在学习Ceph之前，需要了解元数据的概念。元数据又称为中介数据、中继数据，为描述数据的数据。主要描述数据属性的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。通俗地说，就 是用于描述一个文件的特征的系统数据，比如访问权限、文件拥有者以及文件数据库的分布信息（inode)等等。在集群文件系统中，分布信息包括文件在磁盘上的位置以 及磁盘在集群中的位置。用户需要操作一个文件就必须首先得到它的元数据，才能定位到文件的位置并且得到文件的内容或相关属性。
使用stat命令，可以显示文件的元数据
[root@ceph-node1 ~]# stat 1.txt
File: ‘1.txt’
Size: 0 Blocks: 0 IO Block: 4096 regular empty file
Device: 802h/2050d Inode: 33889728 Links: 1
Access: (0644/-rw-r--r--) Uid: ( 0/ root) Gid: ( 0/ root)
Context: unconfined_u:object_r:admin_home_t:s0
Access: 2018-08-05 16:38:22.137566272 +0800
Modify: 2018-08-05 16:38:22.137566272 +0800
Change: 2018-08-05 16:38:22.137566272 +0800
Birth: -
File：文件名
Size：文件大小（单位：B）
Blocks：文件所占扇区个数，为8的倍数（通常的Linux扇区大小为512B，连续八个扇区组成一个block）
IO Block：每个数据块的大小（单位：B）
regular file：普通文件（此处显示文件的类型）
Inode：文件的Inode号
Links：硬链接次数
Access：权限
Uid：属主id/属主名
Gid：属组id/属组名
Access：最近访问时间
Modify：数据改动时间
Change：元数据改动时间
以上的参数均属于文件的元数据，元数据即用来描述数据的数据。
元数据的管理方式有2种方式：集中式管理和分布式管理。
集中式管理是指在系统中有一个节点专门司职元数据管理，所有元数据都存储在该节点的存储设备上。所有客户端对文件的请求前，都要先对该元数据管理器请求元数据。
分布式管理是指将元数据存放在系统的任意节点并且能动态的迁移。对元数据管理的职责也分布到各个不同的节点上。大多数集群文件系统都采用集中式的元数据管理。
因为集中式管理实现简单，一致性维护容易，在一定的操作频繁内可以提供较为满意的性能。缺点是单一失效的问题，若该服务器失效，整个系统将无法正常 工作。而且，当对元数据的操作过于频繁时，集中的元数据管理会成为整个系统的性能瓶颈。
分布式元数据管理的好处是解决了集中式管理的单一失效点问题，而且性能不会随着操作频繁而出现瓶颈。其缺点是，实现复杂，一致性维护复杂，对性能有一 定的影响。
Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式的存储系统。Ceph 独一无二地用统一的系统提供了对象、块、和文件存储功能，它可靠性高、管理简便、并且是开源软件。 Ceph 的强大足以改变贵公司的 IT 基础架构、和管理海量数据的能力。Ceph 可提供极大的伸缩性——供成千用户访问 PB 乃至 EB 级的数据。 Ceph 节点以普通硬件和智能守护进程作为支撑点， Ceph 存储集群组织起了大量节点，它们之间靠相互通讯来复制数据、并动态地重分布数据。
Ceph的核心组件包括Ceph OSD、Ceph Monitor和Ceph MDS三大组件。
Ceph OSD：OSD的英文全称是Object Storage Device，它的主要功能是存储数据、复制数据、平衡数据、恢复数据等，与其它OSD间进行心跳检查等，并将一些变化情况上报给Ceph Monitor。一般情况下一块硬盘对应一个OSD，由OSD来对硬盘存储进行管理，当然一个分区也可以成为一个OSD。
