Архитектура WAS
Fabric-контроллер занимается управлением, мониторингом, обеспечением отказоустойчивости и многими другими задачами в датацентре. Это механизм, который знает обо всём, что происходит в системе, начиная с сетевого подключения и заканчивая состоянием операционных систем на виртуальных машинах. Контроллер постоянно поддерживает связь с собственными агентами, установленными на операционных системах и посылающих полную информацию о том, что происходит с этой операционной системой, включая версию ОС, конфигурации сервиса, пакеты конфигурации и так далее. Что касается хранилища, то Fabric Controller выделяет ресурсы и управляет репликацией и распределением данных по дискам, а также балансировкой нагрузки и трафика. Архитектура Windows Azure Storage представлена на рисунке 1.
Storage Stamp (SS). Под этим термином подразумевается кластер, состоящий из N реков (rack) узлов хранилища, где каждый рек находится в собственном домене ошибок с избыточной мощностью сети и питания. Кластера обычно имеют в своем составе от 10 до 20 реков с 18 узлами на рек, при этом первое поколение Storage Stamp-ов содержало около 2 петабайт. Следующее – до 30 петабайт. Storage Stamp также стараются делать наиболее используемым, то есть процент использования каждого SS должен быть равен примерно 70 в терминах использования емкости, количества транзакций и пропускной способности, но не более 80, так как должен быть резерв для более эффективного выполнения дисковых операций. Как только использование SS доходит до 70%, Location Service мигрирует аккаунты на другие SS, используя меж-SS-репликацию.
Location Service (LS). Данный сервис управляет всеми SS и пространствами имён для аккаунтов для всех SS. LS распределяет аккаунты по SS и реализует балансировку нагрузки и другие задачи по управлению. Сам же сервис распределён по двум географически разделенным местам для собственной же безопасности.
Stream Layer (SL). Данный слой хранит данные на диске и отвечает за распределение и репликацию данных по серверам для сохранения данных внутри SS. SL можно рассматривать как слой распределенной файловой системы внутри каждого SS, понимающего файлы (“streams”), как хранить эти файлы, реплицировать и так далее. Данные хранятся на SL, но доступны с Partition Layer. SL предоставляет, по сути, некоторый интерфейс, используемый только PL, и файловую систему с API, позволяющую выполнять операции записи только типа Append-Only, что даёт возможность PL открывать, закрывать, удалять, переименовывать, читать, добавлять части и объединять большие файлы “streams”, упорядоченные списки больших кусков данных, называемых “extents” (рис. 2).
|
|
Рис. 2. Наглядное изображение Stream, состоящего из экстентов
Stream может содержать несколько указателей на экстенты, и каждый экстент содержит набор блоков. При этом экстенты могут быть «запечатаны» (sealed), то есть добавлять к ним новые куски данных нельзя. Если происходят попытки чтения данных из Stream, то данные будут получены последовательно от экстента Е1 к экстенту Е4. Каждый stream рассматривается Partition Layer как один большой файл, и содержание Stream может быть изменено или прочтено в random-режиме.
Блок. Минимальная единица данных, доступная для записи и чтения, которая может быть до определенного N байт. Все записываемые данные записываются в экстент в виде одного или более объединённых блоков, при этом блоки не обязаны быть одного размера.
Экстент. Экстентами называются единицы репликации на Stream Layer, и по умолчанию в Storage Stamp хранится три реплики для каждого экстента, хранящегося в NTFS-файле и состоящего из блоков. Размер экстента, используемого Partition Layer, равен 1 гб, меньшие же объекты дополняются Partition Layer к одному экстенту, а порой и к одному блоку. Для хранения очень больших объектов (например, блобов), объект разбивается Partition Layer на несколько экстентов. При этом, разумеется, Partition Layer следит за тем, к каким экстентам и блокам принадлежат какие объекты.
|
|
Stream Manager (SM). Stream Manager отслеживает пространство имён stream-ов, управляет состоянием всех активных stream и экстентов и их расположением между Extend Node, следит за здоровьем всех Extend Node, создаёт и распределяет экстенты (но не блоки – о них Stream Manager ничего не знает), а также осуществляет ленивую перерепликацию экстентов, реплики которых были потеряны из-за аппаратных ошибок или просто недоступных и собирает «мусорные экстенты». Stream Manager периодически опрашивает и синхронизирует состояние всех Extend Node и экстенты, которые они хранят. Если SM обнаруживает, что экстент разреплицирован на менее чем ожидаемое количество EN, SM производит перерепликацию. При этом объем состояния, если его так можно назвать, может быть достаточно мал для того, чтобы умещаться в памяти одного Stream Manager. Единственным потребителем и клиентов Stream Layer является Partition Layer, и они так спроектированы, что не могут использовать более 50 миллионов экстентов и не более 100.000 Stream для одного Storage Stamp (блоки не берутся в расчет, так как их может быть совершенно неисчислимое количество), что вполне умещается в 32 гигабайта памяти Stream Manager.
