Ceph作為一款開源的分散式儲存軟體，可以利用X86伺服器本身的本機儲存資源，創建一個或多個儲存資源池，並基於資源池對使用者提供統一儲存服務，包括區塊儲存、物件存儲、文件存儲，滿足企業對儲存高可靠性、高效能、高可擴充性方面的需求，並越來越受到企業的青睞。經過大量的生產實踐證明，Ceph的設計理念先進，功能全面，使用靈活，富有彈性。不過，Ceph的這些優點對企業來說也是一把雙面刃，駕馭的好可以很好地服務於企業，倘若功力不夠，沒有摸清Ceph的脾性，有時也會製造不小的麻煩，下面我要給大家分享的正是這樣的一個案例。
A公司透過部署Ceph物件儲存集群，對外提供雲端儲存服務，提供SDK幫助客戶快速實現對圖片、視訊、apk安裝包等非結構化資料的雲端化管理。在業務正式上線前，曾經對Ceph做過充分的功能測試、異常測試和效能測試。
叢集規模不是很大，使用的是社區0.80版本，總共有30台伺服器，每台伺服器配置32GB內存，10塊4T的SATA盤和1塊160G的Intel S3700 SSD盤。 300塊SATA盤組成一個資料資源池（缺省配置情況下就是名稱為.rgw.buckets的pool），存放物件資料；30塊SSD盤組成一個元資料資源池（缺省配置情況下就是名稱為. rgw.buckets.index的pool），存放物件元資料。有過Ceph物件儲存運作經驗的朋友都知道，這樣的配置也算是國際慣例，因為Ceph物件儲存支援多租戶，多個使用者在往同一個bucket(使用者的一個邏輯空間)中PUT物件的時候，會向bucket索引對像中寫入對象的元數據，由於是共享同一個bucket索引對象，訪問時需要對這個索引對象加鎖，將bucket索引對象存放到高性能盤SSD組成的資源池中，減少每一次索引物件存取的時間，提升IO效能，提高物件儲存的整體並發量。
系統上線後，客戶資料開始源源不斷地存入到Ceph物件儲存集群，在前面的三個月中，一切運作正常。期間也出現SATA磁碟故障，依靠Ceph自身的故障偵測、修復機制輕鬆搞定，維運的兄弟感覺很輕鬆。進入到5月份，維運兄弟偶爾抱怨說SSD盤對應的OSD有時會變的很慢，導致業務卡頓，遇到這種情況他們簡單有效的辦法就是重新啟動這個OSD，又能恢復正常。大概這種現象零星發生過幾次，維運兄弟詢問是不是我們在SSD的使用上有什麼不對。我們分析後覺得SSD碟的應用沒有什麼特別的地方，除了將磁碟調度演算法修改成deadline，這個已經修改過了，也就沒有太在意這個事情。
5月28日晚上21:30，在運維兄弟手機上接到系統告警，少部分文件寫入失敗，馬上登陸系統檢查，發現是因為一台伺服器上的SSD盤對應的OSD讀寫緩慢引起的。依照先前的經驗，此類情況重新啟動OSD進程後就能恢復正常，毫不猶豫地重新啟動該OSD進程，等待系統恢復正常。但這一次，SSD的OSD進程啟動過程非常緩慢，並引發同台伺服器上的SATA盤OSD進程卡頓，心跳丟失，一段時間後，又發現其它伺服器上開始出現SSD盤OSD進程卡頓緩慢。繼續重啟其它伺服器上SSD盤對應的OSD進程，出現了類似情況，這樣反覆多次重啟SSD盤OSD進程後，起不來的SSD盤OSD進程越來越多。運維兄弟立即將此情況回饋給技術研發部門，要求火速前往支援。
到辦公室後，根據維運兄弟的回饋，我們登上伺服器，試著啟動幾個SSD盤對應的OSD進程，反覆觀察比對進程的啟動過程：
#1 、 用top指令發現這個OSD進程啟動後就開始瘋狂分配內存，高達20GB甚至有時達到30GB；有時因係統內存耗盡，開始使用swap交換分區；有時即使最後進程被成功拉起，但OSD任然佔用高達10GB的記憶體。
