为 GlusterFS 设计新的xlator (编译及调用过程分析)

GlusterFS 是一个开源的网络分布式文件系统，前一阵子看了一点GlusterFS(Gluster)的代码，修改了部分代码，具体是增加了一个定制的xlator，简单记录一下。

Gluster与xlator

随着计算机技术的发展，不管哪一个领域的数据都呈现出爆炸性增长的趋势，因此产生了大数据处理与存储技术。单机的存储基本不可能满足大量离线数据（文本）的存储需求了，于是在网络分布式文件系统越来越受到重视。开源的分布式文件系统非常多，GlusterFS，Lustre，Ceph，HDFS，FastDFS，关于这些文件系统的分类与区别，可以参考这里，我觉得从块，文件，对象的角度划分比较靠谱。我本是做高性能计算的存储方面研究的，阴差阳错地入了Gluster的坑，具体原因不表了。

Gluster是基于FUSE的用户态文件系统，意味着编译安装Gluster不需要去牵涉内核，关于FUSE，其实Gluster做的比较粗暴，用一个死循环去读取/dev/fuse这个块设备，再丢给客户端或者网络，但是FUSE的原理还是值得去研究的，我也是一知半解。兼容POSIX标准，意味着Linux标准库的read，write等I/O函数不需要经过修改就可以在Gluster上运行。

一个网络分布式文件系统的套路通常是，服务端有多台机子构成一个统一的名字空间，文件以某种分布方式存放在不同的服务器上。而客户端看到的却是一个整体，如一个目录，并且客户端可以被挂载在多个不同的节点，因此可以随时随地访问你的数据。每个文件系统为了实现这一套，都会有各种各样的概念，但本质都是一样的，例如Gluster里面有一些基础的概念, 其中brick是一个存储节点上的一个输出目录, volume是一系列的brick，代表一个功能子集，translator（xlator）是连接子volume的，xlator本身也是某一个volume的具体实现。

Gluster支持多种数据分布方式：

Distributed(默认分布方式)
一个文件分布在一个brick上，不同的文件可能分布在不同的brick上。没有容错。Distributed方式的分配粒度是文件。
Replicated
每一个文件都会在每个brick存一个copy，replica数目可以由配置文件指定。Replicated的分配粒度是文件。
Distributed Replicated volume
前两者的结合，brick的数量是replia的n倍，假如有N个brick，replica是2，则distribute数目是N/2，相邻的两个brick互为备份。先distribute，再replicate。
Striped Volume
文件被分成固定大小的块，以RR方式分布在不同的服务器上。Striped的分配粒度是文件块。
Distributed Striped volume
与striped 方式不同的是，file只在特定的brick上面stripe，相当于先distribute，再stripe。

xlator是Gluster设计的精髓所在，每一个功能都可以用一个xlator来实现，例如每种分布规则对应一个xlator，另外一些feature可以封装在一个xlator中，如文件加密。并且可以在配置文件中各种xlator混合，嵌套使用，每个xlator编译后会生成一个动态链接库，运行时按需加载。

举一个例子，上面五种分布方式的第五种 Distributed Striped Volume，他的配置文件这样写：

*************************************************************
### Add client feature and attach to remote subvolume

##  client 1
volume client1
  type protocol/client
  option transport-type tcp/client
  option remote-host  10.0.0.1 # IP address of the remote brick
  option remote-port 6996 # default server port is 6996
  option remote-subvolume brick1 # name of the remote volume
end-volume

## client 2
volume client2
  type protocol/client
  option transport-type tcp/client
  option remote-host 10.0.0.2
  option remote-port 6996
  option remote-subvolume brick2
end-volume

## client 3
volume client3
  type protocol/client
  option transport-type tcp/client
  option remote-host 10.0.0.3
  option remote-port 6996
  option remote-subvolume brick3
end-volume

## client 4
volume client4
  type protocol/client
  option transport-type tcp/client
  option remote-host 10.0.0.4
  option remote-port 6996
  option remote-subvolume brick4
end-volume

#stripe, subvolume is clients
volume stripe1
  type cluster/stripe
  subvolumes client1 client2
end-volume

volume stripe2
  type cluster/stripe
  subvolumes client3 client4
end-volume

#distribute, subvolume is stripes
volume dht
  type cluster/distribute
  subvolumes stripe1 stripe2
end-volume

