论文分享 | FAST'23 阿里云提出的针对SMR优化的存储引擎SMRSTORE-CFANZ编程社区

今天分享的一篇最近阅读的论文是FAST'23的SMRstore: A Storage Engine for Cloud Object Storage on HM-SMR Drives。

https://www.usenix.org/conference/fast23/presentation/zhou

这篇文章是由阿里巴巴公司完成的，在这篇文章中，团队针对SMR的特性提出了一种新的存储引擎SMRSTORE，该存储引擎充分利用了SMR更高的存储密度来降低最高15%成本，并通过优秀的设计使得效率与CMR集群相当，对于阿里云这样的大规模存储集群而言，降低15%的成本且不需要付出性能代价会带来很大的收益。

如果对于不了解SMR的读者，可以点击副推查看相应知识点，对SMR硬盘有了一定的认识后也就不难理解阿里提出该引擎的根本动机——降低成本。但是，要降低成本，必须要以可接受的最小限度的性能牺牲为前提，接下来，我们就继续来看看，阿里采用了什么手段来优化SMR的性能。

我们先把结论放在前面，以下的优化手段类似于ZNS：

1）SMRSTORE直接管理了全部的地址空间，取代了文件系统，将空间划分为zone，每个zone只能append顺序写入，禁止随机写入；

2）无论元数据还是数据，都采用log的形式写入SMR顺序zone；

3）GC是导致性能下降的关键，指导数据放置，设计相关策略，每个zone只允许相似生命周期的数据共享，并尽可能为大数据分配完整zone。

背景

对象存储往往需要使用到大量的HDD，成本效益是构建一个具有竞争力的云对象存储的关键挑战。由于SMR的出现，通过堆叠磁道相较于CMR增加了25%的存储密度，但是由于对随机写的限制，需要设计新的软件栈或存储引擎。

当前市面上针对HM-SMR存在三种软件栈设计方式，分别位于不同的层次，首先是块IO子系统层，通过设计STL将SMR映射成为普通块设备(dm-zoned)，其次是文件系统层，支持日志结构或copy-on-write的文件系统也可以直接适配SMR特性(F2FS)，最后是实现于应用层(GearDB)或是直接应用于Alibaba Archive Storage Service 、Huawei Object Store等服务。

文章分析认为，应用dm-zoned由于随机更新会使得吞吐量严重下滑，应用F2FS等文件系统由于大量GC会导致吞吐量的剧烈变化（文章第三章结合数据进行了测试），因此，前两种方法并不使用于实际，阿里巴巴团队选择了结合阿里OSS架构，利用ZBD接口，综合设计了GC、全日志化的直接设计了一个运行于用户态的存储引擎SMTSTORE。

OSS Workflow

本次研发的SMRSTORE将应用于Alibaba Cloud Object Storage Service (OSS)，因此，文章有必要介绍一下当前OSS工作流，OSS IO栈包含一个前端层、一个服务层和一个称为盘古的分布式存储持久化层，前端层的工作主要是处理HTTP请求，并将其发送到服务层，服务层由大量的KV服务器组成，它主要是两个职责，一个是将对象写入到盘古，另一个是使用基于LSM-Tree的KV存储维护对象的元数据(从对象名称到相应PANGU文件中的位置的映射)，并将这些元数据写入额外的PANGU文件。

盘古是一个分布式文件系统，每个盘古集群由一组主服务器master和大量的仓储服务器chunkserver组成，主服务器中管理了盘古文件的元数据信息，仓储服务器中存储了盘古文件的具体数据。每个仓储服务器由60个负责存储的HDD和2个负责缓存的SSD组成，对于HDD利用Linux软件栈进行IO，采用EXT4文件系统管理，对于SSD则使用了一个自主设计的存储文件系统。

对于一个盘古文件，它都是一个只支持追加写的而且可能被切分存放于若干个大块Chunk，每个Chunk有一个唯一的UUID，盘古可以创建、追加写入、读、删除以及封装一个Chunk。封装操作会在1）Chunk大小达到限制；2）应用程序关闭了盘古文件或者写操作完成；3）遇到错误。时触发，因此，Chunk的大小不是固定的。对于一个盘古文件，只有最后一个Chunk可以被写入，只有已经封装的Chunk会从SSD缓存中持久化入HDD存储。盘古文件系统还设计了冗余和纠删码等功能以提供数据的容错能力。