Extent Nodes (EN). Каждый EN управляет хранилищем для набора реплик экстентов, назначенных для них SM. EN имеет N подсоединенных дисков, которые находятся под полным его контролем для сохранения реплик экстентов и их блоков. При этом EN ничего не знает о Stream (в отличие от Stream Manager, который ничего не знает о блоках) и управляет только экстентами и блоками, которые (экстенты) являются, по сути, файлами на дисках, содержащими блоки данных и их контрольные суммы + карту ассоциаций сдвигов в экстентах к соответствующим блокам и их физическому расположению. Каждый EN содержит некоторое представление о своих экстентах и о том, где находятся реплики для конкретных экстентов. Когда на конкретные экстенты более не ссылается ни один из Stream-ов, Stream Manager собирает эти «мусорные» экстенты и уведомляет EN о необходимости освободить пространство. При этом данные в Stream могут быть только добавлены, существующие же данные модифицировать нельзя. Операции добавления атомарны – или весь блок данных добавляется, или не добавляется ничего. В один момент времени может быть добавлено несколько блоков в пределах одной атомарной операции «добавление нескольких блоков». Минимальным размером, который доступен для чтения из Stream, является один блок. Операция же добавления нескольких блоков позволяет клиенту записывать большие объемы последовательных данных в рамках одной операции.
|
|
Каждый экстент, как уже было сказано, имеет определенный потолок для размера, и когда он заполняется, экстент запечатывается (sealed) и дальнейшие операции записи оперируют новых экстентом. В запечатанный экстент добавлять данные нельзя, и он является неизменяемым (immutable).
Есть несколько правил относительно экстентов:
1. После добавления записи и подтверждения операции клиенту, все дальнейшие операции чтения этой записи из любой реплики должны возвращать одни и те же данные (данные неизменяемы).
2. После запечатывания экстента все операции чтения из любой запечатанной реплики должны возвращать одно и то же содержание экстента.
Например, когда Stream создаётся, SM назначает первому экстенту три реплики (одну primary и две secondary) для трех Extent Nodes, которые, в свою очередь, выбираются SM для случайного распределения между различными доменами обновлений и ошибок и учитывая возможность балансировку нагрузки. Кроме этого SM решает, какая реплика будет Primary для экстента и все операции записи в экстент совершаются сначала на primary EN, и только после этого с primary EN запись совершается на два secondary EN. Primary EN и расположение трех реплик не изменяется для экстента. Когда SM размещает экстент, информация по экстенту отправляется обратно клиенту, который после этого знает, какие EN содержат три реплики и которая из них является primary. Эта информация становится частью метаданных Stream и кэшируется на клиенте. Когда последний экстент в Stream запечатывается, процесс повторяется. SM размещает еще один экстент, который теперь становится последним экстентом в Stream, и все новые операции записи совершаются на новом последнем экстенте. Для экстента каждая операция добавления реплицируется три раза по всем репликам экстента, и клиент отправляет все запросы на запись на primary EN, но операции чтения могут быть совершены с любой реплики, даже для незапечатанных экстентов. Операция добавления посылается на primary EN, и primary EN ответственна за определение сдвига в экстенте, а также упорядочивании всех операций записи в том случае, если происходит параллельная запись в один экстент, отправку операции добавления с необходимым сдвигом на два secondary EN и посылке подтверждения операции клиенту, которое посылается только в том случае, когда операция добавления была подтверждена на всех трёх репликах. Если же одна из реплик не отвечает или происходит (или произошла) какая-либо аппаратная ошибка, клиенту возвращается ошибка записи. В этом случае клиент связывается с SM и экстент, в который происходила операция записи, запечатывается SM.
