【導讀】浪潮雲海在2023年5月正式發布新一代InCloud Rail G7係列超融合一體機，其內置的InCloud dSAN超融合存儲組件
，基於新一代的硬件平台設計，支持全棧RDMA協議，同時在EC糾刪功能上也帶來全新體驗，為新時代用戶提供更豐富的產品功能。

本文將詳細解讀InCloud dSAN在新一代InCloud Rail G7係列超融合一體機上如何設計EC糾刪功能。

什麼是EC糾刪碼技術
？

糾jiu刪shan碼ma技ji術shu是shi一yi種zhong數shu據ju保bao護hu方fang法fa
，主zhu要yao是shi通tong過guo利li用yong糾jiu刪shan碼ma算suan法fa將jiang原yuan始shi數shu據ju分fen割ge成cheng多duo段duan，然ran後hou進jin行xing擴kuo展zhan和he編bian碼ma校xiao驗yan，並bing將jiang分fen段duan數shu據ju和he校xiao驗yan一yi並bing在zai磁ci盤pan、存儲節點或其他位置存儲起來，以達到容錯目的。基本原理：總數據塊 = 原始數據塊 + 校驗塊，常用表示為，n= k + m基本思想是將ｋ塊原始的數據元素通過一定的編碼計算，得到ｍ塊校驗元素。對於這ｋ+ｍ塊元素，當其中任意的ｍ塊元素發生故障（包括數據和校驗出錯），均可以通過對應的重構算法恢複出原來的ｋ塊數據。

EC糾刪碼在塊存儲設計的挑戰

EC糾刪碼數據切分和計算示意圖

上述場景以K = 4，M = 2為例，首先將應用數據拆分成4個分片

，然後計算出兩個校驗條帶分片
，然後按照數據分布算法，將6個分片數據下發到6個節點上存儲。由於多副本策略是客戶常用的數據冗餘策略
，我們將EC糾刪碼和三副本的的讀寫流程及故障場景下的流程做了相關分析：由下表中可得出
，在正常寫流程中，需要消耗7個IO完成正常的寫入流程，同時在有故障場景的讀寫
，需要7個IO，有較大的讀寫懲罰。另外，在小塊IO讀寫流程中，如果數據塊小於EC切片數據大小，會存在空間浪費的情況。

在超融合的應用場景中，用戶經常使用塊存儲承接應用數據
，適用於包括虛擬化、雲平台
、數據庫等場景。此種場景下會產生非常多的小塊隨機讀寫負載，同時用戶對於時延要求較高，要求控製在5ms以內，且要求在故障場景下
，對業務影響較小。這些要求正是EC糾刪碼的缺點。

浪潮雲海超融合在新一代G7平台的EC設計

由於EC的優劣勢明顯，如何在超融合塊存儲上使用EC功能是時下剛需
，浪潮雲海超融合在新一代G7平台做了獨特的方案設計：

EC糾刪碼設計方案

方案亮點主要有：

●  數據分層管理：將數據存儲劃分為緩存層和數據層
，其中緩存層使用高性的NVMe和Sata SSD存儲，同時在緩存層使用多副本的設計，提供高性能數據存儲能力。數據層提供EC存儲
，主要由HDD硬盤存儲，提供高容量存儲空間。

●  智能緩存管理：設計冷熱分層的智能緩存管理
，高效識別熱點數據和冷數據，同時設計全局的緩存管理功能
，確保客戶的熱數據保存在緩存空間中。

●  數據空間高效存儲：在緩存層中由於副本存儲，將上層應用的小塊IO聚合，當數據變成冷數據下刷至EC存儲層時，由於下刷采用數據對齊，聚合成大塊的順序條帶讀寫，可以在EC數據層進行高效的數據存儲。

●  EC加速計算：設計支持多個EC加速引擎，支持不同平台的EC加速計算
，其中在Intel平台使用ISA-L的EC加速庫
，發揮Intel CPU的EC計算能力。

為了驗證方案效果：同時對比ISA-L加速計算和使用Jerasure純軟件不經過CPU加速計算的性能測試。下圖所示測試數據采用了金融和醫療等行業常用的數據庫應用，使用1G的測試數據，在觸發數據下刷場景下，使用EC算法選擇Reed-Solomon和Cauchy算法測試EC糾刪場景。從實驗數據發現：

不同K/M模型ISA-L和Jerasure的EC計算帶寬對比

●  ISA-L在不同的K/M模型下，EC計算帶寬表現較為穩定
，而軟件計算隨著計算量增加呈線性下降趨勢
；

●  ISA-L在新一代G7平台的吞吐率為9.8 GB/s
，相較於軟件計算提升5.7倍。

總結：EC糾刪碼相較於多副本策略雖然可以提升存儲的利用率
，如4 + 2場景利用率為66%，3副本隻有33%
，8 + 2可以做到80%。但是其涉及到EC的糾刪計算、數據校驗、讀寫懲罰等問題相較於多副本仍存在較多優化空間。InCloud dSAN分布式存儲軟件在新一代G7平台，依托於新硬件（Intel新一代至強CPU）
、ISA-L軟件加速庫
，設計新型的EC功能，采用獨特的數據分層
、智能緩存管理、軟件硬協同等方案，解決了當前廣泛存在的數據冗餘和存儲空間利用難題。

稿源：美通社

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