CurveBS RDMA & SPDK 部署指南

OpenCurve 2023-08-23

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背景

Curve 是云原生计算基金会 (CNCF) Sandbox 项目，是网易主导自研和开源的高性能、易运维、云原生的分布式存储系统。

系统环境

至少 3 台机器作为存储节点，相关配置参考如下

CentOS 7.9
Linux 5.4.247-1.el7.elrepo.x86_64 x86_64
Mellanox CX4/CX5 网卡，交换机需要支持设置 ECN
NVMe 盘（每个盘至少占用 2 个 CPU）

至少 1 台机器作为客户端节点，相关配置参考如下

CentOS 7.9
Linux 5.4.247-1.el7.elrepo.x86_64 x86_64
Mellanox CX4/CX5 网卡，交换机需要支持设置 ECN
anox CX4/CX5 网卡，交换机需要支持设置 ECN

TIPS:
Debian 11 环境同样支持，MLNX-OFED 驱动安装参考 Installation
如果没有单独的客户端节点，可以复用存储节点，但对性能测试可能略有影响

Installation：https://docs.nvidia.com/networking/display/MLNXOFEDv582030LTS/Installation

配置

开启 IOMMU

修改 etc/default/grub，在 GRUB_COMMAND_LINE 最后加入 intel_iommu=on
，然后执行 grub2-mkconfig -o boot/grub2/grub.cfg
并重启机器。

调整 memlock 限制

SPDK 和 UCX 都会依赖 memlcok，需要进行调整，在 etc/security/limits.conf 文件中添加如下内容：

*     hard   memlock           unlimited
*     soft   memlock           unlimited

安装 OFED 驱动

1.OFED 驱动需要编译安装，默认 GCC4.8.5 会出现编译报错，通过 devtoolset 安装 GCC10

$ yum install centos-release-scl -y
$ yum install devtoolset-10 -y
$ scl enable devtoolset-10 bash

2.安装依赖包

$ yum install libibverbs-utils perftest createrepo tcl gcc-gfortran fuse-libs tk
$ yum --enablerepo=elrepo-kernel install -y kernel-lt-devel.x86_64   # kernel-devel的版本要跟实际的内核版本保持一致，如果已经安装可以省略（该命令跟内核版本有关，实际命令可能有所不同）

3.安装 OFED 驱动

i. 下载包 https://www.mellanox.com/page/mlnx_ofed_eula?mtag=linux_sw_drivers&mrequest=downloads&mtype=ofed&mver=MLNX_OFED-5.8-2.0.3.0&mname=MLNX_OFED_LINUX-5.8-2.0.3.0-rhel7.9-x86_64.tgz

ii. 解压后执行 ./mlnxofedinstall --add-kernel-support

这个过程会下载一些包和依赖，并且编译安装，中途可能会报错，根据报错安装相应的包。

iii. 完成后执行如下命令

$ dract -f
$ etc/init.d/openibd restart
$ reboot   # 重启机器

iv. 验证网络

a. IB 测试

服务端命令 ib_write_bw -F -d mlx5_bond_0 -q 1 --report_gbits -D 60 --cpu_util

客户端命令 ib_write_bw -F -d mlx5_bond_0 -q 1 --report_gbits -D 60 --cpu_util <Server IP Address>

命令中 -d 后面的参数需要替换为 ibv_devinfo
命令输出中的 hca_id

测试输出结果示例（服务端）：

测试输出结果示例（客户端）：

b. 执行 ucx_info -d | grep "Trans"
，输出中需要包含 rc_mlx5/ud_mlx5 或者 rc_verbs/uc_verbs

c. 保存如下配置到 ${HOME}/ucx.conf

[global]
UCX_TLS=ib
UCX_USE_MT_MUTEX=y
UCX_RNDV_THRESH=32K
UCX_TCP_CM_REUSEADDR=y
UCX_RDMA_CM_REUSEADDR=y
UCX_ASYNC_MAX_EVENTS=10000
UCX_RC_VERBS_MAX_NUM_EPS=10000
UCX_RC_MLX5_MAX_NUM_EPS=10000
UCX_RCACHE_STAT_MAX=10M


UCX_NET_DEVICES=mlx5_bond_0:1
#UCX_IB_GID_INDEX=3
UCX_RC_MLX5_TRAFFIC_CLASS=96
UCX_RC_VERBS_TRAFFIC_CLASS=96


UCX_RC_VERBS_TX_QUEUE_LEN=512
UCX_RC_MLX5_TX_QUEUE_LEN=512
UCX_TCP_MAX_IOV=128
UCX_LOG_LEVEL=WARN
#UCX_MAX_RNDV_RAILS=2
#UCX_MAX_EAGER_RAILS=2

