JuiceFS 元数据引擎四探：元数据大小评估、限流与限速的设计思考（2024）
2024-9-22 08:0:0 Author: arthurchiao.github.io(查看原文) 阅读量:4 收藏

Published at 2024-09-22 | Last Update 2024-09-22

Fig. JuiceFS upload/download data bandwidth control.

水平及维护精力所限，文中不免存在错误或过时之处，请酌情参考。 传播知识，尊重劳动，年满十八周岁，转载请注明出处。

1.1 pd-ctl region 列出所有 region 信息

$ pd-ctl.sh region | jq .
{
  "regions": [
    {
      "id": 11501,
      "start_key": "6161616161616161FF2D61692D6661742DFF6261636B7570FD41FFCF68030000000000FF4900000000000000F8",
      "end_key": "...",
      "epoch": {
        "conf_ver": 23,
        "version": 300
      },
      "peers": [
        {
          "id": 19038,
          "store_id": 19001,
          "role_name": "Voter"
        },
        ...
      ],
      "leader": {
        "id": 20070,
        "store_id": 20001,
        "role_name": "Voter"
      },
      "written_bytes": 0,
      "read_bytes": 0,
      "written_keys": 0,
      "read_keys": 0,
      "approximate_size": 104,
      "approximate_keys": 994812
    },
  ]
}

1.2 tikv-ctl region-properties 查看 region 属性详情

$ ./tikv-ctl.sh region-properties -r 23293
mvcc.min_ts: 438155461254971396
mvcc.max_ts: 452403302095650819
mvcc.num_rows: 1972540
mvcc.num_puts: 3697509
mvcc.num_deletes: 834889
mvcc.num_versions: 4532503
mvcc.max_row_versions: 54738
num_entries: 4549844
num_deletes: 17341
num_files: 6
sst_files: 001857.sst, 001856.sst, 002222.sst, 002201.sst, 002238.sst, 002233.sst
region.start_key: 6e6772...
region.end_key: 6e6772...
region.middle_key_by_approximate_size: 6e6772...

1.3 tikv-ctl --to-escaped：从 region 的 start/end key 解码文件名范围

如上，每个 region 都会有 start_key/end_key 两个属性， 这里面编码的就是这个 region 内存放是元数据的 key 范围。我们挑一个来解码看看：

$ tikv-ctl.sh --to-escaped '6161616161616161FF2D61692D6661742DFF6261636B7570FD41FFCF68030000000000FF4900000000000000F8'
aaaaaaaa\377-ai-fat-\377backup\375A\377\317h\003\000\000\000\000\000\377I\000\000\000\000\000\000\000\370

再 decode 一把会更清楚：

$ tikv-ctl.sh --decode 'aaaaaaaa\377-ai-fat-\377backup\375A\377\317h\003\000\000\000\000\000\377I\000\000\000\000\000\000\000\370'
aaaaaaaa-ai-fat-backup\375A\317h\003\000\000\000\000\000I

对应的是一个名为 aaaaaaa-ai-fat-backup 的 volume 内的一部分元数据。

1.4 filename -> region：相关代码

这里看一下从文件名映射到 TiKV region 的代码。

PD 客户端代码，

    // GetRegion gets a region and its leader Peer from PD by key.
    // The region may expire after split. Caller is responsible for caching and
    // taking care of region change.
    // Also, it may return nil if PD finds no Region for the key temporarily,
    // client should retry later.
    GetRegion(ctx , key []byte, opts ...GetRegionOption) (*Region, error)

// GetRegion implements the RPCClient interface.
func (c *client) GetRegion(ctx , key []byte, opts ...GetRegionOption) (*Region, error) {
    options := &GetRegionOp{}
    for _, opt := range opts {
        opt(options)
    }
    req := &pdpb.GetRegionRequest{
        Header:      c.requestHeader(),
        RegionKey:   key,
        NeedBuckets: options.needBuckets,
    }
    serviceClient, cctx := c.getRegionAPIClientAndContext(ctx, options.allowFollowerHandle && c.option.getEnableFollowerHandle())
    resp := pdpb.NewPDClient(serviceClient.GetClientConn()).GetRegion(cctx, req)
    return handleRegionResponse(resp), nil
}

PD 服务端代码，

func (h *regionHandler) GetRegion(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    rc := getCluster(r)
    vars := mux.Vars(r)
    key := url.QueryUnescape(vars["key"])
    // decode hex if query has params with hex format
    paramsByte := [][]byte{[]byte(key)}
    paramsByte = apiutil.ParseHexKeys(r.URL.Query().Get("format"), paramsByte)

    regionInfo := rc.GetRegionByKey(paramsByte[0])
    b := response.MarshalRegionInfoJSON(r.Context(), regionInfo)

    h.rd.Data(w, http.StatusOK, b)
}

// GetRegionByKey searches RegionInfo from regionTree
func (r *RegionsInfo) GetRegionByKey(regionKey []byte) *RegionInfo {
    region := r.tree.search(regionKey)
    if region == nil {
        return nil
    }
    return r.getRegionLocked(region.GetID())
}

