Crush演算法-分散式數據存儲方法

Crush是一種用於創建存儲池的數據分布演算法，為基於對象存儲的分散式系統訪問數據提供了高度靈活的方法。隨著雲計算和大數據的發展，分散式存儲系統越來越重要。Crush演算法能夠在分發數據的同時，減少對單個節點的負載，提高系統整體的可靠性。

一、Crush演算法基礎

Crush演算法將存儲池中的數據對象映射到物理存儲設備上。Crush演算法基於哈希函數，將數據分配到具體的存儲設備節點上，實現水平擴展性。Crush演算法通過解析CRUSH映射模型，選擇最佳節點。Crush演算法可以生成相對較短的CRUSH映射，且該映射可以支持最小數據移動來重新平衡。

實現一個基於哈希函數的數據分配函數

# 偽代碼
def crush_hash(object_id):
    # 計算哈希值，並將其轉換為數據池中的對象ID
    return hash(object_id)

def choose_best_device_for_object(object_id, devices):
    # 使用哈希函數選擇最佳設備
    device_index = crush_hash(object_id) % len(devices)
    return devices[device_index]

在此基礎上，Crush演算法引入了CRUSH映射模型，也被稱為CRUSH演算法。

二、CRUSH映射模型

CRUSH映射模型是Crush演算法中的核心概念。它使用一組散列函數來將數據映射到存儲池的物理存儲設備上。在這個過程中，映射模型將選擇性地考慮網路拓撲、硬體設備和數據對象等因素，從而實現最佳的性能、容錯和數據可用性。

下面是一個介紹Crush映射模型的基本術語和構成部分：

• Bucket：桶是CRUSH演算法的基本建築模塊，它表示存儲池物理拓撲結構上的一個節點。CRUSH演算法中的所有存儲都在這些桶中。每個桶對應於一個存儲設備或一個桶集合（也稱為「普通桶」或「外部桶」）。
• Ruleset：規則集是CRUSH映射的一種方式。一個規則集通常映射到一個存儲池，描述了如何將數據分配到桶中。
• CRUSH Map：CRUSH 映射是一個包含所有桶和規則集的樹型結構，在進行數據分發時使用。 CRUSH映射定義了CRUSH演算法如何將數據對象映射到存儲池中的物理設備上。

下面是一個CRUSH映射的示例代碼

# 偽代碼
# 構造一個CRUSH映射空間
crush_map = CrushMap()

# 添加物理拓撲節點，與菜單欄進行匹配
osd0 = crush_map.make_osd(name="osd.0")
osd1 = crush_map.make_osd(name="osd.1")
osd2 = crush_map.make_osd(name="osd.2")
osd3 = crush_map.make_osd(name="osd.3")

# 添加CRUSH桶
devices = [osd0, osd1, osd2, osd3]
dev_bucket = crush_map.make_bucket("devices", AlgType.CRUSH_HASH_DEFAULT, devices)

# 創建CRUSH規則集
rule = Rule("data", "replicated_osds", 0, ["osd"], 2, "indep")
rule.steps.append(Take(2))
rule.steps.append(SetChooseLocalTries(5))
rule.steps.append(SetChooseLocalFallback(0))
rule.steps.append(Emit())
crush_map.add_rule(rule)

# 編譯CRUSH映射
crush_map.compile_map()

# 使用CRUSH映射
obj_id = "object_01"
dev_index = crush_map.get_choose_args(obj_id, 4, 0)
chosen_device = devices[dev_index]

三、Crush演算法的優勢

Crush演算法具有以下優勢：

• 高度靈活：Crush演算法支持動態添加或刪除存儲設備，可以在不影響系統性能的情況下進行擴展或縮小。
• 自適應性：Crush演算法能夠自適應地針對節點故障或網路拓撲問題進行數據遷移或數據重平衡，提高系統的穩定性和可靠性。
• 分散式數據存儲：Crush演算法能夠將數據存儲在不同的物理節點上，從而減少單個節點的負載，提高系統整體的性能。

在工程設計中，Crush演算法可以作為實現分散式數據存儲方法的有效工具。