本篇内容主要讲解“BlueStore事物状态机是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“BlueStore事物状态机是什么”吧!
BlueStore可以理解为一个支持ACID的本地日志型文件系统。所有的读写都是以Transaction进行，又因为支持覆盖写，所以写流程设计的相对复杂一些，涉及到一系列的状态转换。我们着重分析一下状态机、延迟指标以及如何保证IO的顺序性和并发性。
queue_transactions是ObjectStore层的统一入口，KVStore、MemStore、FileStore、BlueStore都相应的实现了这个接口。state_t state变量记录了当前时刻事物处于哪个状态。在创建TransactionContext的时候会将state初始化为STATE_PREPARE，然后在_txc_add_transaction中会根据操作码类型(opcode)进行不同的处理。同时会获取PG对应的OpSequencer(每个PG有一个OpSequencer)用来保证PG上的IO串行执行，对于deferred-write会将其数据写入RocksDB(WAL)。
以下阶段就进入BlueStore状态机了，我们以写流程为导向分析状态机的每个状态。
从state_prepare开始已经进入事物的状态机了。这个阶段会调用_txc_add_transaction将OSD层面的事物转换为BlueStore层面的事物；然后检查是否还有未提交的IO，如果还有就将state设置为STATE_AIO_WAIT并调用_txc_aio_submit提交IO，然后退出状态机，之后aio完成的时候会调用回调函数txc_aio_finish再次进入状态机；否则就进入STATE_AIO_WAIT状态。
_txc_aio_submit函数调用栈：
bdev->aio_submit –> KernelDevice::aio_submit –> io_submit将aio提交到内核Libaio队列。
主要工作：准备工作，生成大小写、初始化TransContext、deferred_txn、分配磁盘空间等。
延迟指标：l_bluestore_state_prepare_lat，从进入状态机到prepare阶段完成，平均延迟大概0.2ms左右。
该阶段会调用_txc_finish_io进行SimpleWrite的IO保序等处理，然后将状态设置为STATE_IO_DONE再调用_txc_state_proc进入下一个状态的处理。
主要工作：对IO保序，等待AIO的完成。
延迟指标：l_bluestore_state_aio_wait_lat，从prepare阶段完成开始到AIO完成，平均延迟受限于设备，SSD 0.03ms左右。
完成AIO，并进入STATE_KV_QUEUED阶段。会根据bluestore_sync_submit_transaction做不同处理。该值为布尔值，默认为false。
如果为true，设置状态为STATE_KV_SUBMITTED并且同步提交kv到RocksDB但是没有sync落盘(submit_transaction)，然后applied_kv。
如果为false，则不用做上面的操作，但是以下操作都会做。
最后将事物放在kv_queue里，通过kv_cond通知kv_sync_thread去同步IO和元数据。
主要工作：将事物放入kv_queue，然后通知kv_sync_thread，osr的IO保序可能会block。
延迟指标：l_bluestore_state_io_done_lat，平均延迟在0.004ms，通常很小主要耗在对SimpleWrite的IO保序处理上。
该阶段主要在kv_sync_thread线程中同步IO和元数据，并且将状态设置为STATE_KV_SUBMITTED。具体会在异步线程章节分析kv_sync_thread线程。
主要工作：从kv_sync_thread队列中取出事物。
延迟指标：l_bluestore_state_kv_queued_lat，从事物进入队列到取出事物，平均延迟在0.08ms，因为是单线程顺序处理的，所以依赖于kv_sync_thread处理事物的速度。
等待kv_sync_thread中kv元数据和IO数据的Sync完成，然后将状态设置为STATE_KV_DONE并且回调finisher线程。
主要工作：等待kv元数据和IO数据的Sync完成，回调finisher线程。
延迟指标：l_bluestore_state_kv_committing_lat，从队列取出事物到完成kv同步，平均延迟1.0ms，有极大的优化空间。
如果是SimpleWrite，则直接将状态设置为STATE_FINISHING；如果是DeferredWrite，则将状态设置为STATE_DEFERRED_QUEUED并放入deferred_queue。
主要工作：如上。
延迟指标：l_bluestore_state_kv_done_lat，平均延迟0.0002ms，可以忽略不计。
主要工作：将延迟IO放入deferred_queue等待提交。
延迟指标：l_bluestore_state_deferred_queued_lat，通常不小，没有数据暂不贴出。
主要工作：清理延迟IO在RocksDB上的WAL。