配置文件是一种树形的xlator结构，树的根是fuse_xlator_t，在配置文件初始化的时候，由根向叶子深度优先初始化。写配置文件的顺序与Gluster读配置的顺序是相反的，例如：dht最先被读取。client端的配置文件的写法要比server端复杂，server端只需要指定哪个目录输出就足够了。

xlator-tree

如图所示，左边是客户端的xlator嵌套关系，fuse初始化之后会初始化子卷 subvolume，即调用dht的初始化函数，依次完成初始化。同样，一个I/O请求被FUSE接受，会经过一些封装传递给dht，dht可能经过一些定位，传递给他的某一个subvolume，...一直请求由client xlator通过网络包发给对应的server。server端收到请求也同样是一样的嵌套处理，最终会把请求送到posix xlator，这个xlator里封装了最原始的系统调用，read，write等。这就是Gluster整个系统的执行流程。

xlator-type

上图是官方文档提供的所有类型的xlator，具体都可以在源代码xlators/目录里找到。

xlator中的调用(STACK_WIND)与回调(STACK_UNWIND)

Gluster在不同层级的xlator之间的通信有点类似于递归，主要依赖于代码中的两个宏，分别是STACK_WIND和STACK_UNWIND。每一个xlator中的相关函数都有一对，如 write 函数有着对应的 write_cbk 函数，两个函数与两个宏定义配合使用。

stack_wind_unwind

我们把xlator的关系简化成三层，FUSE，DHT，POSIX，关系如上图左边所示。假设系统从/dev/fuse中读到了一个write请求，系统将这个请求丢给FUSE xlator，在FUSE xlator中调用fuse_write，通过STACK_WIND将请求传递给他的subvolume，调用subvolume对应的write函数，即dht_write, dht_write同理通过STACK_WIND调用posix_write。在图中posix是最底层的xlator，因此posix_write将不会调用STACK_WIND，而是调用STACK_UNWIND将返回值或者结果返回给父volume，对应着调用父volume中的_cbk函数，即dht_write_cbk，该函数做完相应的处理后继续通过STACK_UNWIND返回到fuse_write_cbk中，这样一个write才算完成。

调用 (STACK_WIND)

接着具体分析一下STACK_WIND是如何工作的。下面是STACK\_WIND的宏定义。

/* make a call */
#define STACK_WIND(frame, rfn, obj, fn, params ...)                        \
        do {                                                                \
                call_frame_t *_new = NULL;                                \
                xlator_t     *old_THIS = NULL;                          \
                                                                        \
                _new = CALLOC (1, sizeof (call_frame_t));                \
                ERR_ABORT (_new);                                        \
                typeof(fn##_cbk) tmp_cbk = rfn;                                \
                _new->root = frame->root;                                \
                _new->next = frame->root->frames.next;                        \
                _new->prev = &frame->root->frames;                        \
                if (frame->root->frames.next)                                \
                        frame->root->frames.next->prev = _new;                \
                frame->root->frames.next = _new;                        \
                _new->this = obj;                                        \
                _new->ret = (ret_fn_t) tmp_cbk;                                \
                _new->parent = frame;                                        \
                _new->cookie = _new;                                        \
                LOCK_INIT (&_new->lock);                                \
                frame->ref_count++;                                        \
                                                                        \
                old_THIS = THIS;                                        \
                THIS = obj;                                             \
                fn (_new, obj, params);                                        \
                THIS = old_THIS;                                        \
        } while (0)

在dht xlator中，dht_write 函数里这样调用STACK_WIND:

STACK_WIND (frame, dht_writev_cbk,
                    subvol, subvol->fops->writev,
                    fd, vector, count, off, iobref);

把参数代入到宏定义中，可以按照下面的代码理解：

new->parent = frame;
new->this = subvolume;
typeof(fn##_cbk) tmp_cbk = dht_writev_cbk;
new->ret = (ret_fn_t) tmp_cbk; 
fn = subvol->fops->writev;
params = {fd, vector, count, off, iobref};
obj = subvol;
//用subvolume->fop->writev 
//参数为new，new为新的frame，  new的父节点设置为frame，
//obj 就是subvolume
fn (_new, obj, params);