其中，UCX_NET_DEVICES 还是需要用 ibv_devinfo
的输出替换，分别为 hca_id
和 port

d. ucx_perftest 测试

服务端命令 ucx_perftest -c 0

客户端命令 ucx_perftest <Server IP Address> -t ucp_am_bw -c 0 -s 65536

测试输出结果示例（服务端）：

测试输出结果示例（客户端）：

部署Curve

参考 CurveAdm 部署文档服务端客户端，请提前熟悉相应的操作和流程，特殊步骤或配置在下面备注。

服务端：https://github.com/opencurve/curveadm/wiki/curvebs-cluster-deployment

客户端：https://github.com/opencurve/curveadm/wiki/curvebs-client-deployment

CurveAdm 版本

更新到指定版本 CURVEADM_VERSION=vrdma-rc2 curveadm -u

镜像

opencurvedocker/curvebs_rdma_spdk:1.2-netease，格式化和部署，都使用这个镜像

TIPS:
由于镜像较大，需提前在存储节点和客户端节点上把镜像拉下来 docker pull opencurvedocker/curvebs_rdma_spdk:1.2-netease

格式化磁盘

由于 SPDK 版本的限制，目前格式化比例最高只能设置到 75%（第一次部署可以先格式化 10% 或者 20%，确认是否能正常部署集群）

格式化命令：curveadm format --spdk -f format.yaml
，注意其中的 —-spdk
参数。

TIPS:
SPDK 格式化的过程会绑定 NVMe 到 VFIO 驱动，导致 lsblk 无法看到 NVMe 盘
SPDK 格式化暂时不支持查看进度，需要到存储节点上查看格式化进程是否退出 ps aux | grep format（或格式化的容器是否退出）

集群拓扑文件

在 chunkserver services 中添加如下字段

chunkserver_services:
  config:
    listen.ucp_port: 92${format_replicas_sequence}  # 9200,9201,9202
    use_ucp: true
    use_spdk: true

部署集群

1. 把配置过程中使用到的 ucx.conf 文件复制到当前目录（执行 curveadm 命令的目录）

2. curveadm deploy -k
，如果不需要快照克隆服务可以加上 --skip snapshotclone

查看集群状态

进入其中一个 MDS 容器，curveadm enter ${Id}
，然后执行 curve_ops_tool copysets-status

如下输出表示正常

Copysets are healthy!total copysets: 400, unhealthy copysets: 0, unhealthy_ratio: 0%

TIPS: 如果没有部署快照克隆服务，命令有可能会报错，需要修改容器内的 etc/curve/tools.conf 配置文件
修改如下两个配置项：
snapshotCloneAddr=127.0.0.1:5555
snapshotCloneDummyPort=5556

挂载 NBD 盘

参考客户端部署文档，同样需要把 ucx.conf 放到当前目录

挂载成功后，登录到客户端机器上，lsblk 可以看到对应的 nbd 设备，可以执行 fio 测试，参考命令

fio -name=/dev/nbd0 -direct=1 -iodepth=128 -rw=randwrite -ioengine=libaio -bs=4k -size=10G -numjobs=1 -time_based -runtime=120

其他

性能测试

至少需要 100G 的卷才能测试出比较真实的性能
大 IO 顺序读写测试需要创建条带卷，curveadm map 不支持创建条带卷，需要到其中一个 MDS 容器中执行命令创建

参考命令 curve_ops_tool create -fileName=/test -userName=curve -fileLength=200 -stripeUnit=32768 -stripeCount=32
curveadm map 命令去掉自动创建卷的参数
在大 IO 读的测试中，可能会出现性能很低或抖动明显的情况，这种情况需要在物理机和交换机上进行 RDMA 拥塞控制调整（具体步骤略微繁琐，这里不展开）

使用 fio cbd 引擎测试

cbd 引擎测试可以避免 nbd 挂载带来的额外开销，在单卷测试中，会有更高的性能。

为了方便编译，如下命令以在 curveadm map 创建的容器内执行

进入容器

curve@hostname:~$ curveadm client status
Get Client Status: [OK]

Id Kind Host Container Id Status Aux Info
-- ---- ---- ------------ ------ --------
5f1c10fd4d71 curvebs curve1 dcbb6b69028e Up 9 days {"user":"test","volume":"/curve"}

curve@hostname:~$ curveadm client enter 5f1c10fd4d71 # 替换为上面输出的实际Id

在容器内编译并执行 fio 测试

$ git clone https://github.com/opencurve/fio.git -b curve
$ cd fio
$ ./configure   # 输出中，cbd engine 需要是 yes
$ make -j`nproc`


# 保存如下文件到 cbd.fio
[global]
ioengine=cbd
direct=1
bs=4k
iodepth=128
rw=randwrite
numjobs=1
size=100G
runtime=120
time_based


[filename1]
cbd=/test_curve_  # test 为卷名，curve 为用户名


$ mkdir -p curvebs/client/logs
$ ./fio cbd.fio    # 执行测试

重新部署或格式化步骤

由于版本限制，curveadm clean
命令不能回收 chunk 到 chunkfilepool 中，重新部署需要重新格式化

重新格式化前，需要解除 NVMe 绑定

$ curveadm format -f format.test.yaml --spdk --reset

存储节点重启

存储节点的 NVMe 盘在重启后没有自动绑定，需要手动绑定，然后拉起 Chunkserver

$ curveadm format -f format.yaml --spdk --only-binding
$ curveadm start --role=chunkserver

参考

[1] SPDK System Configuration User Guide：https://spdk.io/doc/system_configuration.html

[2] MLNX-OFED Installation：https://docs.nvidia.com/networking/display/MLNXOFEDv582030LTS/Installation

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关于 Curve

Curve 是一款高性能、易运维、云原生的开源分布式存储系统。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。

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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