返回的是 region info，

// RegionInfo records detail region info for api usage.
// NOTE: This type is exported by HTTP API. Please pay more attention when modifying it.
// easyjson:json
type RegionInfo struct {
    ID          uint64              `json:"id"`
    StartKey    string              `json:"start_key"`
    EndKey      string              `json:"end_key"`
    RegionEpoch *metapb.RegionEpoch `json:"epoch,omitempty"`
    Peers       []MetaPeer          `json:"peers,omitempty"` // https://github.com/pingcap/kvproto/blob/master/pkg/metapb/metapb.pb.go#L734

    Leader            MetaPeer      `json:"leader,omitempty"`
    DownPeers         []PDPeerStats `json:"down_peers,omitempty"`
    PendingPeers      []MetaPeer    `json:"pending_peers,omitempty"`
    CPUUsage          uint64        `json:"cpu_usage"`
    WrittenBytes      uint64        `json:"written_bytes"`
    ReadBytes         uint64        `json:"read_bytes"`
    WrittenKeys       uint64        `json:"written_keys"`
    ReadKeys          uint64        `json:"read_keys"`
    ApproximateSize   int64         `json:"approximate_size"`
    ApproximateKeys   int64         `json:"approximate_keys"`
    ApproximateKvSize int64         `json:"approximate_kv_size"`
    Buckets           []string      `json:"buckets,omitempty"`

    ReplicationStatus *ReplicationStatus `json:"replication_status,omitempty"`
}

// GetRegionFromMember implements the RPCClient interface.
func (c *client) GetRegionFromMember(ctx , key []byte, memberURLs []string, _ ...GetRegionOption) (*Region, error) {
    for _, url := range memberURLs {
        conn := c.pdSvcDiscovery.GetOrCreateGRPCConn(url)
        cc := pdpb.NewPDClient(conn)
        resp = cc.GetRegion(ctx, &pdpb.GetRegionRequest{
            Header:    c.requestHeader(),
            RegionKey: key,
        })
        if resp != nil {
            break
        }
    }

    return handleRegionResponse(resp), nil
}

2.1 二者的关系

一句话总结：并没有一个线性的关系。

2.1.1 文件数量 & 平均文件大小

TiKV engine size 的大小，和集群的文件数量和每个文件的大小都有关系。 例如，同样是一个文件，

  1. 小文件可能对应一条 TiKV 记录；
  2. 大文件会被拆分，对应多条 TiKV 记录。

2.1.2 MVCC GC 快慢

GC 的勤快与否也会显著影响 DB size 的大小。第三篇中有过详细讨论和验证了，这里不再赘述，

Fig. TiKV DB size soaring in a JuiceFS cluster, caused by TiKV GC lagging.

2.2 两个集群对比

  • 集群 1：~1PB 数据，以小文件为主，~30K regions，~140GB TiKV engine size (3 replicas)；
  • 集群 2：~7PB 数据，以大文件为主，~800 regions，~3GB TiKV engine size (3 replicas)；

如下面监控所示，虽然集群 2 的数据量是前者的 7 倍，但元数据只有前者的 1/47，

Fig. TiKV DB sizes and region counts of 2 JuiceFS clusters: cluster-1 with ~1PB data composed of mainly small files, cluster-2 with ~7PB data composed of mainly large files.

限速（upload/download bandwidth）本身是属于数据平面（data）的事情，也就是与 S3、Ceph、OSS 等等对象存储关系更密切。

但第二篇中已经看到，这个限速的配置信息是保存在元数据平面（metadata）TiKV 中 —— 具体来说就是 volume 的 setting 信息； 此外，后面讨论元数据请求限流（rate limiting）时还需要参考限速的设计。所以，这里我们稍微展开讲讲。

3.1 带宽限制：--upload-limit/--download-limit

  • --upload-limit，单位 Mbps
  • --download-limit，单位 Mbps

3.2 JuiceFS 限速行为

  1. 如果 juicefs mount 挂载时指定了这两个参数，就会以指定的参数为准；

  2. 如果 juicefs mount 挂载时没指定，就会以 TiKV 里面的配置为准，

    • juicefs client 里面有一个 refresh() 方法一直在监听 TiKV 里面的 Format 配置变化，
    • 当这俩配置发生变化时（可以通过 juicefs config 来修改 TiKV 中的配置信息），client 就会把最新配置 reload 到本地（本进程），
    • 这种情况下，可以看做是中心式配置的客户端限速，工作流如下图所示，

Fig. JuiceFS upload/download data bandwidth control.

3.3 JuiceFS client reload 配置的调用栈

juicefs mount 时注册一个 reload 方法，

mount
 |-metaCli.OnReload
    |-m.reloadCb = append(m.reloadCb, func() {
                                        updateFormat(c)(fmt) //  fmt 是从 TiKV 里面拉下来的最新配置
                                        store.UpdateLimit(fmt.UploadLimit, fmt.DownloadLimit)
                                      })

然后有个后台任务一直在监听 TiKV 里面的配置，一旦发现配置变了就会执行到上面注册的回调方法，

refresh()
  for {
        old := m.getFormat()
        format := m.Load(false) // load from tikv

        if !reflect.DeepEqual(format, old) {
            cbs := m.reloadCb
            for _, cb := range cbs {
                cb(format)
        }
  }

4.1 为什么需要限流？

如下图所示，

Fig. JuiceFS cluster initialization, and how POSIX file operations are handled by JuiceFS.

