基于云原生時代我們要什么樣的存儲系統？

1 導讀

本文介紹了目前云原生環(huán)境下，支持有狀態(tài)應用的幾種典型存儲方案的特點，并對市場主流的幾個云原生存儲產品實際測試性能進行對比。 2 現狀當前，云原生已經成為應用開發(fā)者在選擇架構設計時的首選。云原生讓應用開發(fā)者可以將所有精力都集中在開發(fā)業(yè)務邏輯本身，這極大降低了應用開發(fā)者的負擔。

而應用系統的敏捷性、擴展性、可靠性、高可用等，則由基礎設施軟件和運維團隊共同承擔。一方面，運維團隊需要利用基礎設施軟件，快速響應業(yè)務系統提出的部署、擴容、遷移等需求，另一方面，也要時刻保持業(yè)務系統和基礎設施軟件的穩(wěn)定運行。這為基礎設施軟件和運維團隊都帶來了更大的挑戰(zhàn)。

如何正確的為基礎架構軟件進行設計和選型，就成為了運維主管們最具挑戰(zhàn)的任務之一。

3 云原生場景下的存儲系統

存儲系統一直以來都是基礎設施軟件中的核心之一。無論業(yè)務采用什么樣的運行環(huán)境和架構，都離不開存儲系統的支撐。

在過去的 30 年中，業(yè)務系統的運行環(huán)境經歷了巨大的變化，從單獨部署的物理機，小規(guī)模部署的虛擬化環(huán)境，大規(guī)模部署的云環(huán)境，以及目前的 K8s 平臺。在這個變革的過程中，業(yè)務系統對平臺敏捷性的要求越來越高。

在物理機時代，運維人員需要手動配置存儲系統和部署業(yè)務系統，業(yè)務上線以周為單位。而在云原生時代，每分鐘都可能發(fā)布新的應用版本，每天都可能有大量的業(yè)務要上線。

這意味著，云原生時代的存儲系統，除了要滿足性能、穩(wěn)定性、可靠性的要求以外，還要滿足業(yè)務系統對敏捷性的要求，能夠通過統一的編排系統配合業(yè)務上線，并且可以實現快速擴容。同時，為了減輕運維管理員的工作負擔，存儲系統自身的自動化運維能力，也成為運維團隊關注的核心焦點。

4 云原生的存儲方案

從 CNCF 的調查可以看出，目前存儲系統依然是云原生場景使用和部署中面臨的最主要障礙之一。接下來我們來介紹一下云原生場景下不同存儲方案的優(yōu)劣點。

本地磁盤

本地磁盤是最容易想到的方式，也是從物理機時代就一直在使用的方式。

在服務器的硬盤槽上插上硬盤，并利用 HBA 卡或軟件的方式制作 RAID，劃分邏輯卷，格式化成某種文件系統后，掛載到容器中。

由于磁盤和應用系統中間的 IO 路徑最短，本地磁盤可以提供最佳的性能。同時 RAID 提供了一定程度的可靠性的保證，可以避免因單個磁盤故障而導致的數據丟失。因此，目前有大量用戶采用這種方式為有狀態(tài)的應用提供存儲服務。

然而本地磁盤方案也存在著巨大的缺陷。

首先，本地磁盤無法提供節(jié)點級別的高可用，當物理節(jié)點發(fā)生故障時，由于數據都存儲在故障節(jié)點上，所以應用無法被恢復到其他節(jié)點。如果業(yè)務系統有節(jié)點級高可用的要求，則必須由業(yè)務系統自己實現數據層面的高可用，這極大的增加了業(yè)務系統的復雜度。

其次，本地磁盤在敏捷性上也無法滿足業(yè)務需求，業(yè)務使用的存儲空間受限于本地磁盤的大小，如果達到磁盤空間的上限后難以擴容。部署 RAID 也是相當耗時的操作，難以實現在短時間內部署大量的應用系統。

此外，該方案無論是部署還是故障后的修復，都需要大量人力的參與，這使得本地存儲方案的運維成本非常高。同時由于節(jié)點間的存儲空間無法共享，也很容易造成存儲空間的浪費。

總的來說，本地磁盤的方案只適合在業(yè)務容器化的初期階段進行小規(guī)模試用，難以在大規(guī)模場景下被廣泛使用。

集中式存儲

集中式存儲提供了可遠程訪問共享存儲的能力。和本地磁盤的方案相比，集中式存儲解決了應用系統高可用的問題，當業(yè)務系統所在的服務器發(fā)生故障時，由于數據不再存儲在服務器本地，而是存儲在遠端的共享存儲中，所以可以在其他節(jié)點上把應用拉起來，以實現業(yè)務系統的高可用。此外，由于數據集中存儲，也一定程度解決了本地存儲對磁盤空間浪費的問題。

