读写性能提升70%！基于UCloud对象存储US3的用户态文件系统设计

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1.
开源方案实践
1.1.
s3fs
1.2.
goofys
2.
US3FS设计概述
2.1.
VFS
2.2.
FUSE
2.3.
元数据设计
2.4.
IO流程设计
2.5.
数据一致性
2.6.
对比测试
2.7.
推荐阅读

为了解决在数据备份场景中的可靠性、容量、成本问题，越来越多的用户倾向于使用对象存储来进行备份。然而，有些场景下通过对象存储US3来备份还是不够方便，甚至不适用。比如在数据库备份场景下，如果直接使用对象存储备份，可能需要先把数据库通过mysqldump做逻辑备份，或者采用xtrabackup做物理备份到本地，然后使用基于对象存储的SDK的工具把备份文件上传到对象存储，备份过程繁琐。再例如服务的日志归档备份，为降低成本可以将日志存储到对象存储US3中，通过SDK或者工具来操作，不仅需要编写备份代码，而且管理复杂。如果能提供一种以POSIX接口远程访问对象存储的方式，就可以很好地解决上述问题。

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开源方案实践

已经有一些开源的项目将对象存储中的bucket映射为文件系统，如s3fs和goofys等，在使用这些开源方案的时候，我们发现了一些问题。

s3fs

s3fs通过FUSE将s3和支持s3协议的对象存储的bucket挂载到本地(FUSE的介绍详见下文)。通过对s3fs进行测试后，我们发现其在大文件的写入方面性能特别差，研究其实现过程后，我们发现s3fs在写入时会优先写入本地临时文件，然后以分片上传的方式将并发的将数据写入到对象存储。如果空间不足，则会以同步的方式将分片上传，代码如下：

ssize_t FdEntity::Write(const char* bytes, off_t start, size_t size)
{
    // no enough disk space
  if(0 != (result = NoCachePreMultipartPost())){
    S3FS_PRN_ERR("failed to switch multipart uploading with no cache(errno=%d)", result);
    return static_cast(result);
  }
    // start multipart uploading
  if(0 != (result = NoCacheLoadAndPost(0, start))){
    S3FS_PRN_ERR("failed to load uninitialized area and multipart uploading it(errno=%d)", result);
    return static_cast(result);
  }
}

由于我们的主要使用场景为大文件的备份，基于云主机硬盘成本等方面的考虑，我们决定放弃这一方案。

goofys

goofys是用go实现的将s3以及部分非s3协议的对象存储挂载到linux的文件系统，测试后，我们发现goofys主要有三个问题：

写入没有进行并发控制。在大文件的写入场景下，goofys同样将文件进行分片，然后每个分片开一个协程写入到后端存储。对象存储一般通过HTTP协议进行通信，由于请求是同步的方式，在不限制并发数的情况下会有大量的连接，消耗大量的内存等资源。

读取采用同步方式，性能很差。FUSE有两种读取模式async和sync，通过挂载时的设置去选择，goofys强制使用了sync模式，并且预读的实现为乱序读取超过三次后停止预读，代码如下：

if !fs.flags.Cheap && fh.seqReadAmount >= uint64(READAHEAD_CHUNK) && fh.numOOORead < 3 {
  ...
  err = fh.readAhead(uint64(offset), len(buf))
  ...
}

fh.numOOORead为乱序读取的次数，FUSE模块会对超过128k的IO进行拆分，以128k对齐。简单介绍一下FUSE的同步读取和异步读取模式的区别。内核的读取一般入口是在底层文件系统的read_iter函数，然后调用VFS层的generic_file_read_iter,该函数内部实现会通过调用readpages进行预读。如果预读后没有对应的page则会调用readpage读取单页。由于goofys不支持该设置，我们通过对s3fs设置不同的配置来测试，然后抓取读取时的调用栈对比其中的区别。设置了异步读取模式的读堆栈如下所示：

fuse_readpages+0x5/0x110 [fuse]
read_pages+0x6b/0x190
__do_page_cache_readahead+0x1c1/0x1e0
ondemand_readahead+0x1f9/0x2c0
? pagecache_get_page+0x30/0x2d0
generic_file_buffered_read+0x5a50xb10
? mem_cgroup_try_charge+0x8b/0x1a0
? mem_cgroup_throttle_swaprate+0x17/0x10e
fuse_file_read_iter+0x10d/0x130 [fuse]
? __handle_mm_fault+0x662/0x6a0
new_sync_read+0x121/0x170
vfs_read+0x91/0x140