上图表示了传统OSS中数据流，我们假设要写入一个Object Foo，首先在KV Server中找到对应的盘古文件及其偏移和大小，然后KV Server联系盘古主服务器，定位对应盘古文件的最后一个chunk的chunkserver，并由这个chunkserver将数据追加写入chunk对应的EXT4文件中，为了数据完整性检验，每个写入被切分为4KB大小，前4048B为数据，后48B为段位置和Checksum的footer，在每个chunkserver中，每个chunk在EXT4文件系统中的名字就是它的ChunkID。

将一个打开的盘古文件定义为流，一个流始于KV服务器打开了一个盘古文件，终于KV服务器关闭了盘古文件，根据操作和数据类别的不同，可以将流划分为以下五种，并且它们具有不同的服务要求：

设计

从前面的背景中可以看出，HDD存在与仓储服务器中，将CMR替换为SMR在原来的EXT4+Kernel场景下已经不再适用，再结合之前的分析，无论是使用dm-zoned还是F2FS，都不足以满足阿里的高性能要求，因此，需要针对仓储服务器的HDD相关模块设计新的存储引擎以支持SMR。

设计主要解决了以下几个关键挑战：

1）数据在存储引擎上应当如何排布?

所有的地址空间都由SMRSTORE管理。地址空间被划分为superzone、metazone、datazone，采用“record”作为metazone和datazone的基本单元。这样的排布方式似乎有点类似于F2FS：

但是，无论metazone还是datazone，在SMRSTORE中均是日志化的顺序写入，以下图方式排列：

如图所示，superzone为第一个SMR zone，存放了格式化版本、时间戳和其他一些系统配置，metazone为紧接着400个zone，存放了SMRSTORE的一些元数据，它们由3种不同类别的record组成，剩余均为datazone，由2种类别的record组成，data record中的负载按4KB进行切片和添加footer，从而允许只对DataRecord进行部分读取并校验完整性。

2）在之前的EXT4系统中，采用ChunkID为文件名的方式，索引Chunk，在新的存储引擎中如何设计数据索引？

数据索引存在于内存中，建立了ChunkID+offset+size到Datazone+offset+size的三元组映射。一个Chunk可以有多个record，它们都按照数据在Chunk中的偏移进行排序并构成一个Index Group链表，链表的起始地址保存在ChunkTable中，对一个Chunk+offset+size的访问流程就是查ChunkTable，再查链表，从而定位Datazone+offset+size。

需要注意的是，具体的查找算法在论文中并没有讨论，采用的数据结构和占用内存大小也没有具体说明。

3）区块该如何管理?

区块管理上，SMRSTORE基本和ZNS一致，采用了一个状态转换自动机对zone进行管理：

SMRSTORE维护了一个Zone Table，关联了ZoneID、状态、关联到zone的索引链表、写指针信息。在区块分配时，为了最大可能使得同一区块内的数据生命周期接近以及性能的稳定，分配时遵循以下原则：

仅允许相同流类型（见上表，他们具有接近的期望存在时间）的chunk共享一个datazone；
调整了最大的chunkSize=datazoneSize，使得对于大chunk，可以完整占据一个zone；
采用池化zone，为每个type的流预先分配和打开一定数量的zone。

4）垃圾回收应该怎么进行？

垃圾回收的步骤非常经典：受害段选择、数据迁移和元数据更新。受害段选择使用了贪心算法选取垃圾最多的zone回收，数据迁移时扫描zone关联的有效的索引，将他们的数据迁移到干净zone，并设置了一个动态的GC吞吐量阀门以避免后台GC对前台性能产生影响，元数据更新将对应的索引关系更新，即完成了整个垃圾回收过程。

5）启动时如何恢复当前拓扑结构？（recovery逻辑）

最后一个问题是如何恢复内存中数据结构，比如上面都有提及的metadata table和zone table，手段是将他们每隔一段时间存放在metazone里面。

SMRSTORE设计了checkpoint，作为当前内存中数据结构的快照。checkpoint由若干个record组成用于记录相关的table（例如，metadata table比较大，需要若干record，zone table通常一个table就够了），一个checkpoint从特殊的start_record开始，到end_record结束。

SMRSTORE 对于chunk的创建、封装、删除操作会写入journal记录，但是不会记录写入（性能考虑，但有其他方法可以确保相应结构正确），因为checkpoint的设计是non-blocking的，checkpoint的records可能会和journal交叉，journal的存在确保数据结构可以被正确恢复。