硬件环境

• 服务器数量：7
• CPU：Intel Xeon Gold 6130 @ 2.10GHz * 2
• 内存：128GB
• 硬盘：1.8TB HDD * 18 ， 800GB SSD * 4
• 网卡：Intel X722 10G 网卡，双口绑定

软件环境

• 系统：RHEL7.4
• Kernel：3.10.0-862.14.4.el7.x86_64
• Ceph 版本：Ceph Nautilus 14.2.2
• nfs-ganesha 版本：2.8.1.2
• vdbench 版本：vdbench50407

测试过程

1. 新建 ceph fs 存储池，采用三副本，整个存储池可用空间约为 70TB
2. 使用 ceph-fuse 挂载到本地
3. 使用 vdbench 填充数据

填充参数：
depth=4,width=4,files=30000,size=4m
即一共 4**4=256 个目录，4**4*30000=7680000 个文件
总数据量 7680000*4MB=30720000MB，约为 30TB，占存储可用空间的一半。

4. 填充完成后使用 nfs-ganesha 挂载到本地目录
5. vdbench 进行 1M 和 4K 的读写测试

遇到问题

1. 集群出现 warning

    health: HEALTH_WARN
            1 MDSs report oversized cache
            1 clients failing to respond to cache pressure

2. 检测发现 ceph-mds 内存占用达到 17GB

top - 10:20:25 up 2 days, 18:12,  2 users,  load average: 31.00, 27.43, 22.01
Tasks: 839 total,   2 running, 837 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 19.5 us,  1.8 sy,  0.0 ni, 64.1 id, 14.4 wa,  0.0 hi,  0.1 si,  0.0 st
KiB Mem : 13147865+total,  6555780 free, 37243688 used, 87679192 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 80960928 avail Mem

    PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 202207 ceph      20   0 17.814g 0.017t  11244 S  20.1 13.9 172:43.11 ceph-mds
 206625 root      20   0 9146480 2.162g   8080 S 205.6  1.7   1082:52 ganesha.nfsd
2467822 root      20   0 8656960 1.112g  13060 S  1080  0.9 124:33.83 java
 184565 ceph      20   0 1360896 902028  12264 S   1.0  0.7  37:49.04 ceph-mon
 196099 ceph      20   0 2007264 800296   7276 S   1.0  0.6  75:10.36 ceph-osd
 192308 ceph      20   0 2098324 748500   7904 S   1.0  0.6  89:43.63 ceph-osd
 193257 ceph      20   0 2076836 744500   7292 S   0.7  0.6  76:48.09 ceph-osd
 191828 ceph      20   0 2072040 723760   7644 S   0.3  0.6  80:59.83 ceph-osd
 199075 ceph      20   0 2005936 723612   7268 S   0.3  0.6  68:55.24 ceph-osd

3. 检查 ceph mds 中有 400多万的 inodes

[root@node-mds01 vdbench50407]# ceph daemon mds.node-mds1 perf dump mds
{
    "mds": {
        "request": 25344415,
        "reply": 25344415,
        "reply_latency": {
            "avgcount": 25344415,
            "sum": 4242.973167343,
            "avgtime": 0.000167412
        },
        "forward": 0,
        "dir_fetch": 24384,
        "dir_commit": 30030,
        "dir_split": 256,
        "dir_merge": 0,
        "inode_max": 2147483647,
        "inodes": 4507742,
        "inodes_top": 3081334,
        "inodes_bottom": 1426151,
        "inodes_pin_tail": 257,
        "inodes_pinned": 105836,
        "inodes_expired": 55219148,
        "inodes_with_caps": 105572,
        "caps": 105583,
        "subtrees": 2,
        "traverse": 33307765,
        "traverse_hit": 9827901,
        "traverse_forward": 0,
        "traverse_discover": 0,
        "traverse_dir_fetch": 24371,
        "traverse_remote_ino": 0,
        "traverse_lock": 0,
        "load_cent": 207075,
        "q": 43,
        "exported": 0,
        "exported_inodes": 0,
        "imported": 0,
        "imported_inodes": 0,
        "openino_dir_fetch": 0,
        "openino_backtrace_fetch": 0,
        "openino_peer_discover": 0
    }
}