Ceph Monitor：由该英文名字我们可以知道它是一个监视器，负责监视Ceph集群，维护Ceph集群的健康状态，同时维护着Ceph集群中的各种Map图，比如OSD Map、Monitor Map、PG Map和CRUSH Map，这些Map统称为Cluster Map，Cluster Map是RADOS的关键数据结构，管理集群中的所有成员、关系、属性等信息以及数据的分发，比如当用户需要存储数据到Ceph集群时，OSD需要先通过Monitor获取最新的Map图，然后根据Map图和object id等计算出数据最终存储的位置。
Ceph MDS：全称是Ceph MetaData Server，主要保存的文件系统服务的元数据，但对象存储和块存储设备是不需要使用该服务的。
查看各种Map的信息可以通过如下命令：ceph osd(mon、pg) dump
架构图：
Ceph系统逻辑层次结构：
自下向上，可以将Ceph系统分为四个层次：
- （1）基础存储系统RADOS（Reliable, Autonomic, Distributed Object Store，即可靠的、自动化的、分布式的对象存储）
顾名思义，这一层本身就是一个完整的对象存储系统，所有存储在Ceph系统中的用户数据事实上最终都是由这一层来存储的。而Ceph的高可靠、高可扩展、高性能、高自动化等等特性本质上也是由这一层所提供的。因此，理解RADOS是理解Ceph的基础与关键。
这一层的功能是对RADOS进行抽象和封装，并向上层提供API，以便直接基于RADOS（而不是整个Ceph）进行应用开发。特别要注意的是，RADOS是一个对象存储系统，因此，librados实现的API也只是针对对象存储功能的。
RADOS采用C++开发，所提供的原生librados API包括C和C++两种。物理上，librados和基于其上开发的应用位于同一台机器，因而也被称为本地API。应用调用本机上的librados API，再由后者通过socket与RADOS集群中的节点通信并完成各种操作。
这一层包括了三个部分：RADOS GW（RADOS Gateway）、 RBD（Reliable Block Device）和Ceph FS（Ceph File System），其作用是在librados库的基础上提供抽象层次更高、更便于应用或客户端使用的上层接口。
RADOS GW是一个提供与Amazon S3和Swift兼容的RESTful API的gateway，以供相应的对象存储应用开发使用。RADOS GW提供的API抽象层次更高，但功能则不如librados强大。因此，开发者应针对自己的需求选择使用。
RBD则提供了一个标准的块设备接口，常用于在虚拟化的场景下为虚拟机创建volume。目前，Red Hat已经将RBD驱动集成在KVM/QEMU中，以提高虚拟机访问性能。
Ceph FS是通过Linux内核客户端和FUSE来提供一个兼容POSIX的文件系统。
RADOS如图所示，RADOS集群主要由2种节点组成。一种是负责数据存储和维护功能的OSD，另一种则是若干个负责完成系统状态监测和维护的monitor。OSD和monitor之间相互传输节点的状态信息，共同得出系统的总体工作运行状态，并形成一个全局系统状态记录数据结构，即所谓的cluster map。这个数据结构和RADOS提供的特定算法相结合，便实现了Ceph“无需查表，算算就好”的核心机制和若干优秀特性。
在使用RADOS系统时，大量的客户端程序通过与OSD或者monitor的交互获取cluster map，然后直接在本地进行计算，得出对象的存储位置后，便直接与对应的OSD通信，完成数据的各种操作。可见，在此过程中，只要保证cluster map不频繁更新，则客户端显然可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。在RADOS的运行过程中，cluster map的更新完全取决于系统的状态变化，而导致这一变化的常见事件只有两种：OSD出现故障，或者RADOS规模扩大。而正常应用场景下，这两种事件发生的频率显然远远低于客户端对数据进行访问的频率。
Ceph 存储集群从 Ceph 客户端接收数据——不管是来自 Ceph 块设备、 Ceph 对象存储、 Ceph 文件系统、还是基于 librados 的自定义实现——并存储为对象。每个对象是文件系统中的一个文件，它们存储在对象存储设备上。由 Ceph OSD 守护进程处理存储设备上的读/写操作。
