深入理解 BlueStore存储引擎，只需四步

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深入理解 BlueStore存储引擎，只需四步

大家好我是小义同学，这是大厂面试拆解——项目实战系列的第5篇文章，

”走暗路、耕瘦田、进窄门、见微光” 告诉我 面试关键就 深入理解自己项目 这个才是最考察基本功的地方。

知识地图：KV存储引擎---BlueStore

Ceph分布式锁的设计哲学与工程实践 提到 为了支持海量并发，满足多客户端，主副本等多节点数据达成一致， 设计了分布式锁，分布式锁特点

1. 根据不同状态自驱转换，减少用户操作复杂性
2. 持久化存储（下一代对象存储引擎BlueStore）

本文 主要介绍什么是BlueStore，如何快速理解BlueStore并且进行优化。

image.png

一、BlueStore出现的背景、初衷

看版本变化

Ceph 12.2.0 正式版本发布

Ceph 12.2.0 正式版本发布

• 2016年4月21 Jewel版本10.2.0，首次引入 BlueStore 存储引擎
• 2017年8月29，Ceph 12.2.0 正式版本发布， 代号 Luminous，BlueStore 成为默认存储引擎

BlueStore 是一个从头开始设计的存储后端，旨在解决使用本地文件系统后端所面临的挑战。

BlueStore 仅用两年时间就实现了所有这些目标， 并成为 Ceph 的默认存储后端

文件系统作为分布式存储后端：从 Ceph 十年进化中汲 取的教训

文件系统作为分布式存储后端：从 Ceph 十年进化中汲 取的教训

上图看出 ceph不停变换后端从FileStore到BlueStore

BlueStore 的一些主要目标包括：

1. 快速元数据操作（第 4.1 节）
2. 对象写入无一致性开销（第 4.1 节）
3. 基于写时复制的克隆操作 （第 4.2 节）
4. 无日志记录的双重写入（第 4.2 节）
5. 优化了 HDD 和 SSD 的 I/O 模式（第 4.2 节）

对比如下：

BlueStore vs FileStore	FileStore (基于文件系统)	BlueStore (直接管理裸设备)	核心优势说明
系统架构	XFS + LevelDB	RocksDB + 块设备	绕过文件系统直接管理磁盘，降低软件栈复杂度
双写问题	存在	无（原子写操作）	消除写放大，提升性能
批量读取	通过 XFS 文件系统读取（百万级别）	RocksDB 元数据 + 直接块设备访问	减少 I/O 路径延迟
对象列举	需对 XFS 文件排序	RocksDB 预排序键值(LSM 树结构**)	列表操作快 10 倍以上
批量删除	逐个删除 XFS 文件	批量删除 RocksDB 键值，批量事务	删除速度提升 50-100 倍
对象读缓存	依赖 XFS 缓存机制	需用户态实现（如 LRU 缓存）	灵活性更高，可定制化

克服本地文件系统面临什么挑战

挑战 1：高效事务

挑战 2：快速元数据操作

• Ceph 与 FileStore 后端的关键元数据 挑战之一来自在大目录上的缓慢目录枚举（ readdir ） 操作，
• 以及返回结果的缺乏排序。

挑战 3：支持新的存储硬件

二、这个技术的优势和劣势分别是什么

• 还有更强的

# Crimson: Next-generation Ceph OSD for Multi-core Scalability

# Crimson: Next-generation Ceph OSD for Multi-core Scalability

Crimson 是基于 Seastar C++ 框架实现的 Ceph 下一代 OSD，用以提升多核可扩展性与 I/O 性能。

Crimson 被设计为高性能对象存储守护程序 （OSD），针对 NVMe 等快速存储设备进行了优化。

为了实现这些目标，Crimson 使用包括 SPDK、DPDK 和 C++ Seastar 框架在内的尖端技术从头开始构建。

Crimson 继续沿用 BlueStore 作为底层存储后端

并在未来计划通过原生 Seastore 存储后端摆脱对 BlueStore 的依赖

三、技术的组成部分和关键点。

架构如下：

BlueStore主要4个技术点：

用户态直接写快设备( BlockDevice.)

