lustre io性能特点与最佳实践

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1、LustreI/O性能特点与最佳实践1Lustre概述Lustre是面向集群的存储架构，它是基于Linux平台的开源集群（并行）文件系统，提供与POSIX兼容的文件系统接口。Lustre两个最大特征是高扩展性和高性能，能够支持数万客户端系统、PB级存储容量、数百GB的聚合I/O吞吐量。Lustre是Scale-Out存储架构，借助强大的横向扩展能力，通过增加服务器即可方便扩展系统总存储容量和性能。Lustre的集群和并行架构，非常适合众多客户端并发进行大文件读写的场合，但目前对于小文件应用非常不适用，尤其是海量小文件应用LOSF（LotsOfSmallFiles）。Lu

2、stre广泛应用于各种环境，目前部署最多的为高性能计算HPC，世界超级计算机TOP10中的70%，TOP30中的50%，TOP100中的40%均部署了Lustre。另外，Lustre在石油、天然气、制造、富媒体、金融等行业领域也被大量部署应用。2LustreStripeLustre采用对象存储技术，将大文件分片并以类似RAID0的方式分散存储在多个OST上，一个文件对应多个OST上的对象。Lustre系统中，每个文件对应MDT上的一个元数据文件，inode以扩展属性记录了数据分片布局信息，包括stripe_count（对象数）,stripe_size（分片大小）,str

3、ipe_offset（起始OST）以及每个OST对象信息。当客户数据端访问文件时，首先从MDS请求文件元数据并获得分片布局信息（stripelayout），然后直接与多个OST同时交互进行并发读写。Lustre这种数据分片策略，提高了多用户访问的并发度和聚合I/O带宽，这是Lustre获得高性能的主要因素。再者，Stripe还能够使得Lustre可以存储超大文件，突破单一OST对文件大小的限制。当然，数据分片策略同时也会带来负面影响，比如增加系统负载和数据风险。Lustre的OST数量可以达到数千，但是出于复杂性、性能、实际存储需求等考虑，目前设计实现中将单个文件对象数

4、限制为160个。对于EXT4后端文件系统，单个文件最大可达2TB，因此Lustre单个文件最大可以达到320TB。那么，Lustre如何在可用OST集合中选择合适的OST呢？目前有两种选择算法，即Round-Robin和随机加权算法，这两种算法调度的依据是，任意两个OST剩余存储容量相差是否超过20%的阈值。一般在系统使用之初，直接使用Round-Robin算法以顺序轮转方式选择OST，这种算法非常高效。随着文件数据量的增加，一旦达到20%的阈值，Lustre将启用随机加权算法选择OST。Lustre维护着一个剩余空间的优先列表，采用随机算法在此列表中选择OST，这种算

5、法会产生开销并影响性能。如果任意两个OST剩余存储容量相差重新降到20%阈值之内，则重新启用Round-Robin算法选择OST。Lustre在创建文件时就按照分片模式并采用OST选择算法，预先创建好文件所需的OST对象。分片模式可以使用lfssetstripe进行设置，或者由系统自动选择缺省模式，文件目录会自动继承父目录的分片模式，但可以进行修改。数据写入后，文件分片模式就不能修改，新加入的OST只会参与新创建的文件目录OST选择调度。Lustre目前还没有实现OST存储空间的自动均衡，需要手工进行数据迁移复制达到均衡的效果。Lustre缺省情况下，stripe_co

6、unt=1,stripe_size=1MB,stripe_offset=-1，即每个文件仅包含一个OST对象，分片大小为1MB，起始OST由Lustre自动选择。实际上这种分片模式就是不对文件进行分片存储，显然不能满足许多应用的存储需求，实际应用时需要在分析数据特点、网络环境、访问行为的基础上进行适当配置。分片不是越多越好，在满足存储需求的前提下，应该使得OST对象数量尽可能少。应用lustreStripe时，应该考虑如下因素：（1）提供高带宽访问。Lustre文件分片并存储于多个OSS，对于单一大文件来说，它可以提供远大于单一OSS提供的聚合I/O带宽。在HPC环境中

7、，成百上千的客户端会同时并发读写同一个文件，当文件很大时，分散与多个OSS能够获得非常高的聚合带宽。Lustre文件系统理论上可以提供2.5TB/s的带宽，经过验证的带宽达到240GB/s。当然对于小于1GB的文件来说，分片数量不宜多于4个，更多分片不会带来更高的性能提升，还会引入额外开销。对于小文件，文件大小本身可能小于分片大小，实际上是不作分片，对性能不会有提升。（2）改善性能。如果聚合的客户端带宽超过单个OSS的带宽，文件分片存储策略可以充分利用聚合的OSS带宽，极大提高性能，为应用程序提供高速的数据读写访问。合理的分片数量可以估算