延迟指标：l_bluestore_state_deferred_cleanup_lat，通常不小，没有数据暂不贴出。
主要工作：设置状态为STATE_DONE，如果还有DeferredIO也会提交。
延迟指标：l_bluestore_state_finishing_lat，平均延迟0.001ms。
主要工作：标识整个IO完成。
延迟指标：l_bluestore_state_done_lat。
BlueStore定义了状态机的多个延迟指标，由PerfCounters采集，函数为BlueStore::_init_logger()。
可以使用ceph daemon osd.0 perf dump或者ceph daemonperf osd.0来查看对应的延迟情况。
除了每个状态的延迟，我们通常也会关注以下两个延迟指标：
b.add_time_avg(l_bluestore_kv_lat, "kv_lat", "Average kv_thread sync latency", "k_l", b.add_time_avg(l_bluestore_commit_lat, "commit_lat", "Average commit latency", "c_l",
BlueStore延迟主要花费在l_bluestore_state_kv_committing_lat也即c_l，大概1ms左右。
BlueStore统计状态机每个阶段延迟的方法如下:
// 该阶段延迟 = 上阶段完成到该阶段结束
void log_state_latency(PerfCounters *logger, int state) {
utime_t lat, now = ceph_clock_now();
lat = now - last_stamp;
logger->tinc(state, lat);
last_stamp = now;
}在块存储的使用场景中，除了用户并发IO外，通常用户也会使用dd等串行IO的命令，此时便受限于读写的绝对延迟，扩容加机器、增加线程数等横向扩展的优化便是无效的，所以我们需要关注两方面的延迟：并发IO延迟、串行IO延迟。
并发IO延迟优化：kv_sync_thread、kv_finalize_thread多线程化；自定义WAL；async read。
串行IO延迟优化：并行提交元数据、数据；将sync操作与其他状态并行处理。
保证IO的顺序性以及并发性是分布式存储必然面临的一个问题。因为BlueStore使用异步IO，后提交的IO可能比早提交的IO完成的早，所以更要保证IO的顺序，防止数据发生错乱。客户端可能会对PG中的一个Object连续提交多次读写请求，每次请求对应一个Transaction，在OSD层面通过PGLock将并发的读写请求在PG层面串行化，然后按序依次提交到ObjectStore层，ObjectStore层通过PG的OpSequencer保证顺序处理读写请求。
BlueStore写类型有SimpleWrite、DeferredWrite两种，所以我们分析一下SimpleWrite、DeferredWrite下的IO保序问题。
因为STATE_AIO_WAIT阶段使用Libaio，所以需要保证PG对应的OpSequencer中的txc按排队的先后顺序依次进入kv_queue被kv_sync_thread处理，也即txc在OpSequencer中的顺序和在kv_queue中的顺序是一致的。
void BlueStore::_txc_finish_io(TransContext *txc)
{
// 获取txc所属的OpSequencer，并且加锁，保证互斥访问osr
OpSequencer *osr = txc->osr.get();
std::lock_guard<std::mutex> l(osr->qlock);
// 设置状态机的state为STATE_IO_DONE
txc->state = TransContext::STATE_IO_DONE;
// 清除txc正在运行的aio
txc->ioc.running_aios.clear();
// 定位当前txc在osr的位置
OpSequencer::q_list_t::iterator p = osr->q.iterator_to(*txc);
while (p != osr->q.begin()) {
--p;
// 如果前面还有未完成IO的txc，那么需要停止当前txc操作，等待前面txc完成IO。
// 目的是：确保之前txc的IO都完成。
if (p->state < TransContext::STATE_IO_DONE) {
return;
}
// 前面的txc已经进入大于等于STATE_KV_QUEUED的状态了，那么递增p并退出循环。
// 目的是：找到状态为STATE_IO_DONE的且在osr中排序最靠前的txc。
if (p->state > TransContext::STATE_IO_DONE) {
++p;
break;
}
}
// 依次处理状态为STATE_IO_DONE的tx
// 将txc放入kv_sync_thread的kv_queue、kv_queue_unsubmitted队列
do {
_txc_state_proc(&*p++);
} while (p != osr->q.end() && p->state == TransContext::STATE_IO_DONE);
......
