导读：Curve 是一款高性能、易运维、云原生的开源分布式存储系统(CNCF Sandbox)。可应用于主流的云原生基础设施平台：对接 OpenStack 平台为云主机提供高性能块存储服务；对接 Kubernetes 为其提供 RWO、RWX 等类型的持久化存储卷；对接 PolarFS 作为云原生数据库的高性能存储底座，完美支持云原生数据库的存算分离架构。

Curve 亦可作为云存储中间件使用 S3 兼容的对象存储作为数据存储引擎，为公有云用户提供高性价比的共享文件存储。

本文将介绍Curve块存储相关的部分，并分享Curve在一些场景的应用。

全文目录：

1. 分布式存储介绍

2. Curve架构及介绍

3. Curve主要亮点

4. Curve RoadMap

5. 问答环节

01 分布式存储介绍

1.分布式存储的分类

首先简单介绍一下分布式存储的分类。分布式存储可以分为三类：对象存储、文件存储和块存储。对象存储在互联网中应用的比较多，比如一个对象、一个图片、一个音频，这种可以通过PUT GET接口来进行存储。文件存储与传统意义的文件系统的区别是，它是分布式的，传统的项目对应的是Ext4，或者是NTFS。块存储，就是所谓的云盘。

2. 分布式存储的要素

下面介绍一下分布式存储在设计时的一些要素。首先，需要大容量的硬盘空间，并且可以随机写，还有最重要的是要保证服务的质量，数据不能丢失，还要保证它的可用性。

要素可以拆解为以下三方面：

①第一是高性能。在分布存储里面，存储节点会非常多，所以要知道数据存在什么位置以及如何去取。

②第二是可用性。要保证数据的可靠性，避免数据丢失，并且保证在机器故障时数据的读写是能够正常运行的。

③第三是可扩展性。如果容量用完了，可以新增机器扩展容量。

数据分布，主要有两种，一个是无中心节点，另一个是有中心节点。

另外一个比较重要的点是一致性协议。首先是Ceph的强一致性。在分布式系统中，一致性是指在多个副本之间保持数据一致。在RADOS中，数据被分割成多个对象，每个对象都有多个副本，这些副本分布在集群的不同节点上。当一个对象被修改时，Ceph会确保所有的副本都被同时更新，从而保证了强一致性。第二是Raft算法，他只需要大多数副本保证更新完成就可以认为成功了。

02 Curve架构及介绍

1. 项目介绍

关于Curve，我们的愿景是希望打造一款性能比较好，适用多种场景的，并且是围绕开源的云原生分布式存储系统。目前，Curve已经捐赠给CNCF基金会，并成为其生态系统中的一个项目。Curve提供块存储和文件存储两种方式，以满足不同应用的需求。

对于Curve块存储，它具有快照克隆恢复功能，主要应用场景包括OpenStack云主机和Kubernetes持久存储卷。对于共享需求，Curve提供文件存储；对于性能要求较高且无共享需求的场景，建议使用Curve块存储。

Curve还与阿里巴巴的PolarDB进行了联合，作为其底层存储运行。此外，Curve也在AI训练领域得到了广泛应用。Curve在过去几年中通过了信创认证，并获得了工信部组织的中国开源创新大赛二等奖。

2. Curve的架构介绍

Curve的整体架构是以硬盘为单位进行空间分配，每个硬盘被划分为多个segment，而每个segment又包含多个chunk。引入segment的概念是为了减少原数据的量。类似于Ceph中的一个硬盘对应一个节点，Curve中的一个硬盘对应一个服务组件，由一个磁盘进程进行管理。

Curve采用了Raft协议作为其一致性协议的选择。这是因为Curve项目的背景与我们在网易的实际业务需求有关。在网易的业务中，之前大部分业务使用的是Ceph。然而，在使用Ceph过程中，一旦用户更换硬盘或某个机器发生故障，会导致业务出现卡顿，这是业务方无法接受的。因此，这促使我们进行Curve的研发。基于这个背景，我们选择了Raft协议。

选择Raft协议的原因有两个方面：一是Raft协议具有较高的可用性，相对于Ceph的强一致性模型，在集群中出现一些问题时，可用性不会受到太大影响。另一个原因是Raft协议相对较容易理解。

在Curve的开发过程中，我们希望能够快速迭代，并避免重复开发组件。为了实现这一目标，我们选择了百度的Braft和brpc这两个被广泛认可为优秀的组件作为底层基础。我们在这两个组件的基础上也进行了一系列的开发工作。

03 Curve的主要亮点

Curve的主要亮点是以下四个方面：

下面将逐一展开介绍。

1. 高性能

Curve在随机读写方面表现优于Ceph。然而，我们也要承认目前存在一个问题：在大块顺序读写方面，Curve的性能差于于Ceph。我们正在进行后续的优化工作，以改进这方面的性能表现。