1. BlueStore 直接读写原始块设备（如 SSD/NVMe）
2. 在用户态使用linux aio直接操作块设备，去除了本地文件系统的消耗

聪明你可能你会疑问：

1. 绕过文件系统，在用户态，怎么完成IO读写？
2. RocksDB本身并不支持对裸设备的操？还是使用文件系统？矛盾
3. 远离文件系统不能更好支持 - 对全SSD及全NVMe SSD闪存适配？

轻量文件系统

1. BlueFS基于裸设备模拟一个简易的用户态文件系统，用于支持RocksDB。
2. 支持 SSD/NVMe新硬件

聪明你可能你会疑问 ： 为了使用RocksDB，有写一个文件系统？

1. POSIX文件系统作为通用的文件系统，其很多功能对于RocksDB来说并不是必须的，为了进一步提升RocksDB的性能，RocksDB的场景量身定制一套本地文件系统，BlueFS也就应运而
2. BlueRocksEnv封装文件系统的抽象接

文件系统磁盘空间管理和缓存管理

1. 失去默认文件系统支持，要一个磁盘的空间管理系统，Bluestore采用Allocator进行裸设备的空间管理，目前支持StupidAllocator和BitmapAllocator两种方式；
2. BlueStore 实现为用户态并通过 DirectIO 直接访问裸盘，因此不实用 kernel 提供的 page cache，为了提升读的性能，需要自行管理Cache。

RocksDB 键值存储元数据：

1. 慢速层（Block）：存储对象数据，通常使用 HDD。
2. 高速层（DB）：存储 RocksDB 的 SST 文件，通常使用 SSD。
3. 超高速层（WAL）：存储 RocksDB 日志，通常使用 NVMe

BlueStore是基于RocksDB和BlockDevice实现的ceph的对象存储

四、技术的底层原理和关键实现

4.1 先测试，在了解

目的：假设你需要对BlueStore优化，必须了解 IO过程是什么

测试 方法1：测试你的磁盘

FIO测试NVMe SSD裸盘的性能,并观察iostat状态

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

fio -name=iouring_test 
-filename=/mnt/vdd/testfile 
-iodepth=32//I/O 引擎若使用异步模式，保持队列深度
-thread 
-rw=randread 
//定义 IO 类型。
//随机读 randread、
//随机写 randwrite、顺序读 read、顺序写 write、顺序读写 
//rw readwrite ，随机混合读写 randrw

-ioengine=io_uring //IO 引擎。同步模式psync、异步模式io_uring
-sqthread_poll=1

-direct=1
//是否使用 direct io，测试过程不使用OS 自带的buffer，使测试磁盘的结果更真实 
//direct io，跳过缓存，直接读写SSD


-bs=4k  //IO 的块大小。默认 4k
-size=10G 
-numjobs=1//thread number
-runtime=120  告诉fio在指定的时间段后终止处理。
-group_reporting

测试结果：

1. 32 io_uring iops： qps：80w 完全发挥NVMe特性
2. fio的numjob,iodepth提高NVMe SSD的性能.

测试 方法2 测试您的 Ceph 集群

推荐的基准测试工具

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

1. fio -ioengine=rbd -direct=1 -name=test -bs=4M -iodepth=16 -rw=write -pool=rpool_hdd -runtime=60 -rbdname=testimg
2. fio -ioengine=rbd -direct=1 -name=test -bs=4k -iodepth=1 -rw=randwrite -pool=rpool_hdd -runtime=60 -rbdname=testimg
3. fio -ioengine=rbd -direct=1 -name=test -bs=4k -iodepth=128 -rw=randwrite -pool=rpool_hdd -runtime=60 -rbdname=testimg

★测试方法1 绕过文件系统，读NVMe_ ssd进行fio的读盘操作 iops 10w-80w

针对测试CEPH集群的性能时，nvme ssd的读写iops总量不超过4w+ why?