可以看到STACK_WIND主要做了三件微小的事，1 传递调用之间的上下文，代码中是frame 这个数据结构，2 记录当前函数的回调函数，一般是对应的cbk函数，也有特例，像dht xlator中逻辑比较复杂的lookup操作（关于Gluster的核心dht xlator的调用分析可以参考这里），3 调用子subvolume的对应函数，将操作向下传递。

因此按照我们简化的xlator关系，即dht的subvolume是posix，那上面的STACK_WIND就调用了posix_writev：

posix_writev (call_frame_t *frame, xlator_t *this,
          fd_t *fd,struct iovec *vector, int32_t count,
          off_t offset,struct iobref *iobref))

回调 (STACK_UNWIND)

接下来看一下STACK_UNWIND的工作原理。Gluster中有两种回调的宏，一个是STACK_UNWIND, 另一个是STACK_UNWIND_STRICT，两者的差别只是第一个参数，原理是一样的。通常xlator源码里面用的是STACK_UNWIND_STRICT，原因在宏定义的注释里写了，STACK_UNWIND_STRICT是类型安全的。下面是STACK_UNWIND_STRICT的宏定义。

/* return from function in type-safe way */
#define STACK_UNWIND_STRICT(op, frame, params ...)                      \
        do {                                                                \
                fop_##op##_cbk_t      fn = NULL;                        \
                call_frame_t *_parent = NULL;                           \
                xlator_t     *old_THIS = NULL;                          \
                                                                        \
                fn = (fop_##op##_cbk_t )frame->ret;                     \
                _parent = frame->parent;                                \
                _parent->ref_count--;                                        \
                old_THIS = THIS;                                        \
                THIS = _parent->this;                                   \
                frame->complete = _gf_true;                             \
                fn (_parent, frame->cookie, _parent->this, params);        \
                THIS = old_THIS;                                        \
        } while (0)

前面提到如果你的xlator是最底层的（如客户端的client xlator，服务端的posix xlator），那么这个xlator里不应该存在 xxx_cbk 函数，而是在操作返回之前调用STACK_UNWIND或者STACK_UNWIND_STRICK。posix xlator里面用的是STACK_UNWIND_STRICT 向父volume返回。 STACK_UNWIND_STRICT的第一句是将第一个参数连接成cbk函数，以下是posix的调用：

STACK_UNWIND_STRICT (writev, frame, op_ret, op_errno, &preop, &postop);

把参数代入到宏定义中，可以按照下面的代码理解：

//这里的frame就是STACK_WIND里的obj
//因此 fn = dht_writev_cbk
fn = (fop_writev_cbk_t)frame->ret;
//parent 就是dht的frame  
_parent = frame->parent;
//因此这里调用的是
//dht_writev_cbk(dht_frame,posix_frame,dht,params);
//实际第二个cokkie参数在dht_write_cbk会被忽略
fn (_parent, frame->cookie, _parent->this, params);

可以看到替换后，首先将上下文换成正确的上下文，即父volume的frame，然后代码的最后一句实际是调用了父volume的 cbk 方法，即dht_write_cbk，在dht_write_cbk里会继续调用STACK_UNWIND_STRICT，这样就会将结果返回到根xlator。

工程编译，configure与make

为Gluster新增xlator实际是改变了源码的结构，因此要想xlator正确工作，需要了解一下自动编译的知识。首先看一下Gluster的代码结构：

code-tree

Gluster里提供了一个默认的xlator模板叫做defaults，在libglusterfs/src/defaults.c里，里面定义了一个文件系统基本操作，包括cbk方法，但是他不做任何操作，方法里面只有基本的STACK_WIND和STACK_UNWIND调用。假设我们要在cluster中加一个新的分布规则叫dadada，那应该在对应的目录下新建自己的目录和源码，如图：

dadada

然后需要将新增的xlator加到编译选项中。为此我特意了解了一下C语言大型工程的编译套路，仅仅也是能够修改的水平。首先基础的编译方法是用make命令执行Makefile文件，GNU提供了一系列的工具帮助我们自动生成Makefile文件。下面是生成Makefile的操作过程（原图）：

configure

首先通过autoscan根据源代码生成对应的configure.ac(或者configure.in)文件，不过通常这一步不需要我们做，一般开源项目里都提供了configure.ac文件。然后aclocal命令根据configure.ac生成aclocal.m4，再运行autoconf命令生成configure文件，然后需要运行automake -a命令生成makefile.in，但这三个步骤Gluster里面有一个autogen.sh的脚本帮我们做了。生成的configure文件是可以执行的，必要的时候修改一下文件权限。执行configure文件，该文件会和makefile.in一起生成所需要的Makefile文件。