  • 限速保护的是 5；
  • 限流保护的是 3 & 4；

下面我们通过实际例子看看可能会打爆 3 & 4 的几种场景。

4.2 打爆 TiKV API 的几种场景

4.2.1 mlocate (updatedb) 等扫盘工具

一次故障复盘

下面的监控，左边是 TiKV 集群的请求数量，右边是 node CPU 利用率（主要是 PD leader 在用 CPU），

Fig. PD CPU soaring caused by too much requests.

大致时间线，

  • 14:30 开始，kv_get 请求突然飙升，导致 PD leader 节点的 CPU 利用率大幅飙升；
  • 14:40 介入调查，确定暴增的请求来自同一个 volume，但这个 volume 被几十个用户的 pod 挂载， 能联系到的用户均表示 14:30 没有特殊操作；
  • 14:30~16:30 继续联系其他用户咨询使用情况 + 主动排查；期间删掉了几个用户暂时不用的 pod，减少挂载这个 volume 的 juicefs client 数量，请求量有一定下降；
  • 16:30 定位到请求来源
    • 确定暴增的请求不是用户程序读写导致的，
    • 客户端大部分都 ubuntu 容器（AI 训练），
    • 使用的是同一个容器镜像，里面自带了一个 daily 的定时 mlocate 任务去扫盘磁盘，

这个扫盘定时任务的时间是每天 14:30，因此把挂载到容器里的 JuiceFS volume 也顺带扫了。 确定这个原因之后，

  • 16:40 开始，逐步强制停掉（pkill -f updatedb.mlocate） 并禁用（mv /etc/cron.daily/mlocate /tmp/）这些扫盘任务， 看到请求就下来了，PD CPU 利用率也跟着降下来了；
  • 第二天早上 6:00 又发生了一次（凌晨 00:00 其实也有一次），后来排查发生是还有几个基础镜像也有这个任务，只是 daily 时间不同。

juicefs mount 时会自动禁用 mlocate，但 CSI 部署方式中部分失效

其实官方已经注意到了 mlocate，所以 juicefs mount 的入口代码就专门有检测，开了之后就自动关闭，

// cmd/mount_unix.go

func mountMain(v *vfs.VFS, c *cli.Context) {
    if os.Getuid() == 0 {
        disableUpdatedb()
          |-path := "/etc/updatedb.conf"
          |-file := os.Open(path)
          |-newdata := ...
          |-os.WriteFile(path, newdata, 0644)
    }
    ...

但是，在 K8s CSI 部署方式中，这个代码是部分失效的：

Fig. JuiceFS K8s CSI deployment

JuiceFS per-node daemon 在创建 mount pod 时，会把宿主机的 /etc/updatedb.conf 挂载到 mount pod 里面， 所以它能禁掉宿主机上的 mlocate，

  volumes:
  - hostPath:
      path: /etc/updatedb.conf
      type: FileOrCreate
    name: updatedb

但正如上一小结的例子看到的，业务 pod 里如果开了 updatedb，它就管不到了。 而且业务容器很可能是同一个镜像启动大量 pod，挂载同一个 volume，所以扫描压力直线上升。

4.2.2 版本控制工具

类似的工具可能还有版本控制工具（git、svn）、编程 IDE（vscode）等等，威力可能没这么大，但排查时需要留意。

4.3 需求：对元数据引擎的保护能力

以上 case，包括上一篇看到的用户疯狂 update 文件的 case，都暴露出同一个问题： JuiceFS 缺少对元数据引擎的保护能力。

4.3.1 现状：JuiceFS 目前还没有

社区版目前（2024.09）是没有的，企业版不知道有没有。

下面讨论下如果基于社区版，如何加上这种限流能力。

4.4 客户端限流方案设计

Fig. JuiceFS upload/download data bandwidth control.

基于 JuiceFS 已有的设计，再参考其限速实现，其实加上一个限流能力并不难，代码也不多：

  1. 扩展 Format 结构体，增加限流配置；
  2. juicefs format|config 增加配置项，允许配置具体限流值；这会将配置写到元数据引擎里面的 volume setting；
  3. juicefs mount 里面解析 setting 里面的限流配置，传给 client 里面的 metadata 模块；
  4. metadata 模块做客户端限流，例如针对 txnkv 里面的不到 10 个方法，在函数最开始的地方增加一个限流检查，allow 再继续，否则就等待。

这是一种（中心式配置的）客户端限流方案。

4.5 服务端限流方案设计

在 TiKV 集群前面挡一层代理，在代理上做限流，属于服务端限流。

  1. 图解 JuiceFS CSI 工作流：K8s 创建带 PV 的 Pod 时，背后发生了什么（2024）

Written by Human, Not by AI Written by Human, Not by AI


文章来源: https://arthurchiao.github.io/blog/juicefs-metadata-deep-dive-4-zh/
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