方法1 和方法2为何差距这么大

首先的青铜猜想是：

• 在 Ceph 在 HDD 上并不慢：
• Bluestore 的理论单线程随机写入性能是驱动器 IOPS 的 66%（2/3），
• Ceph 的线性读写速度并不慢
• 当你用 SSD 替换 HDD 并使用快速网络时，Ceph 的速度应该会几乎一样快,天真了 ❎
• Ceph 都很难实现低于 0.5 毫秒的随机读取延迟和低于 1 毫秒的随机写入延迟。[
• 单线程下，这意味着随机读取 IOPS 和随机写入 IOPS 分别只有 2000 和 1000，即使能达到这个结果[0.5-1毫秒 一个请求，一个秒多少个？]
• Ceph "软件栈"引入了额外的 I/O 打包、网络传输与协议层延迟，使得 OSD 在压力下无法压满 NVMe，
• fio 只是本地落盘，时延极小，因此能将 SSD 压。

大师理解的猜想

image.png

★Ceph OSD 多层软件栈开销

• Ceph 默认在 BlueStore 层使用 RocksDB 存储元数据，写请求要先进入 WAL，再写入 MemTable，后台异步 Compaction 会带来 100–300 µs 级别的额外延迟
• RADOS & PG 流程：每次写操作需要通过 RADOS 协议，将数据发送到 Primary OSD 并复制到 Secondary OSD 后才确认，网络 RTT 累加典型在 0.1–0.5 ms 范围，吞吐受限
• TCP/IP vs RDMA：Ceph 原生使用 Kernel TCP/IP，产生 system CPU、iowait 和软中断开销；采用 RDMA（iWARP/RoCE）可减少复制延迟并降低 CPU 占用，使 4K 随机写 IOPS 提升 17%–
• NUMA 与 CPU 亲和

4.2 事务特性 和延迟统计

• BlueStore可以理解为一个支持ACID事物型的 本地日志文件系统。
• 所有的读写都是以Transaction进行。
• BlueStore通过状态机的方式控制整个IO流程。
• queue_transactions接口 向 BlueStore 提交 事务组完成一系列写请

iBlueStore写状态机

新手视角

基本流程

• 准备（Prepare）：在内存中组装本次要执行的写入与元数据操作，事务尚未落盘。
• 编码（Encode）：将内存中的操作打包并转化为块设备可识别的 I/O 请求，包括预写日志（WAL）记录或直接写入命令。
• 提交（Submit）：通过同步或异步 I/O 接口，将事务操作写入底层存储设备。
• 确认（Commit）：等待 I/O 完成后，标记事务已持久化，确保断电或崩溃时数据不丢失。 [
• 应用（Apply）：把已提交的变更应用到内存中的索引或缓存，更新对象元数据 write transaction that Ceph will apply atomically 关注重点
• 原子性与持久性：只要事务完成，用户无需关心具体底层细节；

大师视角

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

const char *get_state_name() {
switch (state) {
case STATE_PREPARE: return"prepare"; 

//主要工作：
//该阶段主要是IO前的准备工作
//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

//延迟指标：
//l_bluestore_state_prepare_lat，从进入状态机到prepare阶段完成，

case STATE_AIO_WAIT: return"aio_wait";
//主要工作：
//该阶段等待aio的完成
//aio完成后在回调函数中将事务状态设置为STATE_IO_DONE

//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。

case STATE_IO_DONE: return"io_done";

//主要工作：
//该阶段完对IO进行保序，保证kv事务的顺序性。
//按顺序设置事务状态为STATE_KV_QUEUED，将事务放入kv_queue

//通知kv_sync_thread进行,去同步IO和元数据
//kv_sync_thread 线程调用 db->submit_transaction 将批量更新写入 RocksDB
//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。
//下个阶段：STATE_KV_QUEUED阶段


case STATE_KV_QUEUED: return"kv_queued";
//主要工作：
//1 该阶段主要deal kv_sync_thread线程中把aio的元数据写入kv数据库
//2 将状态设置为STATE_KV_SUBMITTED。
//3 然后将事务放入kv_committing_to_finalize队列，并通知_kv_finalize_thread线程处理