在性能方面，我们的目标是支持云原生数据库，因为云原生数据库对性能要求较高。除了支持阿里巴巴的PolarDB数据库，我们还支持网易内部的其他数据库。我们致力于提供高性能的存储解决方案，以满足不同数据库的需求。

在数据库方面，我们引入了SPDK（Storage Performance Development Kit）和RDMA（Remote Direct Memory Access）技术。这两种技术已经在2023年上半年上线。然而，在实施过程中，我们也面临了一些问题和挑战。以下是一些典型的例子：

RDMA对网络质量要求较高。当用户的网络质量较差时，可能会出现丢包或拥塞现象，而这对性能的影响明显高于TCP。为了解决这个问题，我们实现了网络链路的自动切换机制。当用户的网络质量较差时，系统会自动切换到TCP来应对这个问题。

在将NVMe绑定到SPDK后，它将没有盘符。然而，缺少盘符会导致线上监控失效。对于一个存储系统来说，缺乏监控是不可接受的。为了解决这个问题，我们利用SPDK提供的一系列脚本进行了内部适配，以确保监控的正常运行。这些问题和挑战是我们在引入SPDK和RDMA技术时所面临的，我们正在努力解决它们，以提供更稳定和可靠的存储解决方案。

第三个挑战是关于Brpc的RDMA支持。在当时，Brpc的RDMA功能并不完善。因此，我们对Brpc的RDMA进行了支持。由于RDMA支持是一个较为常见的技术，我们对Brpc的RDMA进行了文档介绍和代码方面的比较。如果您对此感兴趣，欢迎加入我们的微信群进行学习和交流。

第四个挑战是关于零拷贝技术。在引入SPDK后，我们希望引入零拷贝技术。然而，零拷贝技术在实施过程中有很多要求。因此，我们对这项技术进行了一些探索和研究。最终，我们成功实现了零拷贝技术，并且我们的技术和性能得到了显著提升。

在混合存储方面，我们利用了bcache来实现。为什么要采用混合存储呢？因为使用NVMe或者SSD可能会在性能和成本方面遇到一些瓶颈。因此，我们希望能够利用HDD作为数据盘，类似于Ceph中的HDD，而利用高性能存储设备来提升低速磁盘的IO性能。为了实现这一目标，我们采用了bcache技术。

bcache技术在我们的架构中起到了重要作用。在最初的设计中，我们使用了一个NVMe硬盘和几块数据盘。然而，如果NVMe硬盘发生故障，那么整个数据盘的数据都会丢失。为了解决这个问题，我们采用了raid技术，以提供冗余备份。此外，我们还对bcache进行了优化。在优化过程中，我们遇到了一些问题，例如发现bcache的writeback机制会失效，即使写入的数据量未达到阈值。最终，我们发现这是一个bug，并进行了修复。有关这个bug的详细记录可以在上面图片的链接中找到。

在处理bcache Gc的影响方面，我们也进行了一些工作。例如，我们采取了分离的策略，将WAL单独放置在NVMe设备中，而不放在bcache Gc的范围内。通过这样的方式，我们能够减少bcache Gc对系统性能的影响。

第三个问题也是非常重要的，尽管在最初的测试中可能不容易发现，但我们花了相当长的时间来定位它。我们发现在测试集群性能时，重复测试可能导致性能下降。最终的定位结果表明，这实际上是由于NVMe硬盘本身存在的问题。在持续写入的情况下，NVMe硬盘的性能可能会下降。这与硬盘的SAD和OP空间有关。通过适当设置OP空间，可以提升硬盘的性能。

此外，我们还了解到三星的企业级硬盘可能存在一些问题，例如固件支持方面。有关这方面的详细记录可以在下面图片的参考链接中找到。如果您对此感兴趣，欢迎参考相关文档。

在高性能方面，我们仍然有许多工作要做。正如之前提到的，我们的随机读写性能要比Ceph好得多，但在顺序读写方面则差于Ceph。因此，我们将重点优化顺序读写性能，这是我们后续工作的重点之一。

另一个重要工作是本地快照的支持。目前，我们的快照功能将快照上传到S3存储。然而，对于一些用户来说，他们对数据的安全性要求更高，可能没有使用S3存储。因此，我们非常关注本地快照的支持，以满足这些用户的需求(本地快照功能已经开发完成，预计Q4可release)。