}DeferredWrite在IO的时候也是通过Libaio提交到内核Libaio队列进行写数据，也需要保证IO的顺序性。
相应的数据结构如下：
class BlueStore {
typedef boost::intrusive::list<
OpSequencer, boost::intrusive::member_hook<
OpSequencer, boost::intrusive::list_member_hook<>,
&OpSequencer::deferred_osr_queue_item>>
deferred_osr_queue_t;
// osr's with deferred io pending
deferred_osr_queue_t deferred_queue;
}
class OpSequencer {
DeferredBatch *deferred_running = nullptr;
DeferredBatch *deferred_pending = nullptr;
}
struct DeferredBatch {
OpSequencer *osr;
// txcs in this batch
deferred_queue_t txcs;
}BlueStore内部包含一个成员变量deferred_queue；deferred_queue队列包含需要执行DeferredIO的OpSequencer；每个OpSequencer包含deferred_running和deferred_pending两个DeferredBatch类型的变量；DeferredBatch包含一个txc数组。
如果PG有写请求，会在PG对应的OpSequencer中的deferred_pending中排队加入txc，待时机成熟的时候，一次性提交所有txc给Libaio，执行完成后才会进行下一次提交，这样不会导致DeferredIO乱序。
void BlueStore::_deferred_queue(TransContext *txc)
{
deferred_lock.lock();
// 排队osr
if (!txc->osr->deferred_pending && !txc->osr->deferred_running) {
deferred_queue.push_back(*txc->osr);
}
// 追加txc到deferred_pending中
txc->osr->deferred_pending->txcs.push_back(*txc);
_deferred_submit_unlock(txc->osr.get());
......
}
void BlueStore::_deferred_submit_unlock(OpSequencer *osr)
{
......
// 切换指针，保证每次操作完成后才会进行下一次提交
osr->deferred_running = osr->deferred_pending;
osr->deferred_pending = nullptr;
......
while (true) {
......
// 准备所有txc的写buffer
int r = bdev->aio_write(start, bl, &b->ioc, false);
}
......
// 一次性提交所有txc
bdev->aio_submit(&b->ioc);
}线程+队列是实现异步操作的基础。BlueStore的一次IO经过状态机要进入多个队列并被不同的线程处理然后回调，线程+队列是BlueStore事物状态机的重要组成部分。BlueStore中的线程大致有7种。
mempool_thread：无队列，后台监控内存的使用情况，超过内存使用的限制便会做trim。
aio_thread：队列为Libaio内核queue，收割完成的aio事件。
discard_thread：队列为discard_queued，对SSD磁盘上的extent做Trim。
kv_sync_thread：队列为kv_queue、deferred_done_queue、deferred_stable_queue，sync元数据和数据。
kv_finalize_thread：队列为kv_committing_to_finalize、deferred_stable_to_finalize，执行清理功能。
deferred_finisher：调用回调函数提交DeferredIO的请求。
finishers：多个回调线程Finisher，通知用户请求完成。
我们主要分析aio_thread、kv_sync_thread、kv_finalize_thread。
aio_thread比较简单，属于KernelDevice模块的，主要作用是收割完成的aio事件，并触发回调函数。
void KernelDevice::_aio_thread() {
while (!aio_stop) {
......
// 获取完成的aio
int r = aio_queue.get_next_completed(cct->_conf->bdev_aio_poll_ms, aio, max);
// 设置flush标志为true。
io_since_flush.store(true);
// 获取aio的返回值
long r = aio[i]->get_return_value();
......