4. ceph mds 实时性能监控中显示有超过500万的 inodes

[root@node-mds01 vdbench50407]# ceph daemonperf mds.node-mds01
---------------mds---------------- --mds_cache--- ------mds_log------ -mds_mem- ----mds_server----- mds_ -----objecter------ purg
req  rlat fwd  inos caps exi  imi |stry recy recd|subm evts segs repl|ino  dn  |hcr  hcs  hsr  cre |sess|actv rd   wr   rdwr|purg|
  0    0    0  5.4M 105k   0    0 |  0    0    0 |  0   89k 130    0 |5.4M 5.4M|  0    0    0    0 |  3 |  0    0    0    0 |  0
 65   13    0  5.4M 105k   0    0 |  0    0    0 | 81   88k 130    0 |5.4M 5.4M| 65    0    0    0 |  3 |  0    9   46    0 |  0
 75    2    0  5.4M 105k   0    0 |  0    0    0 | 70   88k 130    0 |5.4M 5.4M| 75    0    0    0 |  3 |  0    6   37    0 |  0
 73    4    0  5.4M 105k   0    0 |  0    0    0 | 77   88k 130    0 |5.4M 5.4M| 73    0    0    0 |  3 |  0    8   37    0 |  0
 82    4    0  5.4M 105k   0    0 |  0    0    0 | 81   88k 130    0 |5.4M 5.4M| 82    0    0    0 |  3 |  0   12   41    0 |  0
 70    6    0  5.5M 105k   0    0 |  0    0    0 | 73   88k 130    0 |5.5M 5.5M| 70    0    0    0 |  3 |  0   15   35    0 |  0
 72   22    0  5.4M 105k   0    0 |  0    0    0 |100   88k 130    0 |5.4M 5.4M| 72    0    0    0 |  3 |  0   11   68    0 |  0
 77    4    0  5.5M 105k   0    0 |  0    0    0 | 75   89k 130    0 |5.5M 5.5M| 77    0    0    0 |  3 |  0    9   39    0 |  0
 71    6    0  5.5M 105k   0    0 |  0    0    0 | 75   89k 130    0 |5.5M 5.5M| 71    0    0    0 |  3 |  0   13   36    0 |  0
 75    3    0  5.5M 105k   0    0 |  0    0    0 | 74   89k 130    0 |5.5M 5.5M| 75    0    0    0 |  3 |  0    8   38    0 |  0
 74    4    0  5.6M 105k   0    0 |  0    0    0 | 74   89k 130    0 |5.6M 5.6M| 74    0    0    0 |  3 |  0   10   37    0 |  0
 74   19    0  5.5M 105k   0    0 |  0    0    0 |128   89k 129    0 |5.5M 5.5M| 74    0    0    0 |  3 |  1   15   88    0 |  0
 70    7    0  5.6M 105k   0    0 |  0    0    0 | 68   89k 129    0 |5.6M 5.6M| 70    0    0    0 |  3 |  0   13   36    0 |  0
 74    3    0  5.6M 105k   0    0 |  0    0    0 | 77   89k 129    0 |5.6M 5.6M| 74    0    0    0 |  3 |  0    8   37    0 |  0
 12    4    0  5.6M 105k   0    0 |  0    0    0 | 44   89k 129    0 |5.6M 5.6M| 12    0    0    0 |  3 |  0    2    6    0 |  0
  0    0    0  5.6M 105k   0    0 |  0    0    0 | 38   89k 129    0 |5.6M 5.6M|  0    0    0    0 |  3 |  0    0    0    0 |  0

5. 根据网络上的资料，检查 mds_cache_memory_limit 值为 1GB，报警阈值为 1.5（即达到 1.5 倍时产生告警）。

[root@node-mds01 vdbench50407]# ceph daemon mds.node-mds01 config show | grep mds_cache
    "mds_cache_memory_limit": "1073741824",
    "mds_cache_mid": "0.700000",
    "mds_cache_reservation": "0.050000",
    "mds_cache_size": "0",
    "mds_cache_trim_decay_rate": "1.000000",
    "mds_cache_trim_threshold": "65536",
[root@node-mds01 vdbench50407]# ceph daemon mds.node-mds01 config show | grep mds_health
    "mds_health_cache_threshold": "1.500000",
    "mds_health_summarize_threshold": "10",
[root@node-mds01 vdbench50407]#

解决问题

扩大 mds_cache_memory_limit 到 10GB 后，再次测试，未出现 warn。

1. 使用命令行修改

ceph daemon mds.node-mds01 config set mds_cache_memory_limit 10737418240

2. 修改 ceph.conf 配置文件

# used by cephfs
[mds]
mds cache memory limit = 10737418240

ansible cephall -m copy -a 'src=/etc/ceph/ceph.conf dest=/etc/ceph/ceph.conf owner=ceph group=ceph mode=0644'

systemctl restart ceph-mds@`hostname`

注意：

• 在只填充 1TB 数据时，也进行过测试，未出现 warn。说明文件数量的多少与 mds 的内存占用正相关。
• 在 Ceph Nautilus 版本中，提高了 MDS 在大 cache 下的稳定性。官方文档：V14.2.0 NAUTILUS RELEASE NOTE。因此在 Ceph Luminous 版本中不一定适用此方法。

参考资料分析

1. 官方文档资料：WORKING SET SIZE

The MDS acts as a cache for the metadata stored in RADOS. Metadata performance is very different for workloads whose metadata fits within that cache.
If your workload has more files than fit in your cache (configured using mds_cache_memory_limit or mds_cache_size settings), then make sure you test it appropriately: don’t test your system with a small number of files and then expect equivalent performance when you move to a much larger number of files.

大概意思： MDS 作为 RADOS 中的 metadata 的 cache。当在 cacha 不同时的 workload，metadata 的性能也非常不一样。如果 workload 中文件数量超过了 cache 的合适值（使用 mds_cache_memory_limit 控制），那么要确保进行充分测试。不能使用少量文件测试的性能，来等价于超大量的文件。

2. 参考资料二：里面提到了文件数量巨大时，会出现此错误。

3. 参考资料三：翻译了此问题的官方解释：客户端不响应服务端释放缓存的请求才造成此问题。

4. 官方文档：Understanding MDS Cache Size Limits：说明 MDS cache limit 的原理，并不是真限制 cache ，超过阈值的 1.5 倍时会尝试回收，并给出告警。