还有其它一些计划，可以查看相关的road map以获取更多信息。

2. 易运维

Curve是一个易运维的存储系统。即使对于不熟悉Curve的人来说，根据我们的文档，只需要花费十几分钟的时间就能够将Curve部署起来。除了部署易用性方面，我们还支持在Kubernetes云原生环境中进行部署。我们提供了类似于Operator的解决方案，使得Curve的部署和运维更加简单。目前，我们已经支持了基本的部署易用性，例如Operator，但还有一些高级功能，如自动升级，尚未完全实现，我们将在后续继续努力。

3. 更稳定

Curve在稳定性方面具有显著优势。正如之前提到的，我们选择开发Curve的原因之一就是为了提高系统的稳定性，这也是我们从Ceph中获得的经验。此外，热升级也是Curve的一个亮点。关于热升级的详细信息，您可以在我们的文档中找到相关介绍。

在Curve的开发过程中，我们对质量要求非常高。我们进行了单元测试、集成测试以及各种其他类型的测试，以确保系统的稳定性和可靠性。我们注重测试的全面性和多样性，以确保Curve在各种异常场景下都能表现出色。

4. 高质量

对于Curve项目，当开发者提交一个PR时，会自动触发CI流程。CI流程包括单元测试、集成测试和系统测试等多个测试环节。只有当CI流程通过并且测试通过后，PR才会被合并入代码库。这样的流程确保了代码的质量和稳定性。

在技术架构的先进性方面，简要介绍两个关键点。首先是中心化节点，它充当集群的中心，可以感知集群的负载容量和异常情况，并进行资源调度和数据均衡。其次是文件池的chunkfilepool，它通过降低文件原数据的开销来提高性能，同时也支持快照功能。目前，我们使用的是快照S3，这使得用户可以方便地与S3或其他对象存储进行对接。

04 RoadMap

最后来分享一下后续的计划。

除了CurveBS，我们还有Curve FS作为另一个重点方向。Curve BS已经在网易进行了两三年的大规模线上运行，数据非常稳定，目前主要是在进行支持一些高级特性方面的工作。而Curve FS在2022年6月份完成了第一个release版本并上线。截至目前，Curve FS的开发时间只有大约一年左右，还有很多工作要做。特别是在AI时代，我们希望Curve能够在支持AI方面做得更好，这也是我们的一个亮点。当然，除了支持Ai，我们还在开发其他场景的支持，例如ES和传统的接口，如HDFS。

本文主要介绍了Curve BS，如果大家对于Curve FS有兴趣，也可以加入我们的微信群。我们的微信群是一个技术交流群，除了讨论Curve，还有其他技术话题。感谢大家的关注，本次分享就到这里。谢谢！

05 问答环节

Q：Curve写入代码性能比Ceph低吗？

A：在性能方面，Curve在随机写方面表现比Ceph要好很多，但在顺序写方面则差于Ceph。这主要是因为Ceph在过去使用了双写的机制，导致日志和数据都需要写入两次。为了解决这个问题，Ceph后来采用了BlueStore引擎，使得大块写入时只需写入数据一次，从而减少了原数据的写入量。然而，Curve目前仍然存在日志和数据写入两份的问题，因为它使用了Raft机制。这导致了带宽的利用率不高，性能相对于Ceph较差。因此，我们的重点之一是优化Curve的顺序写性能，特别是在KBS（Kernel Block Service）方面。我们目前正在进行这方面的工作。

Q：我了解Curve，请提供CurveFS和CurveBS他们之间的区别和联系？

A：Curve FS是一个文件系统，而Curve BS是一个块存储系统。与Ceph相比，Curve有一个有趣的特点是Curve FS和Curve BS可以进行联动。这意味着Curve FS的数据既可以存储在S3中，也可以存储在Curve BS中。这是与Ceph相比的一个亮点。通过这种联动，我们可以根据性能需求直接对接Curve BS，或者根据成本需求直接对接S3。这是我们的一个亮点，为用户提供了更大的灵活性和选择性。

Q：SPD跟RDMA什么时候开源？

A：关于SPDK和RDMA，我们在GitHub上已经有一个版本可用。在上半年，我们在这方面进行了大量的工作，并且在不久前进行了上线。目前，我们正在整理相关的源代码和其他资料。预计在第四季度我们将完成整理工作并达到一个稳定的状态。

Q：Curve如何对接K8S?在这一方面做了一些什么事情？

A：Curve有一个重要亮点是易运维，我们开发了CurveAdm工具。CurveAdm工具通过容器化技术实现了部署和易运维的功能，这只是其中的一小部分。此外，我们还支持与云原生环境结合，我们已经通过Operator实现了这一功能。

GitHub：https://github.com/opencurve/curve
官网：https://opencurve.io/

用户论坛：https://ask.opencurve.io/

微信群：搜索群助手微信号 OpenCurve_bot

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