2、 查看OSD的日誌，發現進入FileJournal::_open階段後就停止了日誌輸出。經過很久（30分鐘以上）後才輸出進入load_pg階段；進入load_pg階段後，再次經歷漫長的等待，雖然load_pg完成，但進程仍然自殺退出。
3、 在上述漫長啟動過程中，用pstack查看程序調用棧信息，FileJournal::_open階段看到的調用棧是在做OSD日誌回放，事務處理中是執行levelDB的記錄刪除；在load_pg階段看到的呼叫堆疊資訊是利用levelDB的日誌來修復levelDB檔案。
4、 有時候一個SSD盤OSD進程啟動成功，運行一段時間後會導致另外的SSD盤OSD進程異常死掉。
從這些現象來看，都是跟levelDB有關係，記憶體大量分配是不是跟這個有關係呢？進一步查看levelDB相關的程式碼後發現，在一個事務處理中使用levelDB迭代器，迭代器存取記錄過程中會不斷分配內存，直到迭代器使用完才會釋放全部記憶體。從這一點上看，如果迭代器存取的記錄數非常大，就會在迭代過程中分配大量的記憶體。根據這一點，我們查看bucket中的物件數，發現有幾個bucket中的物件數量達到了2000萬、3000萬、5000萬，而且這幾個大的bucket索引物件儲存位置剛好就是出現問題的那幾個SSD盤OSD。內存大量消耗的原因應該是找到了，這是一個重大突破，此時已是30日21:00，這兩天已經有用戶開始電話投訴，兄弟們都倍感“鴨梨山大”。已經持續奮戰近48小時，兄弟們眼睛都紅腫了，必須停下來休息，否則會有兄弟倒在黎明前。
31日8:30，兄弟們再次投入戰鬥。
還有一個問題，就是有些OSD在經歷漫長啟動過程，最後在load_pg完成後仍自殺退出。透過走讀ceph程式碼，確認是有些線程因長時間沒有被調度（可能是因levelDB的線程長時間佔用了CPU導致）而超時自殺所致。在ceph的配置中有一個filestore_op_thread_suicide_timeout參數，透過測試驗證，將這個參數設定成一個很大的值，可以避免這種自殺。又看到了一點曙光，時鐘指向12:30。
有些進程起來後，仍然會佔用高達10GB的內存，這個問題不解決，即使SSD盤OSD拉起來了，同台伺服器上的其它SATA盤OSD運行因內存不足都要受到影響。兄弟們再接再厲啊，這是黎明前的黑暗，一定要撐過去。有人查資料，有人看程式碼，終於在14:30從ceph資料文檔查到一個強制釋放內存的命令：ceph tell osd.* heap release，可以在進程啟動後執行此命令釋放OSD進程佔用的過多內存。大家都格外興奮，立即測試驗證，果然有效。
一個SSD盤OSD起來後運行一會導致其它SSD盤OSD進程退出，綜合上面的分析定位，這主要是因為發生數據遷移，有數據遷出的OSD，在數據遷出後會刪除相關記錄訊息，觸發levelDB刪除對像元資料記錄，一旦遇到一個超大的bucket索引對象，levelDB使用迭代器遍歷對象的元資料記錄，就會導致過度記憶體消耗，從而導致伺服器上的OSD進程異常。
根據上述分析，經過近2個小時的反覆討論論證，我們制定瞭如下應急措施：
1、 給集群設置noout標誌，不允許做PG遷移，因為一旦出現PG遷移，有PG遷出的OSD，就會在PG遷出後刪除PG中的物件數據，觸發levelDB刪除物件元資料記錄，遇到PG中有一個超大的bucket索引物件就會因迭代器遍歷元數據記錄而消耗大量記憶體。
