SDS抗造的常见方法介绍

1 软件定义“抗造”

我们知道软件定义存储SDS有很多优势，比如：

软硬件分离，无硬件厂商锁定。

高扩展性，在线按需扩容，无需中断业务。

标准控制API接口，秒级操作，无缝对接其他系统。

标准数据访问接口，支持块、文件、对象存储等。

性能和容量可配置，满足当前和未来场景的需求。

除此之外，SDS还可以灵活定义可靠性、可用性，因此SDS特别抗造。

我们先了解可靠性和可用性的含义，再对故障进行分类，最后对比各种抗造技术，方便大家在做SDS选型和架构设计时进行“软件定义”。

2可靠性与可用性

可靠性(durability)：表示数据是否丢失。比如硬盘发生介质故障，导致硬盘里面的数据丢失。

可用性(availability)：表示数据是否可以访问。比如因为服务器掉电原因，导致暂时不能访问服务器硬盘中的数据。

3故障分类

总体分类为：硬件、软件、天灾、人祸。具体分类如下表所示。

其中硬盘发生故障非常频繁，下面云备份服务商blackblaze的硬盘年平均故障率统计，一共统计了82516块硬盘在2013年~2017年间的故障率。

在实际经验中，我们也会经常碰到服务器、机柜、交换机、站点的故障。那么多故障，我们需要不同的技术来应对，下面我们来看不同技术的优缺点。

4抗造技术

4.1 单机RAID

一般服务器上都会自带RAID卡，支持RAID1、10、5、6等。RAID技术通过数据冗余保证在1~N块硬盘故障时，数据不丢失，并且同时可以访问到数据。

比如RAID5支持同时坏1块硬盘，RAID6支持同时坏2块硬盘。

但是RAID的缺点是:

●仅支持单机。假如服务器宕机，RAID技术也无力回天。

●数据恢复速度慢，受限于单个硬盘的写速度，导致RAID组要恢复健康状态需要10个小时以上，特别在越来越大的硬盘容量的情况下。在数据恢复过程中，容易发生二次故障，导致数据丢失。

● RAID组所包含的硬盘数量太少，不能并行发挥所有硬盘的性能。

●需要单独的Spare热备盘，平时会造成资源浪费。

4.2 多机网络多副本

因为单机RAID的缺点，随着万兆以太网的普及，多机网络多副本技术随之产生，广泛被各种分布式存储软件使用。

多机网络多副本的优点是恢复速度快，并行发挥所有硬盘的性能，另外当单台服务器宕机了，不影响数据的可用性和可靠性，其他服务器继续提供服务。缺点是存储容量利用率低，可用容量和裸容量比例是1：3。

4.3 多机网络EC纠删码

为了解决多副本的存储容量利用率低的问题，大家开发了网络EC纠删码，也被广泛应用在分布式存储上，比如HDFS的EC纠删码。

它优点是可用容量和裸容量比例是1：1.3~1.5，大文件写吞吐量高，缺点是写操作延迟高。

4.4 机架柜列故障域隔离

SDS还可以定义数据分布策略，这样可以防止机架柜列掉电造成的影响。

假如多副本分布在不同的机架上，则任一机架掉电，不影响数据可靠性和可用性。

假如多副本分布在不同的柜列上，则任一柜列掉电，不影响数据可靠性和可用性。

4.5 网络冗余

SDS通过网口链路聚合和交换机堆叠技术，提供网络冗余度，避免单个网口和交换机的故障造成数据不可访问的影响，提高数据可用性。

4.6 多站点多副本

为了满足存储系统两地三中心、多站点多活的需求，目前部分SDS产品的对象存储服务支持多站点多副本技术，数据三个副本同时存储在三个站点上，可以多站点同时访问，支持多活技术。当任意一个站点发生故障时，不影响其他站点的数据访问和写入。

4.7 多站点EC纠删码

多站点EC纠删码技术可以提高存储容量利用率，支持在1个站点故障的情况下，数据能够正常访问和读写，适用于冷数据和归档场景。

4.8 Cloud Sync(云备份)

不是所有场景都有条件建设多站点，因此SDS的Cloud Sync(云备份)功能应运而生，可以把数据异步复制到公有云和异地私有云上，避免额外建设，降低成本。当本地存储集群发生故障时，数据可以快速恢复和访问。

具体应用场景如下所示：

4.9 智能故障自愈

SDS可以采用先进的数据分布算法，在出现硬盘故障和服务器故障时可以进行数据迁移和重平衡，故障硬盘会被踢出存储集群，不再工作。数据迁移完成后，SDS存储集群恢复正常，无须人工干预。因当出现硬盘故障时，可以不用处理，后期再批量更换硬盘，减少运维成本。

4.10 对象存储超时删除

对于特定场景，数据保存一定周期之后需要删除，以便释放空间，SDS的对象存储服务具有超时删除功能。下图是10天后删除数据的设置。

4.11 监控告警平台

通过监控告警平台，可以把不同级别的告警信息通过邮件和短信发送给管理员，让管理员快速知晓存储集群的健康状态，并采取适当的行动。

5 技术对比

下表对比了不同技术的抗造指标，我们要根据实际场景进行选择和组合，权衡数据可靠性和成本。