在传统架构里，客户端与一个中心化的组件通信（如网关、中间件、 API 、前端等等），它作为一个复杂子系统的唯一入口，它引入单故障点的同时，也限制了性能和伸缩性（就是说如果中心化组件挂了，整个系统就挂了）。
Ceph 消除了集中网关，允许客户端直接和 Ceph OSD 守护进程通讯。 Ceph OSD 守护进程自动在其它 Ceph 节点上创建对象副本来确保数据安全和高可用性；为保证高可用性，监视器也实现了集群化。为消除中心节点， Ceph 使用了 CRUSH 算法。
File —— 此处的file就是用户需要存储或者访问的文件。当用户要将数据存储到Ceph集群时，存储数据都会被分割成多个object。
Ojbect —— 每个object都有一个object id，每个object的大小是可以设置的，默认是4MB，object可以看成是Ceph存储的最小存储单元。
PG（Placement Group）—— 顾名思义，PG的用途是对object的存储进行组织和位置映射。由于object的数量很多，所以Ceph引入了PG的概念用于管理object，每个object最后都会通过CRUSH计算映射到某个pg中，一个pg可以包含多个object。
OSD —— 即object storage device，PG也需要通过CRUSH计算映射到osd中去存储，如果是二副本的，则每个pg都会映射到二个osd，比如[osd.1,osd.2]，那么osd.1是存放该pg的主副本，osd.2是存放该pg的从副本，保证了数据的冗余。
这次映射的目的是，将用户要操作的file，映射为RADOS能够处理的object。其映射十分简单，本质上就是按照object的最大size对file进行切分，相当于RAID中的条带化过程。这种切分的好处有二：一是让大小不限的file变成最大size一致、可以被RADOS高效管理的object；二是让对单一file实施的串行处理变为对多个object实施的并行化处理。
每一个切分后产生的object将获得唯一的oid，即object id。其产生方式也是线性映射，极其简单。图中，ino是待操作file的元数据，可以简单理解为该file的唯一id。ono则是由该file切分产生的某个object的序号。而oid就是将这个序号简单连缀在该file id之后得到的。举例而言，如果一个id为filename的file被切分成了三个object，则其object序号依次为0、1和2，而最终得到的oid就依次为filename0、filename1和filename2。
这里隐含的问题是，ino的唯一性必须得到保证，否则后续映射无法正确进行。
在file被映射为一个或多个object之后，就需要将每个object独立地映射到一个PG中去。这个映射过程也很简单，如图中所示，其计算公式是：
hash(oid) & mask -> pgid
由此可见，其计算由两步组成。首先是使用Ceph系统指定的一个静态哈希函数计算oid的哈希值，将oid映射成为一个近似均匀分布的伪随机值。然后，将这个伪随机值和mask按位相与，得到最终的PG序号（pgid）。根据RADOS的设计，给定PG的总数为m（m应该为2的整数幂），则mask的值为m-1。因此，哈希值计算和按位与操作的整体结果事实上是从所有m个PG中近似均匀地随机选择一个。基于这一机制，当有大量object和大量PG时，RADOS能够保证object和PG之间的近似均匀映射。又因为object是由file切分而来，大部分object的size相同，因而，这一映射最终保证了，各个PG中存储的object的总数据量近似均匀。
从介绍不难看出，这里反复强调了“大量”。只有当object和PG的数量较多时，这种伪随机关系的近似均匀性才能成立，Ceph的数据存储均匀性才有保证。为保证“大量”的成立，一方面，object的最大size应该被合理配置，以使得同样数量的file能够被切分成更多的object；另一方面，Ceph也推荐PG总数应该为OSD总数的数百倍，以保证有足够数量的PG可供映射。