因此可以看到，在编译中通常我们只需要提供configure.ac(configure.in)和Makefile.am两种文件，其他都是通过工具自动生成的。所以我们要为我们的dadada做以下修改：

1 修改configure.ac，将cluster/dadada 和 cluster/dadada/src 仿照其他的结构添加到configure.ac中。当然要修改的不只下图中的一处。

configure

2 修改Makefile.am，包括cluster/Makefile.am,cluster/dadada/Makefile.am, cluster/dadada/src/Makefile.am，基本就是改一些名字。

# cluster/Makefile.am
SUBDIRS = stripe afr dht ec dadada

CLEANFILES = 

# cluster/dadada/Makefile.am
SUBDIRS = src

# cluster/dadada/src/Makefile.am  根据代码的结构修改

xlator_LTLIBRARIES = dadada.la
xlatordir = $(libdir)/glusterfs/$(PACKAGE_VERSION)/xlator/cluster

dadada_la_SOURCES = dadada.c 

dadada_la_LDFLAGS = -module -avoidversion
dadada_la_LIBADD = $(top_builddir)/libglusterfs/src/libglusterfs.la

noinst_HEADERS = dadada.h

AM_CFLAGS = -fPIC -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_GNU_SOURCE -Wall -fno-strict-aliasing -D$(GF_HOST_OS) \
	-I$(top_srcdir)/liblwfs/src $(GF_CFLAGS) -shared -nostartfiles

CLEANFILES = 

uninstall-local:
	rm -f $(DESTDIR)$(xlatordir)/dadada.so

3 运行autogen.sh，该脚本是用aclocal和autoconf生成configure文件，以及用automake生成Makefile.in
4 运行configure, configure是用Makefile.in 生成Makefile
5 make && make install

配置文件以及其他

在完成编译之后便可以自己写配置文件进行测试了，一个示例的配置文件：

##  client 1
volume client1
  type protocol/client
  option transport-type tcp/client
  option remote-host  10.0.0.1 # IP address of the remote brick
  option remote-port 6996 # default server port is 6996
  option remote-subvolume brick1 # name of the remote volume
end-volume

## client 2
volume client2
  type protocol/client
  option transport-type tcp/client
  option remote-host 10.0.0.2
  option remote-port 6996
  option remote-subvolume brick2
end-volume

#dadada, subvolume is clients
volume dadada
  type cluster/dadada
  subvolumes client1 client2
end-volume

以上就是关于增加xlator所能想起来的基础知识，当然写一个xlator是非常困难的，需要理解和研究的东西的太多。有一个建议就是涉及逻辑的操作最好在cbk函数里面做处理，嵌套调用写在 STACK_UNWIND 前面。另外Gluster在高性能领域用的比较少，所有的文件系统都是有利有弊的，例如Gluster的一大特色就是没有集中的元数据服务器，文件的定位是根据文件名计算hash值来做的，因此Gluster没有分布式文件系统中常见的元数据瓶颈问题，但是在没有指定文件名时候做查询（ls），Gluster性能就不会很好，因为要全盘扫描，关于Gluster性能的探讨，推荐这个系列的博客。关于Gluster开发过程的调试方法，可以参考这里。

以上。

参考
https://www.gluster.org/
http://lustre.org/
http://ceph.com/
https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html
https://github.com/happyfish100/fastdfs
https://turodj.gitbooks.io/those-things-about-architecture/content/cun_chu.html
http://gluster.readthedocs.org/en/latest/Administrator Guide/glossary/
http://lidawn.github.io/2015/04/30/parallel-io-basic/
http://blog.csdn.net/liuhong1123/article/details/8118258
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-makefile/
http://blog.csdn.net/liuaigui/article/details/6284551
http://pl.atyp.us/hekafs.org/index.php/2011/11/

原文地址 https://lidawn.github.io/2016/11/28/glusterfs-xlator/

posted @ 2018-09-09 12:17 大栗子饿得慌阅读(1536) 评论(0) 编辑收藏举报

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