1.什么是源码对象存储?
2.深入理解 Lustre 系列二:测试
3.ä»ä¹å«å¯¹è±¡åå¨?
4.LustreçLustre ä¼ç¼ºç¹
5.Lustreçä»ç»
6.关于InfiniBand架构和知识点漫谈
什么是对象存储?
对象存储,也叫做基于对象的源码存储,是源码用来描述解决和处理离散单元的方法的通用术语,这些离散单元被称作为对象。源码
就像文件一样,源码对象包含数据,源码建站源码系统但是源码和文件不同的是,对象在一个层结构中不会再有层级结构。源码每个对象都在一个被称作存储池的源码扁平地址空间的同一级别里,一个对象不会属于另一个对象的源码下一级。
文件和对象都有与它们所包含的源码数据相关的元数据,但是源码对象是以扩展元数据为特征的。每个对象都被分配一个唯一的源码标识符,允许一个服务器或者最终用户来检索对象,源码而不必知道数据的源码物理地址。这种方法对于在云计算环境中自动化和简化数据存储有帮助。
对象存储经常被比作在一家高级餐厅代客停车。当一个顾客需要代客停车时,他就把钥匙交给别人,换来一张收据。这个顾客不用知道他的车被停在哪,也不用知道在他用餐时服务员会把他的车移动多少次。在这个比喻中,一个存储对象的唯一标识符就代表顾客的收据。
推荐使用蓝队云对象存储!蓝队云对象存储系统是非结构化数据存储管理平台,支持中心和边缘存储,能够实现存储需求的弹性伸缩,应用于海量数据管理的各类场景,满足您的多样性需求。
深入理解 Lustre 系列二:测试
Lustre 测试框架
Lustre 的功能和性能测试通过一套完整的测试集进行,即Lustre测试套件集(LTS)。LTS由超过个测试组成,涵盖了从bash脚本、C程序到外部应用的多种测试类型。LTS提供了自动化执行测试流程的工具,允许用户选择性地执行测试或分组执行,越狱360源码同时支持对特定配置、特性如ldiskfs、ZFS、DNE、HSM的验证。LTS测试代码位于源码树的/lustre/tests目录下,主要组件见下表。
Lustre测试术语
LTS包括被集成到lustre-tests-*.rpm和lustre-io-kit-*.rpm中的所有脚本和应用。在目录/usr/lib/lustre/tests下的一个集合称为测试套件,如sanity.sh。独立测试,如large-lun.sh中的test 4,属于特定的测试套件。测试套件可以组合执行,例如回归测试。LTS包括回归测试、特定特性的测试、配置验证、恢复测试和错误测试。下表列出了一些活跃的单元、特性和回归测试及其简要描述。
Lustre代码测试
在Lustre编码时,推荐在开发周期早期进行持续的测试。开发者在提交代码前,应确保通过小型验收测试(acceptance-small)套件。若引入新测试用例,先查找并重现bug,修复后验证代码。新测试用例若未覆盖新bug,则需专门添加,用于测试该bug。
错误规避
在测试时,若执行失败是由于与bug无关的问题,且问题已被修复,可通过配置规避选项参数。例如,源码哥 下载规避sanity.sh中的“g”和“”子测试,或所有insanity.sh测试,设置环境变量即可。在运行acceptance-small测试时,也可使用命令规避测试。
Lustre测试框架选项
下面的例子展示了运行完整acceptance-small测试或其子测试的方法。Lustre测试脚本可方便灵活地添加新的测试用例。
Lustre小型验收测试
小型验收测试(acceptance small,acc-sm)是Lustre在开发早期阶段捕获bug的测试。acc-sm测试脚本位于目录/lustre/tests中,包括三个分支:b1_6( tests)、b1_8_gate( tests)和HEAD( tests)。下表列出了一些通用acc-sm测试。在acceptance-small.sh和每个测试脚本中定义了执行命令。
Lustre测试中的环境变量
本节介绍用于测试的环境变量,通常在/lustre/tests/cfg/$NAME.sh配置脚本中定义。通过NAME=name访问环境变量。默认单节点测试配置是NAME=local,在/lustre/tests/cfg/local.sh中访问。下表列出了一些重要环境变量及其用途。
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OpenFabrics Enterprise Distribution (OFED)是一组开源软件驱动、核心内核代码、中间件和支持InfiniBand Fabric的用户级接口程序,由OpenFabrics Alliance (OFA)于年发布第一个版本。Mellanox OFED适用于Linux、Windows (WinOF),包含诊断和性能工具,用于监视InfiniBand网络性能。OpenFabrics Alliance (OFA)是一个基于开源的组织,致力于开发、测试、支持OpenFabrics企业发行版,旨在通过将高效消息、低延迟和最大带宽技术架构直接应用到最小CPU开销的应用程序中,实现最大应用效率。成立于年的格子 导航 源码该联盟最初专注于开发独立于供应商、基于Linux的InfiniBand软件栈,并在年扩展支持Windows,使其软件栈真正跨平台。年,该组织进一步扩展其章程,支持iWARP,并于年增加了对RoCE (RDMA over Converged)的支持,通过以太网交付高性能RDMA和内核旁路解决方案。年,随着OpenFabrics Interfaces工作组的建立,联盟再次扩大,实现对其他高性能网络的支持。