第三次映射就是将作为object的逻辑组织单元的PG映射到数据的实际存储单元OSD。如图所示，RADOS采用一个名为CRUSH的算法，将pgid代入其中，然后得到一组共n个OSD。这n个OSD即共同负责存储和维护一个PG中的所有object。前已述及，n的数值可以根据实际应用中对于可靠性的需求而配置，在生产环境下通常为3。具体到每个OSD，则由其上运行的OSD deamon负责执行映射到本地的object在本地文件系统中的存储、访问、元数据维护等操作。
Ceph通过三次映射，完成了从file到object、PG和OSD整个映射过程。通观整个过程，可以看到，这里没有任何的全局性查表操作需求。
以file写入过程为例，对数据操作流程进行说明。
为简化说明，便于理解，此处进行若干假定。首先，假定待写入的file较小，无需切分，仅被映射为一个object。其次，假定系统中一个PG被映射到3个OSD上。
基于上述假定，则file写入流程可以被下图表示：
如图所示，当某个client需要向Ceph集群写入一个file时，首先需要在本地完成上面叙述的寻址流程，将file变为一个object，然后找出存储该object的一组三个OSD。这三个OSD具有各自不同的序号，序号最靠前的那个OSD就是这一组中的Primary OSD，而后两个则依次是Secondary OSD和Tertiary OSD。
找出三个OSD后，client将直接和Primary OSD通信，发起写入操作（步骤1）。Primary OSD收到请求后，分别向Secondary OSD和Tertiary OSD发起写入操作（步骤2、3）。当Secondary OSD和Tertiary OSD各自完成写入操作后，将分别向Primary OSD发送确认信息（步骤4、5）。当Primary OSD确信其他两个OSD的写入完成后，则自己也完成数据写入，并向client确认object写入操作完成（步骤6）。
之所以采用这样的写入流程，本质上是为了保证写入过程中的可靠性，尽可能避免造成数据丢失。同时，由于client只需要向Primary OSD发送数据，因此，在Internet使用场景下的外网带宽和整体访问延迟又得到了一定程度的优化。
当然，这种可靠性机制必然导致较长的延迟，特别是，如果等到所有的OSD都将数据写入磁盘后再向client发送确认信号，则整体延迟可能难以忍受。因此，Ceph可以分两次向client进行确认。当各个OSD都将数据写入内存缓冲区后，就先向client发送一次确认，此时client即可以向下执行。待各个OSD都将数据写入磁盘后，会向client发送一个最终确认信号，此时client可以根据需要删除本地数据。
分析上述流程可以看出，在正常情况下，client可以独立完成OSD寻址操作，而不必依赖于其他系统模块。因此，大量的client可以同时和大量的OSD进行并行操作。同时，如果一个file被切分成多个object，这多个object也可被并行发送至多个OSD。
从OSD的角度来看，由于同一个OSD在不同的PG中的角色不同，因此，其工作压力也可以被尽可能均匀地分担，从而避免单个OSD变成性能瓶颈。
如果需要读取数据，client只需完成同样的寻址过程，并直接和Primary OSD联系。
从上面的学习，我们知道由若干个monitor共同负责整个Ceph集群中所有OSD状态的发现与记录，并且共同形成cluster map的master版本，然后扩散至全体OSD以及client。OSD使用cluster map进行数据的维护，而client使用cluster map进行数据的寻址。
在集群中，各个monitor的功能总体上是一样的，其相互间的关系可以被简单理解为主从备份关系。monitor并不主动轮询各个OSD的当前状态。正相反，OSD需要向monitor上报状态信息。常见的上报有两种情况：一是新的OSD被加入集群，二是某个OSD发现自身或者其他OSD发生异常。在收到这些上报信息后，monitor将更新cluster map信息并加以扩散。
Cluster map的实际内容包括：
Montior Map： 包含集群的 fsid 、位置、名字、地址和端口，也包括当前版本、创建时间、最近修改时间。要查看监视器图，用 ceph mon dump 命令。