SM после этого размещает новый экстент с репликами на других доступных EN и отмечает этот экстент как последний в stream, и информация об этом возвращается клиенту, который продолжает совершать операции добавления в новый экстент. Необходимо упомянуть, что вся последовательность действий по запечатыванию и размещению нового экстента выполняется в среднем всего 20 миллисекунд.
Что касается самого процесса запечатывания. Для того, чтобы запечатать экстент, SM опрашивает все три EN об их текущей длине. В процессе запечатывания два сценария – либо все реплики одного размера, либо какая-то из реплик длиннее или короче других. Вторая ситуация возникает только при ошибке операции добавления, когда какой-то из EN (но не все) не были доступны. При запечатывании экстента SM выбирает самую короткую длину, основываясь на доступных EN. Это позволяет запечатать экстенты так, что все изменения, подтвержденные для клиента, будут запечатаны. После запечатывания подтвержденная длина экстента более не изменяется и, если SM не может связаться с EN во время запечатывания, но затем EN становится доступным, SM принуждает этот EN синхронизироваться к подтвержденной длине, что приводит к идентичному набору бит.
Однако здесь может возникать другая ситуация – SM не может связаться с EN, однако Partition Server, который является клиентом, может. Partition Layer, о котором немного позже, имеет два режима чтения – чтение записей в известных позициях и с помощью итерации по всем записям в stream. Что касается первого — Partition layer использует два типа Stream – запись и блоб. Для этих Stream операции чтения всегда происходят для определенных позиций (экстент+сдвиг, длина). Partition Layer производит операции чтения для этих двух типов, используя информацию о позиции, возвращенную после предыдущей успешной операции добавления на Stream Layer, что случается только тогда, когда все три реплики отрапортовали об успешном выполнении операции добавления. Во втором случае, когда все записи в Stream перебираются последовательно, каждая партиция имеет два отдельных Stream (метаданные и лог подтверждения), которые Partition Layer будет читать последовательно с начала и до конца.
В Windows Azure Storage введён механизм, позволяющий сэкономить на занятом дисковом пространстве и трафике, не снижая при этом уровень доступности данных, и называется он erasure codes. Суть этого механизма заключается в том, что экстент разбивается на N примерно равных по размеру фрагментов (на практике это опять же файлы), после чего по алгоритму Рида-Соломона добавляется M фрагментов кодов, корректирующих ошибку. Что это значит? Любые X из N фрагментов равны по размеру оригинальному файлу, для восстановления же первоначального файла достаточно собрать X любых фрагментов и декодировать, остальные же N-X фрагментов могут быть удалены, нарушены и так далее. До тех пор, пока в системе хранится больше чем M фрагментов кодов, корректирующих ошибку, система может полностью восстановить оригинальный экстент.
Подобная оптимизация запечатанных экстентов очень важна при гигантских объемах данных, хранящихся в облачном хранилища, так как позволяет сократить стоимость хранения данных с трёх полных реплик исходных данных до 1.3-1.5 исходных данных в зависимости от количества используемых фрагментов, а также позволяет увеличить «устойчивость» данных по сравнению с хранением трех реплик внутри Storage Stamp.
При совершении операций записи для экстента, у которого есть три реплики, все операции ставятся на исполнение с определенным значением времени и, если операция не выполнена за это время, эта операция не должна быть выполнена. Если EN определяет, что операция чтения не может быть полностью выполнена за определенное время, он сразу же сообщает об этом клиенту. Этот механизм позволяет клиенту обратиться с операцией чтения к другому EN.
Аналогично с данными, для которых применяется erasure coding – когда операция чтения не успевает выполниться за временной промежуток из-за большой нагрузки, эта операция может не применяться для чтения полного фрагмента данных, но может воспользоваться возможностью реконструкции данных и в этом случае операция чтения обращается ко всем фрагментам экстента с erasure code, и первые N ответов будут использованы для реконструкции необходимого фрагмента.
Обращая внимание на то, что система WAS может обслуживать очень большие Streams, может возникать следующая ситуация: некоторые физические диски обслуживают и замыкаются на обслуживании больших операций чтения или записи, начиная обрезать пропускную способность для других операций. Для предотвращения подобной ситуации WAS не назначает диску новые I/O-операции тогда, когда ему уже назначены операции, которые могут выполняться более 100 миллисекунд или тогда, когда уже назначенные операции были назначены, но не выполнились за 200 миллисекунд.