其中vfs_read是系统调用到vfs层的入口函数。之后会调用到readpages进行多页的读取。fuse_readpages将读请求发给用户态文件系统，进而完整整个读取流程。同步读取模式的堆栈如下所示：

fuse_readpage+0x5/0x60 [fuse]                                                                                               
generic_file_buffered_read+0x61a/0xb10                                                                                      
? mem_cgroup_try_charge+0x8b/0x1a0                                                                                          
? mem_cgroup_throttle_swaprate+0x17/0x10e                                                                                   
fuse_file_read_iter+0x10d/0x130 [fuse]                                                                                  
? __handle_mm_fault+0x662/0x6a0                                                                                         
new_sync_read+0x121/0x170
vfs_read+0x91/0x140

和异步流程相同，依然是在generic_file_read_iter中进行读取，当读取之后没有对应的页，会尝试读取单页。相关代码如下，内核版本基于4.14：

no_cached_page:
  /*
    * Ok, it wasn't cached, so we need to create a new
    * page..
    */
  page = page_cache_alloc_cold(mapping);
  if (!page) {
    error = -ENOMEM;
    goto out;
  }
  error = add_to_page_cache_lru(page, mapping, index,
      mapping_gfp_constraint(mapping, GFP_KERNEL));
  if (error) {
    put_page(page);
    if (error == -EEXIST) {
      error = 0;
      goto find_page;
    }
    goto out;
  }
  goto readpage;

如果设置了同步方式进行读取，FUSE模块会无效内核的预读，转而进入到no_cached_page读取单页。所以同步模式下落到用户态文件系统的读IO有大块的readpagesIO和readpage的4K单页IO，由于offset存在相同，goofys会判断为乱序的读取,超过3次后停止预读，由于每次和US3的交互都是4K的GET请求，性能会比较差，难以满足用户的需求。

分片上传的大小不固定，无法适配US3 。US3目前的分片大小固定为4M，而goofys的分片大小需要动态的去计算，并手动修改进行适配，代码如下：

func (fh *FileHandle) partSize() uint64 {
  var size uint64

  if fh.lastPartId < 1000 {
  size = 5 * 1024 * 1024
  } else if fh.lastPartId < 2000 {
  size = 25 * 1024 * 1024
  } else {
  size = 125 * 1024 * 1024
  }

  ...

}

同时，s3协议本身没有rename的的接口，s3fs和goofys的rename都是通过将源文件内容复制到目标文件，然后删除源文件实现的。

而US3内部支持直接修改文件名，US3FS通过使用相关的接口实现rename操作，相比s3fs和goofys性能更好。同时s3fs和goofys挂载US3的bucket都需要走代理进行协议的转换，使用US3FS则减少了这一IO路径，性能上更有优势。

通过对s3fs和goofys的实践，我们发现两者在US3的备份场景上的性能有一些问题，同时适配的工作量也比较大，基于此，我们决定开发一款能够满足用户在数据备份场景需求的，依托对象存储作为后端的文件系统。

US3FS设计概述

US3FS通过FUSE实现部分POSIX API。在介绍US3FS实现之前，先简单介绍一下Linux的VFS机制和FUSE实现（有这部分基础的朋友可直接跳过）。

VFS

VFS，全称Virtual File System，是linux内核中一个承上启下的虚拟层，隶属于IO子系统。对上，为用户态应用提供了文件系统接口；对下，将具体的实现抽象为同一个函数指针供底层文件系统实现。

linux文件系统中的元数据分为dentry(directory entry)和inode，我们知道，文件名并不属于文件的元数据，为了优化查询，vfs在内存中建立dentry以缓存文件名和inode的映射以及目录树的实现。单机文件系统的实现，dentry只存在于内存中，不会落盘，当查找某个文件时内存没有对应的dentry，vfs会调用具体的文件系统实现来查找对应的文件，并建立起对应的数据结构。inode缓存了一个文件的元数据，如大小，修改时间等，会持久化到硬盘中，数据的读写通过地址空间找到对应的page和block device进行读写。