2、 為了能救活SSD對應的OSD,盡快恢復系統，在啟動SSD對應的OSD進程時，附加啟動參數filestore_op_thread_suicide_timeout，設定一個很大的值。由於故障OSD拉起時，LevelDB的一系列處理會搶佔CPU，導致執行緒調度阻塞，在Ceph中有執行緒死鎖偵測機制，超過這個參數配置的時間執行緒仍然沒有被調度，就判定為執行緒死鎖。為了避免因線程死鎖導致將進程自殺，需要設定這個參數。
3、 在目前記憶體有限的情況下，異常的OSD啟動會使用swap交換分區，為了加快OSD進程啟動，將swap分區調整到SSD盤上。
4、 啟動一個定時任務，定時執行指令ceph tell osd.* heap release，強制釋放OSD所佔用的記憶體。
5、 SSD對應的OSD出現問題的時候，如下步驟處理：
a) 先將該伺服器上的所有OSD進程都停掉，以騰出全部記憶體。
b) 然後啟動OSD進程，並攜帶filestore_op_thread_suicide_timeout參數，給予一個很大的值，例如72000。
c) 觀察OSD的啟動過程，一旦load_pgs執行完畢，可以立即手動執行ceph tell osd.N heap release指令，將其佔用的記憶體強制釋放。
d) 觀察叢集狀態，當所有PG的狀態都恢復正常時，再將其他SATA磁碟對應的OSD進程啟動起來。
依照上述步驟，我們從17:30開始逐一恢復OSD進程，在恢復過程中，那幾個超大bucket索引物件在做backfilling的時候需要較長時間，在此期間訪問這個bucket的請求都被阻塞，導致應用程式業務請求出現逾時，這也是單一bucket儲存大量物件帶來的負面影響。
5月31日23:00，終於恢復了全部OSD進程，從故障到系統全部成功恢復，我們驚心動魄奮戰了72小時，大家相視而笑，興奮過度，再接再厲，一起討論制定徹底解決此問題的方案：
1、 擴大伺服器記憶體到64GB。
2、對新建bucket，限制儲存物件的最大數量。
3、 Ceph 0.94版本經過充分測試後，升級到0.94版本，解決單一bucket索引物件過大問題。
4、優化Ceph對levelDB迭代器的使用，在一個大的事務中，透過分段迭代，一個迭代器在完成一定數量的記錄遍歷後，記錄其當前迭代位置，將其釋放，再重新建立一個新的迭代器，從上次迭代的位置開始繼續遍歷，如此可以控制迭代器的記憶體使用量。
前事不忘後事之師，汲取經驗教訓，我們總結如下幾點：
#1、 系統上線前必須經過充分的測試
A公司的系統上線前，雖然對ceph做了充分的功能、性能、異常測試，但卻沒有大量數據的壓力測試，如果之前單bucket灌入了幾千萬對象測試，也許就能提前發現這個隱患。
2、 運維過程中的每一個異常都要及時引起重視
此案例中，在問題爆發前一段時間，維運部門已經有反饋SSD異常的問題，可惜沒有引起我們重視，倘若當時就深入分析，或許可以找到問題根由，事先制定規避措施。
3、 摸清ceph的脾性
任何軟體產品都有相應的規格限制，ceph也不例外。如果能事先深入了解ceph架構及其實現原理，了解單bucket過度存放大量物件所帶來的負面影響，提前規劃，也不會出現本案例中遇到的問題。 RGW對配額的支援非常全面，包括使用者等級的、bucket等級的，都可以配置單一bucket允許存放的最大物件數量。
4、時刻追蹤社群最新進展
在Ceph的0.94版本中，已經支援了bucket索引物件的shard功能，一個bucket索引物件可以分成多個shard物件存儲，可有效緩解單bucket索引物件過大問題。