Когда данные определяются Stream Layer как записываемые, используется дополнительный целый диск либо SSD в качестве хранилища для журнала всех операций записи на EN. Диск журналирования полностью отведен под один журнал, в который последовательно логируются все операции записи. Когда каждый EN совершает операцию добавления, он записывает все данные на диск журналирования и начинает записывать данные на диск. Если диск журналирования возвратит код успешной операции раньше, данные будут буферизованы в памяти и до тех пор, пока все данные не будут записаны на диск данных, все операции чтения будут обслуживаться из памяти. Использование диска журналирования предоставляет важные преимущества, так как, например, операции добавления не должны «соревноваться» с операциями чтения с дисков данных с целью подтвердить операцию для клиента. Журнал позволяет операциям добавления с Partition Layer быть более согласованными и иметь меньшие задержки.
Partition Layer (PL). Данный слой содержит специальные Partition Servers (процессы-демоны) и предназначен для управления собственно абстракциями хранилища (блобами, таблицами, очередями), пространством имён, порядком транзакций, строгой согласованностью объектов, хранением данных на SL и кэшированием данных для снижения количества I/O операций на диск. Также PL занимаются партиционированием объектов данных внутри SS согласно PartitionName и дальнейшей балансировкой нагрузки между серверами партиций. Partition Layer предоставляет внутреннюю структуру данных под названием Object Table (OT), которая является большой таблицей, способной разрастаться до нескольких петабайт. OT в зависимости от нагрузки динамически разбивается на RangePartitions и распределяется по всем Partition Server внутри Storage Stamp. RangePartition представляет из себя диапазон записей в OT, начинающихся с предоставленного наименьшего ключа до наибольшего ключа.
Есть несколько различных типов OT:
• Account Table хранит метаданные и конфигурацию для каждого аккаунта хранилища, ассоциированные с Storage Stamp.
• Blob Table хранит все объекты блобов для всех аккаунтов, ассоциированных со Storage Stamp.
• Entity Table хранит все записи сущностей для всех аккаунта хранилища, ассоциированных со Storage Stamp и используется для сервиса хранилища таблиц Windows Azure.
• Message Table хранит все сообщения для всех очередей для всех аккаунтов хранилища, ассоциированных со Storage Stamp.
• Schema Table отслеживает схемы для всех OT.
• Partition Map Table отслеживает все текущие RangePartitions для всех Object Table и то, какие Partition Server обслуживают какие RangePartition. Эта таблица используется FE-серверами для перенаправления запросов к необходимым Partition Server.
Таблицы всех типов имеют фиксированные схемы, которые хранятся в Schema Table.
Для всех схем OT имеется стандартный набор типов свойств — bool, binary, string, DateTime, double, GUID, int32 и int64, кроме этого, система поддерживает два специальных свойства DictionaryType и BlobType, первый из которых позволяет реализовать добавление свойств без определенной схемы как запись. Эти свойства хранятся внутри типа словаря в виде
(имя, тип, значение). Второе же специальное свойство используется для хранения больших объемов данных и на данный момент используется только для Blob Table, при этом данные блобов хранятся не в общем потоке записей, а в отдельном потоке для данных блоба, в сущности же хранится только ссылка на данные блоба (список ссылок «экстент+сдвиг, длина»). OT поддерживают стандартные операции – вставку, обновление, удаление и чтение, а также пакетные транзакции для записей с одним значением PartitionName. Операции в одном пакете подтверждаются как одна транзакция. OT также поддерживают режим snapshot isolation для того, чтобы позволить операциям чтения осуществляться параллельно операциям записи.
Балансировка нагрузки RangePartitions
Для того, чтобы осуществить балансировку нагрузки между Partition Servers и определить общее количество партиций в Storage Stamp, PM проводит три операции:
• Балансировка нагрузки. С помощью этой операции определяется, когда определенный PS испытывает слишком большую нагрузку, и затем одна или более RangePartitions переназначаются на менее нагруженные PS.