// 调用aio完成的回调函数
if (ioc->priv) {
if (--ioc->num_running == 0) {
aio_callback(aio_callback_priv, ioc->priv);
}
}
}
}涉及延迟指标：state_aio_wait_lat、state_io_done_lat。
当IO完成后，要么将txc放入队列，要么将dbh放入队列，虽然对应不同队列，但都是由kv_sync_thread执行后续操作。
对于SimpleWrite，都是写新的磁盘block(如果是cow，也是写新的block，只是事务中k/v操作增加对旧的block的回收操作)，所以先由aio_thread写block，再由kv_sync_thread同步元信息，无论什么时候挂掉，数据都不会损坏。
对于DeferredWrite，在事物的prepare阶段将需要DeferredWrite的数据作为k/v对(也称为WAL)写入基于RocksDB封装的db_transaction中，此时还在内存，kv_sync_thread第一次的commit操作中，将wal持久化在了k/v系统中，然后进行后续的操作，异常的情况，可以通过回放wal，数据也不会损坏。
kv_sync_thread主要执行的操作为：在Libaio写完数据后，需要通过kv_sync_thread更新元数据k/v，主要包含object的Onode、扩展属性、FreelistManager的磁盘空间信息等等，这些必须按顺序操作。
涉及的队列如下：
kv_queue：需要执行commit的txc队列。将kv_queue中的txc存入kv_committing中，并提交给RocksDB，即执行操作db->submit_transaction，设置状态为STATE_KV_SUBMITTED，并将kv_committing中的txc放入kv_committing_to_finalize，等待线程kv_finalize_thread执行。
deferred_done_queue：已经完成DeferredIO操作的dbh队列，还没有sync磁盘。这个队列的dbh会有两种结果: 1) 如果没有做flush操作，会将其放入deferred_stable_queue待下次循环继续处理 2) 如果做了flush操作，说明数据已经落盘，即已经是stable的了，直接将其插入deferred_stable_queue队列。这里stable的意思就是数据已经sync到磁盘了，前面RocksDB中记录的wal没用可以删除了。
deferred_stable_queue：DeferredIO已经落盘，等待清理RocksDB中的WAL。依次操作dbh中的txc，将RocksDB中的wal删除，然后dbh入队列deferred_stable_to_finalize，等待线程kv_finalize_thread执行。
void BlueStore::_kv_sync_thread() {
while (true) {
// 交换指针
kv_committing.swap(kv_queue);
kv_submitting.swap(kv_queue_unsubmitted);
deferred_done.swap(deferred_done_queue);
deferred_stable.swap(deferred_stable_queue)
// 处理 deferred_done_queue
if (force_flush) {
// flush/barrier on block device
bdev->flush();
// if we flush then deferred done are now deferred stable
deferred_stable.insert(deferred_stable.end(),
deferred_done.begin(),
deferred_done.end());
deferred_done.clear();
}
// 处理 kv_queue
for (auto txc : kv_committing) {
int r = cct->_conf->bluestore_debug_omit_kv_commit
? 0
: db->submit_transaction(txc->t);
_txc_applied_kv(txc);
}
// 处理 deferred_stable_queue
for (auto b : deferred_stable) {
for (auto &txc : b->txcs) {
get_deferred_key(wt.seq, &key);
synct->rm_single_key(PREFIX_DEFERRED, key);
}
}
// submit synct synchronously (block and wait for it to commit)
// 同步kv，有设置bluefs_extents、删除wal两种操作
int r = cct->_conf->bluestore_debug_omit_kv_commit
? 0
: db->submit_transaction_sync(synct);
// 放入finalize线程队列，并通知其处理。
std::unique_lock<std::mutex> m(kv_finalize_lock);
kv_committing_to_finalize.swap(kv_committing);
deferred_stable_to_finalize.swap(deferred_stable);
kv_finalize_cond.notify_one();
}
}涉及延迟指标：state_kv_queued_lat、state_kv_committing_lat、kv_lat
清理线程，包含两个队列：
kv_committing_to_finalize：再次调用_txc_state_proc进入状态机，设置状态为STATE_KV_DONE，并执行回调函数通知用户io操作完成。
deferred_stable_to_finalize：遍历deferred_stable中的dbh，调用_txc_state_proc进入状态机，设置状态为STATE_FINISHING，继续调用_txc_finish，设置状态为STATE_DONE，状态机结束，事物完成。
void BlueStore::_kv_finalize_thread() {
while (true) {
// 交换指针
kv_committed.swap(kv_committing_to_finalize);
deferred_stable.swap(deferred_stable_to_finalize);
// 处理kv_committing_to_finalize队列
while (!kv_committed.empty()) {
TransContext *txc = kv_committed.front();
_txc_state_proc(txc);
kv_committed.pop_front();
}
// 处理deferred_stable_to_finalize
for (auto b : deferred_stable) {
auto p = b->txcs.begin();
while (p != b->txcs.end()) {
TransContext *txc = &*p;
p = b->txcs.erase(p); // unlink here because
_txc_state_proc(txc); // this may destroy txc
}
delete b;
}
deferred_stable.clear();
}
}涉及延迟指标：state_deferred_cleanup_lat、state_finishing_lat
主要分为SimpleWrite、DeferredWrite、SimpleWrite+DeferredWrite。
到此，相信大家对“BlueStore事物状态机是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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