简谈RGW的index shard计算

时间:2022-04-25
本文章向大家介绍简谈RGW的index shard计算,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

在RGW里面每个存储到rados的Object都需要先计算出对应元数据存储的shard number,之后再将元数据信息更新到shard number对应的Object里面。代码如下所示

int RGWRados::get_bucket_index_object(const string& bucket_oid_base, const string& obj_key,
    uint32_t num_shards, RGWBucketInfo::BIShardsHashType hash_type, string *bucket_obj, int *shard_id)
{
  int r = 0;
  switch (hash_type) {
    case RGWBucketInfo::MOD:
      if (!num_shards) {
        // By default with no sharding, we use the bucket oid as itself
        (*bucket_obj) = bucket_oid_base;
        if (shard_id) {
          *shard_id = -1;
        }
      } else {                 uint32_t sid = ceph_str_hash_linux(obj_key.c_str(), obj_key.size());
         uint32_t sid2 = sid ^ ((sid & 0xFF) << 24);
        sid = sid2 % MAX_BUCKET_INDEX_SHARDS_PRIME % num_shards;
        char buf[bucket_oid_base.size() + 32];
        snprintf(buf, sizeof(buf), "%s.%d", bucket_oid_base.c_str(), sid);
        (*bucket_obj) = buf;
        if (shard_id) {
          *shard_id = (int)sid;
        }
      }
      break;
    default:
      r = -ENOTSUP;
  }
  return r;
}

有同学提问,为什么不直接写成 sid = sid %num_shards,而是获取到对应sid以后再做一次sid2 = sid ^ ((sid & 0xFF) << 24),下面把这段代码截取出来说明原因。

编辑头文件 hash_shard.h,内容如下

#ifndef hash_shard_h
#define hash_shard_h

#ifndef _UINT32_T
#define _UINT32_T
typedef unsigned int uint32_t;
#endif /* _UINT32_T */

#endif /* hash_shard_h */
unsigned ceph_str_hash_linux(const char *str, unsigned long length)
{
    unsigned long hash = 0;

    while (length--) {
        unsigned char c = *str++;
        hash = (hash + (c << 4) + (c >> 4)) * 11;
    }
    return hash;
}

编辑 main.cpp,内容如下

#include <iostream>
#include "hash_shard.h"

void hash_obj(std::string obj_key){
    uint32_t sid = ceph_str_hash_linux(obj_key.c_str(), obj_key.size());
    uint32_t sid1 = sid ^ ((sid & 0xFF) << 24);
    uint32_t sid2 = sid1 % 7877 % 8;
    uint32_t sid3 = sid % 7877 % 8;
    std::cout << "hash2=" << sid2 <<std::endl;
    std::cout << "hash1="<< sid3 <<std::endl;
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
    std::string obj_key1 = "aa2";
    hash_obj(obj_key1);
    std::string obj_key2 = "aa1";
    hash_obj(obj_key2);
    std::string obj_key3 = "aa0";
    hash_obj(obj_key3);
    std::string obj_key4 = "aa3";
    hash_obj(obj_key4);
    std::string obj_key5 = "aa3";
    hash_obj(obj_key5);
    return 0;
}
root@demohost:/home/demouser/hash_shard# g++ main.cpp -o hash_shard
root@demohost:/home/demouser/hash_shard# ./hash_shard
hash2=7hash1=1hash2=7hash1=1hash2=7hash1=1hash2=4hash1=1hash2=4hash1=1

从裁剪出来的代码运行结果来看,直接sid = sid %num_shards会导致hash计算出来的结果不够离散,最终导致数据都集中写到一个shard文件上造成写入上的单点热数据(hash1计算出来的结果都是1)。

另外MAX_BUCKET_INDEX_SHARDS_PRIME为什么是7877,可以是其他数吗?答案是可以的,但是这个最好是质数,从而保障取余得到的结果足够随机。