• Split. С помощью этой операции определяется, когда определенная RangePartition испытывает слишком большую нагрузку, и эта RangePartition разделяется на две или более более мелких партиций, после чего эти RangePartitions распределяются по двум или более PS. PM посылает команду Split, но решает, где будет разделена партиция, PS, основываясь на AccountName и PartitionName. При этом, например, для разделения RangePartition B в две RangePartitions C и D выполняются следующие операции:
o PM посылает команду PS на разделение B в C и D.
o PS делает контрольную точку для B и перестает принимать трафик.
o PS выполняет специальную команду MultiModify, собирая Streams с B (метаданные, логи подтверждения и данные) и создаёт новые наборы Streams для C и D в том же порядке, что и в B (это происходит быстро, так как создаются, по сути, только указатели на данные). Затем PS добавляет новые диапазоны Partition Key для C и D к метаданным.
o PS возобновляет обслуживание трафика для новых партиций C и D.
o PS уведомляет PM о выполнении разделения, обновляет Partition Map Table и метаданные, затем переносит разделенные партиции на разные PS.
• Merge. С помощью этой операции две «холодных» или малонагруженных RangePartitions объединяются так, чтобы сформировать диапазон ключевых в их OT. Для этого PM выбирает две RangePartitions со смежными диапазонами PartitionName, имеющими малую нагрузку, и выполняет следующую последовательность действий:
PM при этом управляет heartbeat-ом каждого из PS, и информация об этом передается обратно к PM в ответ на heartbeat. Если PM видит, что RangePartition испытывает слишком большую нагрузку (исходя из метрик), то он разделяет партицию и отсылает команду PS для осуществления операции Split. Если же сам PS испытывает большую нагрузку, но не RangePartition, то PM переназначает имеющиеся у этого PS RangePartitions на менее нагруженные PS. Для балансировки нагрузки на RangePartition PM посылает команду PS, имеющий RangePartition, на запись текущей контрольной точки, после выполнения чего PS посылает подтверждение PM и PM переопределяет RangePartition на другой PS и обновляет Partition Map Table.
Решение о выборе механизма партиционирования на основе диапазонов (на котором работают RangePartition) вместо индексирования на основе хэшей (когда объекты назначаются серверу по значениям хэшей их ключей) было обосновано тем, что партиционирование на основе диапазонов помогает проще реализовать Performance Isolation, так как объекты определенного аккаунта хранятся рядом в пределах набора RangePartitions, индексирование на основе хэшей же упрощает задачу распределения нагрузки на сервера, но при этом лишает преимущества локальности объектов в целях изоляции и эффективного перечисления. Партиционирование на основе диапазонов позволяет хранить объекты одного клиента вместе в одном наборе партиций, что также предоставляет возможность эффективно ограничивать или изолировать потенциально небезопасные аккаунты. Одним из недостатков же подобного похода является масштабирование в сценариях последовательного доступа – например, если клиент записывает все свои данные в самый конец диапазона ключей таблицы, то все операции записи будут перенаправляться в самую последнюю RangePartition таблицы клиента. В этом случае преимущество партиционирования и балансировки нагрузки в системе не используется. Если же клиент распределяет операции записи по большому количеству PartitionNames, то система быстро разделяет таблицу на набор RangePartitions и распределяет их по нескольким серверам, что позволяет линейно увеличивать эффективность.
Front-End (FE). Слой фронтенда состоит из набора stateless-серверов, принимающих входящие запросы. Получив запрос, FE читает AccountName, аутентифицирует и авторизовывает запрос, после чего переводит его на сервер партиций на PL (основываясь на полученном PartitionName). Сервера, принадлежащие FE, кэшируют так называемую карту партиций (Partition Map), в которой системой управляется некоторый трекинг диапазонов PartitionName и того, какой сервер партиций какие PartitionNames обслуживает.
Intra-Stamp Replication (stream layer). Данный механизм управляет синхронной репликацией и сохранностью данных. Он сохраняет достаточно реплик по разным узлам в разных доменах ошибок для того, чтобы сохранить эти данные в случае какой-либо ошибки, и выполняется он полностью на SL. В случае операции записи, поступившей от клиента, она подтверждается только после полной успешной репликации.
Inter-Stamp Replication (partition layer). Данный механизм репликации производит асинхронной репликацией между SS, и проводит он эту репликацию в фоне. Репликация происходит на уровне объектов, то есть либо целый объект реплицируется, либо реплицируется его изменение (delta).
Различаются эти механизмы тем, что intra-stamp предоставляет устойчивость против «железных» ошибок, которые периодически случаются в большого масштаба системах, тогда как inter-stamp предоставляет географическую избыточность против различных катастроф,