，我们发现，如果 RGW 工作负载是读取密集型的，则过度分配 CPU 无济于事。

将独立 RGW 与共存 （1x） RGW 测试的结果进行比较发现非常相似。然而，只要再添加一个同地RGW（2x），在小物体的情况下，性能提高了~200%，在大物体尺寸的情况下提高了~90%。

因此，如果工作负载是读取密集型的，则运行多个共存 （2x） RGW 实例可以显著提高整体读取性能。

图表 3：小物体 100% 读取测试

图表 4：大型对象 100% 读取测试

（二）RGW线程池大小调整准则

在决定 RGW 实例的 CPU 核心分配时，RGW 调整参数之一非常相关，它负责 Beast 生成的与 HTTP 请求对应的线程数。这有效地限制了 Beast 前端可以服务的并发连接数。rgw_thread_pool_size

为了确定此可调参数的最合适值，我们通过改变 RGW 实例之前的 CPU 核心计数来运行测试。如图表 5 和图表 6 所示，我们发现 设置为 512 可在 4 个 CPU 核心预 RGW 实例上提供最大性能。增加 CPU 内核数量并没有 做得更好。 rgw_thread_pool_sizergw_thread_pool_sizergw_thread_pool_size

我们确实承认，如果我们再进行几轮低于 512 的测试，这个测试可能会更好 。我们的假设是，由于Beast Web服务器基于异步c10k Web服务器，因此它不需要每个连接一个线程，因此在较低线程下应该表现良好。不幸的是，我们无法测试，但将来会尝试解决这个问题。rgw_thread_pool_size

As such multi-collocated (2x) RGW instance with 4 CPU Core per RGW instance and of 512 delivers the maximum performance.rgw_thread_pool_size

Chart 5: Small Object 100% Write test

图表 6：大型对象 100% 写入测试

摘要和下一个

在这篇文章中，我们了解到，多地并置 （2x） RGW 实例，每个 RGW 实例有 4 个 CPU 核心，512 个，可在不增加整体硬件成本的情况下提供最大性能。在下一篇文章中，我们将学习如何从固定大小的集群实现最大的对象存储性能。rgw_thread_pool_size