OSD Map： 包含集群 fsid 、创建时间、最近修改时间、存储池列表、副本数量、归置组数量、 OSD 列表及其状态（如 up 、 in ）。要查看OSD运行图，用 ceph osd dump 命令。
OSD状态的描述分为两个维度：up或者down（表明OSD是否正常工作），in或者out（表明OSD是否在至少一个PG中）。因此，对于任意一个OSD，共有四种可能的状态：
—— Up且in：说明该OSD正常运行，且已经承载至少一个PG的数据。这是一个OSD的标准工作状态；
—— Up且out：说明该OSD正常运行，但并未承载任何PG，其中也没有数据。一个新的OSD刚刚被加入Ceph集群后，便会处于这一状态。而一个出现故障的OSD被修复后，重新加入Ceph集群时，也是处于这一状态；
—— Down且in：说明该OSD发生异常，但仍然承载着至少一个PG，其中仍然存储着数据。这种状态下的OSD刚刚被发现存在异常，可能仍能恢复正常，也可能会彻底无法工作；
—— Down且out：说明该OSD已经彻底发生故障，且已经不再承载任何PG。
PG Map：：** 包含归置组版本、其时间戳、最新的 OSD 运行图版本、占满率、以及各归置组详情，像归置组 ID 、 up set 、 acting set 、 PG 状态（如 active+clean ），和各存储池的数据使用情况统计。
CRUSH Map：：** 包含存储设备列表、故障域树状结构（如设备、主机、机架、行、房间、等等）、和存储数据时如何利用此树状结构的规则。要查看 CRUSH 规则，执行 ceph osd getcrushmap -o {filename} 命令；然后用 crushtool -d {comp-crushmap-filename} -o {decomp-crushmap-filename} 反编译；然后就可以用 cat 或编辑器查看了。
MDS Map： 包含当前 MDS 图的版本、创建时间、最近修改时间，还包含了存储元数据的存储池、元数据服务器列表、还有哪些元数据服务器是 up 且 in 的。要查看 MDS 图，执行 ceph mds dump 。
（1）一个新的OSD上线后，首先根据配置信息与monitor通信。Monitor将其加入cluster map，并设置为up且out状态，再将最新版本的cluster map发给这个新OSD。收到monitor发来的cluster map之后，这个新OSD计算出自己所承载的PG（为简化讨论，此处我们假定这个新的OSD开始只承载一个PG），以及和自己承载同一个PG的其他OSD。然后，新OSD将与这些OSD取得联系。如图：
（2）如果这个PG目前处于降级状态（即承载该PG的OSD个数少于正常值，如正常应该是3个，此时只有2个或1个。这种情况通常是OSD故障所致），则其他OSD将把这个PG内的所有对象和元数据复制给新OSD。数据复制完成后，新OSD被置为up且in状态。而cluster map内容也将据此更新。这事实上是一个自动化的failure recovery过程。当然，即便没有新的OSD加入，降级的PG也将计算出其他OSD实现failure recovery，如图：
（3）如果该PG目前一切正常，则这个新OSD将替换掉现有OSD中的一个（PG内将重新选出Primary OSD），并承担其数据。在数据复制完成后，新OSD被置为up且in状态，而被替换的OSD将退出该PG（但状态通常仍然为up且in，因为还要承载其他PG）。而cluster map内容也将据此更新。这事实上是一个自动化的数据re-balancing过程，如图：
（4）如果一个OSD发现和自己共同承载一个PG的另一个OSD无法联通，则会将这一情况上报monitor。此外，如果一个OSD deamon发现自身工作状态异常，也将把异常情况主动上报给monitor。在上述情况下，monitor将把出现问题的OSD的状态设为down且in。如果超过某一预订时间期限，该OSD仍然无法恢复正常，则其状态将被设置为down且out。反之，如果该OSD能够恢复正常，则其状态会恢复为up且in。在上述这些状态变化发生之后，monitor都将更新cluster map并进行扩散。这事实上是自动化的failure detection过程。
