这篇文章主要为大家展示了“PG如何设置与规划”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“PG如何设置与规划”这篇文章吧。
PoolPGCount=((TargetPGsPerOSD)∗(OSDNumber)∗(DataPercent) )/PoolSize
| 名称 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| Pool PG Count | 单个Pool的PG数量 | |
| Target PGs Per OSD | 每个OSD的PGs数量 | a)如果未来集群的OSD数量基本不再增长，Target PGs per OSD =100 b)如果未来集群的OSD数量可能增长到目前规模的2倍以内，Target PGs per OSD =200 c)如果未来集群的OSD数量增长规模大于当前2倍且小于3倍，Target PGs per OSD =300 |
| OSD Number | 集群OSD的总数，默认来讲是全部OSD的数量 | 如果通过CRUSH rules进行了SSD和SATA设备的规则拆分（比如SSD和SATA划分成两个zone），需要单独填写对应rule的OSD数量 |
| Data Percent | Pool占用所在OSD总容量的百分比（预估值） | |
| Pool Size | 每个pool的replicas size，默认是3 | 如果使用Erasure Coded Pools简称EC pool，Pool Size = K+m |
计算的最终结果应该是一个2的幂次方。采用2的幂次方是因为了提高CRUSH算法的效率。
如果计算出来的结果，找到与这个结果相邻的两个2次幂数值，如果结果超过较小二次幂数值的25%则选择较大的二次幂作为最终结果，反之则选择较小的那个2次幂数值。
设计计算公式的目的是为了确保整个集群拥有足够多的PG从而实现数据均匀分布在各个OSD上，同时能够有效避免在Recovery 和Backfill 的时候因为PG/OSD比值过高所造成的问题。
如果集群中存在空pool或者其他非活跃状态下的pool，这些pool并不影响现有集群的数据分布，但是这些pool仍然会消耗集群的内存和CPU资源。
某集群由100个OSD组成，其中40个OSD为SSD （通过CRUSH rules划分为SSD zone），60个OSD为SATA（通过CRUSH rules划分为SATA zone），集群规模预计未来会增长到当前规模的2倍
整个集群新建4个pool，具体如下：
| 名称 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| SSD_poolA | Pool Size=3，预计容量占用比60% | SSD zone |
| SSD_poolB | Pool Size=3，预计容量占用比40% | SSD zone |
| SATA_poolA | EC Pools，Pool Size = k+m= 3+2=5，预计容量占用比80% | SATA zone |
| SATA_poolb | Pool Size=3，预计容量占用比20% | SATA zone |
| 名称 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| SSD_poolA | PoolPGCount=((200)∗(40)∗(0.6))/3=1600≈2048 | 1600与相邻的2次幂数值分布为1024<1600<2048 |
| SSD_poolB | PoolPGCount=((200)∗(40)∗(0.4))/3=1066≈1024 | SSD zone |
| SATA_poolA | PoolPGCount=((200)∗(60)∗(0.8))/5=1920≈2048 | SSD zone |
| SATA_poolB | PoolPGCount=((200)∗(60)∗(0.2))/3=800≈1024 | SSD zone |
以上是“PG如何设置与规划”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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