//延迟指标：
//l_bluestore_state_kv_queued_lat，
case STATE_KV_COMMITTING: return"kv_committing";

//主要工作：等待kv元数据和IO数据的Sync完成，回调finisher线程
//该阶段主要在 kv_finalize_thread线程中将状态设置为STATE_KV_DONE
//并将回调函数放入finisher队列，在finisher线程中给客户端返回应答

//延迟指标：
//l_bluestore_state_kv_done_lat

case STATE_KV_DONE: return"kv_done";

//主要工作
//如果没有延迟IO，则直接将状态设置为STATE_FINISHING；
//如果有延时IO，则将状态设置为STATE_DEFERRED_QUEUED

case STATE_WAL_QUEUED: return"wal_queued";

case STATE_WAL_APPLYING: return"wal_applying";

case STATE_WAL_AIO_WAIT: return"wal_aio_wait";

case STATE_WAL_CLEANUP: return"wal_cleanup";

case STATE_WAL_DONE: return"wal_done";

case STATE_FINISHING: return"finishing";

case STATE_DONE: return"done";

//延迟统计
enum {

 l_bluestore_state_prepare_lat,

 l_bluestore_state_aio_wait_lat,

 l_bluestore_state_io_done_lat,

 l_bluestore_state_kv_queued_lat,

 l_bluestore_state_kv_committing_lat,

 l_bluestore_state_kv_done_lat,

 l_bluestore_state_wal_queued_lat,

 l_bluestore_state_wal_applying_lat,

 l_bluestore_state_wal_aio_wait_lat,

 l_bluestore_state_wal_cleanup_lat,

 l_bluestore_state_finishing_lat,

}

技术点1：线程+队列

• 线程+队列是BlueStore事物状态机的重要组成部分
• aio_thread线程：属于KernelDevice模块的，主要作用写物理磁盘 。
• kv_sync_thread：更新元数据k/v，这些必须按顺序操作。BlueStore::_kv_sync_thread
• kv_finalize_thread：BlueStore::_kv_finalize_thread()，设置状态为STATE_KV_DONE

技术点2：保证IO的顺序性以及并发性

• 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

4.2 BlueStore IO流程

BlueStore IO流程

BlueStore IO流程

BlueStore IO流程：Simple Write

• 对于simple write场景，先把数据写入新的block，然后把元数据写入k/v数据库中
• 写新block状态转换：STATE_PREPARE -> STATE_AIO_WAIT -> STATE_IO_DONE -> STATE_KV_QUEUED
• 元数据写k/v数据库状态转换：STATE_KV_QUEUED -> STATE_KV_SUBMITTED -> STATE_KV_DONE -> STATE_FINISHING -> STATE_DONE

在处理simple-write时， 需要考虑offset、length是否对齐到block_size(4KB)以进行补零对齐的操作。

BlueStore IO流程：Deferred Write

(.png)

• 对于deferred write场景，延迟IO数据封装在k/v事务中，
• 写入kv数据库后给客户端返回应答，然后在后台执行延迟IO数据的写操作。

写k/v日志:

★STATE_PREPARE -> STATE_IO_DONE -> STATE_KV_QUEUED -> STATE_KV_SUBMITTED -> STATE_KV_DONE -> STATE_DEFERRED_QUEUE

写数据:

★STATE_DEFERRED_QUEUE -> STATE_DEFERRED_CLEANUP -> STATE_FINISHING -> STATE_DONE

主要步骤：延迟写入的基本流程:

1. 当写入请求到来时,BlueStore 首先将数据写入 KV 数据库(RocksDB),并立即返回成功给客户端
2. 实际的数据写入被延迟到后台处理,主要涉及以下几个关键数据结构:

• bluestore_deferred_op_t: 封装单个延迟写操作
• bluestore_deferred_transaction_t: 包含多个延迟写操作的事务
• DeferredBatch: 批量处理多个延迟写事务，将多个写操作合并处理
• OpSequencer: 确保写操作按正确顺序执行

慢点集中在哪里？

• ceph daemon osd.8 perf dump | egrep "wait|lat"

综合来看，RocksDB 同步提交（阶段4） 和 AIO 等待（阶段2） 是占比最高的两部分， 共计可超过 80% 的

64K随机写入（QD=16场景）

• 总延迟：2.268ms（其中Store层占比达93%）
  • state_aio_wait_lat：0.797ms（较QD=1增长14.7倍）
  • state_kv_queued_lat：0.544ms（元数据队列等待，增长107倍）
  • state_kv_commiting_lat：0.689ms（RocksDB提交耗时，增长9.5倍）
  • Store层细分：
  • 瓶颈根源：
  1. 单线程设计：kv_sync_thread需串行处理元数据提交，导致高QD下队列堆积（如kv_queued_lat从0.005ms升至0.544ms
  2. 异步I/O竞争：Linux AIO的io_submit在高并发时需频繁上下文切换，占用CPU核心资源

小结（三步走）

1. FIO压测 ：即便在读客户端压力足够的情况下 软 件层不能给到下层足够的I/O压力，不能利用起NVME强大的硬件并发性能。工具：fio,iostat,vmstat,iotop
2. 读请求各阶段耗时分析 降低延迟。工具：ceph daemon osd.10 perf dump/perf /gdbpmp，慢的原因在哪里能说清楚吗？性能优化：上千提升上万，过10万是不可能的？为什么
3. 如何证明：Ceph "软件栈"引入了额外的 I/O 打包、网络传输与协议层延迟，使得 OSD 在压力下无法压满 NVMe。

参考

【1】 File Systems Unfit as Distributed Storage Backends: Lessons from 10 Years of Ceph Evolution

• 文件系统作为分布式存储后端：从 Ceph 十年进化中汲 取的教训
• .1145/3341301.3359656

【2】Ceph OSD Crimson: Next-generation Ceph OSD for Multi-core Scalabilit

• /
• ceph-osd-cpu-scaling
• /
• /

[5] io_uring: So Fast. It's Scary. - Paul Moore, Microsoft

• IO uring gets Zero Copy network operations
• 随着存储和网络设备性能越来越高，用户发现kernel那厚重的存储栈和网络栈效率越发低下，分分推出kernel bypass技术，但这类技术有一个通病，就是接口设计不统一，无法兼容，所以业界迫切期待内核推出一套成熟高效通用的异步编程框架，来缓解厚重模块带来的影响
• io_uring只通过提供3个系统调用接口，就统一了网络和存储异步IO编程框架，使得上层开发人员无需过多关注其接口的可扩展性
• 深入理解io_uring（一）设计初衷
• 深入理解io_uring（二）设计原理
• strace -c dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=1000
• 深入理解io_uring（七）零拷贝发送网络请求
• 深入理解io_uring（三）一个完整请求

[6] Understanding BlueStore, Ceph's New Storage Backend - Tim Serong, SUSE

• .php?mobileaction=toggle_view_desktop&title=Ceph_performance#Why_is_it_so_slow
• 2018-May-29 :: Ceph Code Walkthrough: BlueStore part 1 [视频 ]
• Ceph BlueStore的状态机
• Block I/O Layer Tracing using blktrace
• 你可以通过 iostat、blktrace 工具分析瓶颈是在应用层还是内核层、硬件层。其中 blktrace 是 blkio 层的磁盘 I/O 分析利器，它可记录 IO 进入通用块层、IO 请求生成插入请求队列、IO 请求分发到设备驱动、设备驱动处理完成这一系列操作的时间，帮助你发现磁盘 I/O 瓶颈发生的阶段

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除存储测试事务数据文件系统

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