很多商用存儲都采用集中式存儲架構，除了基本的數據讀寫能力外，還提供了很多高級功能，包括快照、克隆、容災等等，進一步提升業(yè)務數據的可靠性。

然而集中式存儲的架構決定了它不適合云原生的場景。

集中式存儲采用存儲控制器加盤柜的形式，控制器負責提供性能和存儲功能，盤柜提供可擴展的存儲容量。

盡管集中式存儲可以為單個業(yè)務系統提供較高的性能保證，但是當面臨大量業(yè)務并發(fā)訪問時，存儲控制器則成為了性能瓶頸。如果想要滿足大量業(yè)務對性能需求，需要采用多套集中式存儲系統，存儲系統的管理成本也會急劇上升。

此外，由于集中式存儲誕生在幾十年前，在設計上就沒有把敏捷性和運維便利性考慮進去，無法應對短時間內大量 Volume 的并發(fā)創(chuàng)建和銷毀操作，無法滿足業(yè)務系統對敏捷性的要求。

分布式存儲

分布式存儲的誕生就是為了解決集中式存儲無法解決的問題。

分布式存儲天然具有橫向擴展能力，在性能和高可用方面遠優(yōu)于集中式存儲，非常適合應對大規(guī)模虛擬化場景。與此同時，分布式存儲也逐漸具備了企業(yè)級存儲的能力，包括快照、克隆等等。

不過，盡管分布式存儲在架構上具備眾多優(yōu)點，但在實現難度上具備非常大的挑戰(zhàn)，并不是所有的分布式存儲都能夠充分發(fā)揮出分布式架構的優(yōu)勢。在實際的使用過程中，大部分分布式存儲的性能和穩(wěn)定性都難以達到生產級別的標準，這使得很多運維團隊不敢輕易地部署分布式存儲產品。

總結

5 云原生有狀態(tài)應用對存儲系統的需求談存儲技術無法脫離應用場景。在云原生架構下，大部分業(yè)務系統不會處理數據存儲的邏輯，而是盡可能將數據存儲和處理能力交給數據庫來完成。

目前越來越多的數據庫也在采用云原生架構，數據庫迎來了云原生時代。云原生數據庫將實例運行在容器中，具備了快速部署，快速擴容的能力。同時，云原生數據庫也采用了“存算分離”的架構，將數據庫計算邏輯和存儲邏輯進一步進行分離，存儲能力交給更專業(yè)的存儲系統完成，數據庫只專注在數據庫的業(yè)務邏輯處理。

在某種程度上講，我們可以說云原生時代的有狀態(tài)應用，大部分指的就是“云原生數據庫”。接下來，我們分兩種典型的數據庫類型進行介紹。

交易型數據庫（OLTP）

常見的 OLTP 數據庫有 MySQL，PostgreSQL 等，通常承載的都是核心交易類業(yè)務，對存儲系統的數據可靠性、性能要求極高。交易類業(yè)務本身對延遲非常敏感，所以存儲系統的性能直接決定了 OLTP 系統能提供的能力。存儲系統的帶寬越高、延遲越低，OLTP 能提供的 TPS 越高。

每一套業(yè)務系統通常都會有 N 套獨立的 OLTP 數據庫作為業(yè)務支撐。由于業(yè)務系統會頻繁的進行部署以及擴容，所以支撐 OLTP 的存儲系統必須具備很高的敏捷性，可以快速提供數據庫對存儲空間的需求，同時也要方便的進行擴容等操作。

大部分 OLTP 數據庫采用塊存儲系統作為數據存儲系統，因為塊存儲通常可以提供最佳的性能。此外，商業(yè)塊存儲還提供了快照、克隆等技術，可以很好地保證數據庫業(yè)務的延續(xù)性。

分析型數據庫（OLAP）

OLAP 數據庫主要用在數據分析場景，對存儲系統的可靠性以及延遲的要求都不像 OLTP 數據庫那么高，且因為數據量巨大，所以對存儲成本也非常敏感。

為了支撐 OLAP 對存儲成本的要求，存儲系統通常采用 EC 技術，以降低數據存儲的成本。而考慮到文件接口難以支撐百億級別的文件數量，所以 OLAP 使用的存儲系統通常采用對象接口，例如 S3 接口。

OLAP 系統對敏捷性沒有特殊的需求，一旦部署好后，最常見的運維操作是擴容，并不會對數據庫頻繁的進行重新部署和銷毀操作。

基于以上因素，分析型數據庫通常采用支持 EC 的對象存儲作為數據存儲服務，通過 S3 接口訪問數據。

總結

6 多云環(huán)境對存儲系統帶來的新挑戰(zhàn)隨著云技術越來越成熟，越來越多的企業(yè)面臨多云的需求：部分對數據安全不敏感且具有大量網絡流量的業(yè)務需要使用公有云服務，而對數據安全性和服務穩(wěn)定性要求較高的業(yè)務需要使用私有云服務。