FUSE

FUSE,全称Filesystem in Userspace，用户态文件系统，我们知道，一般直接在内核态实现某个特性是比较痛苦的事情，通常内核的debug比较困难，而且稍不注意就会陷入到内核的各种细节而无法自拔。FUSE就是为了简化程序员的工作，将内核的细节隐藏起来，提供一套用户态的接口用于实现自己的文件系统，用户只需要实现对应的接口即可。内核态的FUSE模块和用户态的FUSE库的交互通过/dev/fuse进行通信，然后调用用户自己的实现。当然，缺点就是增加了IO路径以及内核态/用户态的切换，对性能有一定影响。

元数据设计

US3FS通过实现FUSE的接口，将US3中bucket的对象映射为文件，和分布式文件系统不同，没有mds(metadata server)维护文件元数据，需要通过HTTP向us3获取。当文件较多时，大量的请求会瞬间发出，性能很差。为了解决这一点，US3FS在内存中维护了bucket的目录树，并设置文件元数据的有效时间，避免频繁和US3交互。

这也带来了一致性的问题，当多个client修改同一bucket中的文件，其中的缓存一致性无法保证，需要用户自己取舍。为了提升检索的性能，文件并没有像对象存储以平铺的方式放在整个目录中，而是采用了传统文件系统类似的方式，为每一个目录构建相关数据结构来保存其中的文件，同时inode的设计也尽量简洁，只保存必要字段，减少内存的占用。

目前Inode中保存的字段有uid，gid，size，mtime等，通过US3的元数据功能在对象中持久化。例如下图所示，在US3的bucket中有一个名为"a/b/c/f1"的对象，在文件系统中，会将每一个“/"划分的前缀映射为目录，从而实现左边的目录树。

IO流程设计

对于数据的写入，US3支持大文件的分片上传。利用这一特性，US3FS通过将数据写入cache，在后台将数据以分片上传的方式，将数据以4MB的chunk写入到后端存储中。分片上传的流程如下图所示，通过令牌桶限制整个系统的写入并发数。每个分片写入的线程都会获取令牌后写入，通过当文件close时写入最后一个分片，完成整个上传流程。

文件的读取通过在US3FS的cache实现预读来提升性能。kernel-fuse自身对数据的读写进行了分片，在不修改内核的情况下，IO最大为128K。而大文件的读取场景一般为连续的大IO，这种场景下IO会被切成128K的片，不做预读的话，无法很好的利用网络带宽。US3FS的预读算法如下所示：

如图所示，第一次同步读取完成后，会往后进行当前长度的预读，并将预读的中点设置为下次触发预读的trigger。之后的读取如果不连续，则清空之前的状态，进行新的预读，如果连续，则判断当前读取的结束位置是否不小于触发预读的偏移，如果触发预读，则将预读窗口的大小扩大为2倍，直到达到设定的阈值。之后以新的窗口进行预读。如果未触发，则不进行预读。预读对顺序读的性能有很大提升。鉴于US3FS使用场景多为大文件的场景，US3FS本身不对数据进行任何缓存。在US3FS之上有内核的pagecache，当用户重复读取同一文件时pagecache能够很好的起作用。

数据一致性

由于对象存储的实现机制原因，当前大文件的写入，在完成所有的分片上传之前，数据是不可见的，所以对于US3FS的写入，在close之前，写入的数据都是不可读的，当close后，US3FS会发送结束分片的请求，结束整个写入流程，此时数据对用户可见。

对比测试

在并发度为64，IO大小为4M测试模型下，40G文件的顺序写和顺序读进行多次测试，平均结果如下:

测试过程中，goofys的内存占用比较高，峰值约3.3G，而US3FS比较平稳，峰值约305M，节省了90%内存空间。s3fs表现相对较好，因为使用本地临时文件做缓存，所以内存占用比较少，但是写入文件比较大，硬盘空间不足时，性能会下降到表格中的数据。

在顺序读的测试中，测试结果可以验证我们的分析，goofys由于本身设计的原因，在这种场景下性能无法满足我们的要求。另外在测试移动1G文件的场景中，对比结果如下:

可见在移动需求场景下，特别是大文件居多的场景，通过US3FS能提升上百倍的性能。

总而言之，s3fs和goofys在大文件的读写场景下各有优劣，相比之下，US3自研的 US3FS 无论是读还是写都有更好的性能，而且和US3的适配性更强，更易于拓展。

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