Mellanox OFED是一个包含驱动、中间件、用户接口,以及一系列标准协议IPoIB、SDP、SRP、iSER、RDS、DAPL,支持MPI、Lustre/NFS over RDMA等协议的单一软件堆栈。Mellanox OFED由开源OpenFabrics组织维护,作为ISO映像提供,包含每个Linux发行版的源代码、二进制RPM包、固件、实用程序、安装脚本和文档。InfiniBand串行链路可以在不同的信令速率下运行,通过捆绑实现更高吞吐量。原始信令速率与编码方案耦合,产生有效的传输速率,编码通过铜线或光纤发送的数据,将错误率降至最低,ecshop商标源码同时增加了一些开销。
InfiniBand软件架构设计旨在简化应用部署,使得IP和TCP套接字应用程序可以利用InfiniBand性能,无需对以太网上的现有应用程序进行任何更改。适用于SCSI、iSCSI和文件系统应用程序。位于低层InfiniBand适配器设备驱动程序和设备独立API (verbs)之上的上层协议提供了行业标准接口,可以无缝部署现成的应用程序。LinuxInfiniBand软件架构由一组内核模块和协议组成,还有一些关联的用户模式共享库。用户级操作的应用程序对底层互连技术保持透明,本文主要关注应用程序开发人员需要了解的信息,以便使IP、SCSI、iSCSI、套接字或基于文件系统的应用程序在InfiniBand上运行。
InfiniBand堆栈的最低层由HCA驱动程序组成,每个HCA设备都需要一个特定于HCA的驱动程序,该驱动程序注册在中间层,并提供InfiniBand Verbs。高级协议,如IPoIB、SRP、SDP、iSER等,采用标准数据网络、存储和文件系统应用在InfiniBand上操作。除了IPoIB提供了在InfiniBand硬件上的TCP/IP数据流的简单封装,其他更高级别的协议透明地支持更高的带宽、更低的延迟、更低的CPU利用率和端到端服务,使用经过现场验证的RDMA(远程DMA)和InfiniBand硬件的传输技术。
在InfiniBand上评估基于IP的应用程序最简单的方法是使用上层协议IP over IB (IPoIB)。在高带宽的InfiniBand适配器上运行的IPoIB可以为任何基于IP的应用程序提供即时的性能提升。IPoIB支持在InfiniBand硬件上的(IP)隧道数据包。在Linux中,协议作为标准的Linux网络驱动程序实现,允许任何使用标准Linux网络服务的应用程序或内核驱动程序在不修改的情况下使用InfiniBand传输。Linux内核2.6.及以上版本支持IPoIB协议,并对InfiniBand核心层和基于Mellanox技术公司HCA的HCA驱动程序的支持。这种方法对于带宽和延迟不重要的管理、配置、设置或控制平面相关数据是有效的。然而,为了获得充分的性能并利用InfiniBand体系结构的一些高级特性,应用程序开发人员也可以使用套接字直接协议(SDP)和相关的基于套接字的API。
InfiniBand不仅对基于IP的应用提供了支持,同时对基于Socket、SCSI和iSCSI,以及对NFS的应用程序提供了支持。例如,在iSER协议中,采用SCSI中间层的方法插入到Linux,iSER在额外的抽象层(CMA,Connection Manager Abstraction layer)上工作,实现对基于InfiniBand和iWARP的RDMA技术的透明操作。这样使得采用LibC接口的用户应用程序和内核级采用Linux文件系统接口的应用程序的透明化,不会感知底层使用的是什么互连技术。具体技术细节,请参考梳理成文的“在InfiniBand架构和技术实战总结”电子书,目录如下所示,点击原文链接获取详情。
目前,InfiniBand软件和协议堆栈在主流的Linux、Windows版本和虚拟机监控程序(Hypervisor)平台上都得到了支持和支持。这包括Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux Enterprise Server、Microsoft Windows Server和Windows CCS (计算集群服务器)以及VMware虚拟基础设施平台。
linux查看cpu占用率的方法:
top
top是最常用的查看系统资源使用情况的工具,包括CPU、内存等等资源。这里主要关注CPU资源。
1.1 /proc/loadavg
load average取自/proc/loadavg。
9. 9. 8. 3/
前三个数字是1、5、分钟内进程队列中平均进程数,包括正在运行的进程+准备好等待运行的进程。
第四个数字分子表示正在运行的进程数,分母是进程总数。
最后一个数字是最近运行的进程ID号。
其中top取的是/proc/loadavg的前三个数。
1.2 top使用
打开top,可以指定更新的周期。
输入H,打开隐藏的线程;输入1,可以显示单核CPU使用情况。
top -H -b -d 1 -n > top.txt,每个1秒统计一次,共次,显示线程细节,并保存到top.txt中。
top采样来源你还依赖于/proc/stat和/proc//stat两个,这两个的详细介绍参考:/proc/stat和/proc//stat。
其中CPU信息对应的含义如下:
us是user的意思,统计nice小于等于0的用户空间进程,也即优先级为~。 ni是nice的意思,统计nice大于0的用户空间进程,也即优先级为~。 sys是system的意思,统计内核态运行时间,不包括中断。 id是idle的意思,几系统处于空闲态。 wa是iowait的意思,统计io等待时间。 hi是hardware interrupt,统计硬件中断时间。 si是software interrupt,统计软中断时间。 最后的st是steal的意思。
perf
通过sudo perf top -s comm,可以查看当前系统运行进程占比。
这里不像top一样区分idle、system、user,这里的占比是各个进程在总运行时间里面占比。
通过sudo perf record记录采样信息,然后通过sudo perf report -s comm。
sar、ksar
sar是System Activity Report的意思,可以用于实时观察当前系统活动,也可以生成历史记录的报告。
要使用sar需要安装sudo apt install sysstat,然后对sysstat进行配置。
sar用于记录统计信息,ksar用于将记录的信息图形化输出。
ksar下载地址在: github.com/vlsi/ksar/re...
sudo gedit /etc/default/sysstat--------------------------------将 ENABLED=“false“ 改为ENABLED=“true“。 sudo gedit /etc/cron.d/sysstat--------------------------------修改sar的周期等配置。 sudo /etc/init.d/sysstat restart--------------------------------重启sar服务 /var/log/sysstat/--------------------------------------------------sar log存放目录
使用sar记录开机到目前的统计信息到文件sar.txt。
LC_ALL=C sar -A > sar.txt
PS:这里直接使用sar -A,在ksar中无法正常显示。
如下执行java -jar ksar.jar,然后Data->Load from text file...选择保存的sar.txt文件。
得到如下的图表。
还可以通过sar记录一段时间的信息,指定采样周期和采样次数。
这些命令前加上LC_ALL=C之后保存到文件中,都可以在ksar中图形化显示。
collectl、colplot
collectl是一款非常优秀并且有着丰富的命令行功能的实用程序,你可以用它来采集描述当前系统状态的性能数据。
不同于大多数其它的系统监控工具,collectl 并非仅局限于有限的系统度量,相反,它可以收集许多不同类型系统资源的相关信息,如 cpu 、disk、memory 、network 、sockets 、 tcp 、inodes 、infiniband 、 lustre 、memory、nfs、processes、quadrics、slabs和buddyinfo等。
同时collectl还可以替代常用工具,比如top、vmstat、ps、iotop等。
安装collectl:
sudo apt-get install collectl
collectl的使用很简单,默认collectl显示cpu、磁盘、网络信息。
collectl还可以显示更多的子系统信息,如果选项存在对应的大写选项,大写选项表示更细节的设备统计信息。
b – buddy info (内存碎片) c – 所有CPU的合一统计信息;C - 单个CPU的统计信息。 d – 整个文件系统Disk合一统计信息;C - 单个磁盘的统计信息。 f – NFS V3 Data i – Inode and File System j – 显示每个CPU的Interrupts触发情况;J - 显示每个中断详细触发情况。 l – Lustre m – 显示整个系统Memory使用情况;M - 按node显示内存使用情况。 n – 显示整个系统的Networks使用情况;N - 分网卡显示网络使用情况。 s – Sockets t – TCP x – Interconnect y – 对系统所有Slabs (系统对象缓存)使用统计信息;Y - 每个slab使用的详细信息。
collectl --all显示所有子系统的统计信息,包括cpu、终端、内存、磁盘、网络、TCP、socket、文件系统、NFS。
collectl --top可以代替top命令:
collectl --vmstat可以代替vmstat命令:
collectl -c1 -sZ -i:1可以代替ps命令。
collectl和一些处理分析数据工具(比如colmux、colgui、colplot)结合能提供可视化图形。
colplot是collectl工具集的一部分,其将collectl收集的数据在浏览器中图形化展示。
colplot的介绍 在此,相关源码可以再 collectl-utils下载。
解压下载的colplot之后,sudo ./INSTALL安装colplot。
安装之后重启apache服务:
suod systemctl reload apache2 sudo systemctl restart apache2
在浏览器中输入 .0.0.1/colplot/,即可使用colplot。
通过Change Dir选择存放经过collectl -P保存的数据,然后设置Plot细节、显示那些子系统、plot大小等等。
最后Generate Plot查看结果。