公有云和私有云在產品設計理念上完全不同，產品的使用方式、運維方式、服務質量、產品參數也完全不同。即使同樣是公有云或者私有云，不同的服務提供商之間也存在著巨大差異。多云的環(huán)境，對企業(yè)的運維團隊提出了巨大的挑戰(zhàn)。

而云原生架構的誕生，就是為了應對多云的挑戰(zhàn)：開發(fā)者在設計云原生應用時，只需要關注應用被如何創(chuàng)建和部署，無需關注在哪里運行。

然而盡管目前有相當多的開發(fā)者采用了云原生的架構設計應用系統，但是對于基礎架構軟件來說，目前還是由不同的云廠商來提供?；A架構的運維人員需要為不同服務商提供的存儲系統，準備不同的運維方式，這極大的增加了運維人員的負擔。

由此也誕生一個新的存儲系統類別：云原生存儲系統。云原生存儲系統可以良好的運行在各種不同服務商提供的公有云環(huán)境或私有云環(huán)境，并且為運維人員提供相同接口和運維方式。云原生存儲系統可以極大的降低運維團隊的負擔。

云原生存儲有什么不同

此處我們以 IOMesh 的架構圖作為示例，說明云原生存儲的特點。

云原生存儲不僅僅可以做到支持在公有云和私有云運行，而且提供了容器化部署、自動運維、聲明式接口等特征，讓用戶可以采用和運維其他云原生應用一樣的方式對存儲系統進行部署、運維和管理。

除此之外，云原生存儲還需要能夠很好地和其他云原生基礎設施配合，例如云原生數據庫，使得云原生數據庫可以真正的在公有云和私有云都能夠得到一致的用戶體驗。

7 如何選擇云原生存儲云原生存儲也是存儲系統，所以存儲系統所必備的可靠性，性能，高可用等等特點都是必不可少的。

除此之外，“云原生”對存儲系統提出了更高的要求。

盡量減少環(huán)境依賴

云原生存儲系統應盡量不對軟硬件環(huán)境存在任何依賴，例如對內核的依賴，對特定的網絡設備和磁盤型號的依賴等等。只有盡量少的依賴，才能夠做到最大的適配性。

避免資源消耗過高

云原生存儲系統以容器的形式和業(yè)務系統混合部署在容器平臺上。如果存儲系統占用過多的計算資源（CPU、內存），則會導致整體投入成本太高。

聲明式運維方式

存儲系統應支持通過聲明式的接口進行運維管理，同時支持一定程度的自動化運維，包括在線擴容、升級等等。當發(fā)生硬件故障時，存儲服務可以自動恢復，以保證業(yè)務系統不受影響。

云原生生態(tài)

云原生存儲系統應該可以很好地和云原生的運維生態(tài)系統結合，包括監(jiān)控、報警、日志處理等待。

8 云原生存儲系統的性能對比性能是評判存儲系統是否能夠支撐核心業(yè)務的關鍵指標。本文將對 4 個常見的云原生存儲系統，IOMesh、Longhorn、Portworx、OpenEBS，的性能測試結果進行對比。

我們準備了三個 Worker 節(jié)點作為運行應用和云原生存儲的節(jié)點，每個節(jié)點配備了兩塊 SATA SSD，四塊 SATA HDD，以及萬兆網卡。

在測試中，我們采用最常見的 MySQL 數據庫作為有狀態(tài)應用，并使用 sysbench-tpcc 模擬業(yè)務負載。下表提供了四個云原生存儲系統在 TPC-C MySQL 測試中的 TPS、QPS 以及 P95 延遲數據。

從以上數據與對比可以明顯地看出， IOMesh 在絕對性能，以及性能的穩(wěn)定性上，都遙遙領先于其他的云原生存儲系統，具備為核心生產系統提供存儲支撐的能力。

9 總結隨著云原生時代的到來，越來越多的業(yè)務系統會采用云原生架構。存儲系統作為承載業(yè)務穩(wěn)定運行的核心組件，在云原生的架構下，也面臨著新的挑戰(zhàn)。與此同時，數據庫以及存儲系統自身也受到了云原生架構的影響，逐漸發(fā)展出云原生數據庫和云原生存儲系統。未來可以看到越來越多的云原生數據庫和云原生存儲出現在數據中心中，成為被廣泛使用的技術。

作者：張凱現任 SmartX 聯合創(chuàng)始人兼 CTO。張凱碩士畢業(yè)于清華大學計算機系，擁有十余年分布式存儲研究與產品經驗。在創(chuàng)立 SmartX 之前，張凱曾就職于 Baidu，負責大數據平臺基礎設施建設、穩(wěn)定性和性能優(yōu)化。

文章轉載：CSDN（ID：CSDNnews）

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