ZFS与数据去重

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ZFS与数据去重
什么是Deduplication?
Deduplication是消除重复数据的过程。去重过程可以基于file-level文件级,block-level块级或者byte-level字节级。使用非常高可能性的hash算法来唯一标识数据块(文件,块,字节)。当使用安全hash,例如SHA256时,hash碰撞的可能性为2的256次方,2\^256 = 10\67 或者表示为0.00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001。

选择哪个等级的去重,files,blocks,bytes?
数据可以在文件级,块级,字节级被去重。

文件级的去重对文件作为整体来计算hash签名,如果处理的是自然的文件,则此方法需要的消耗最小,但是缺点是对文件的任何修改都需要重新计算文件的hash签名,即对文件的任何修改,将使得此文件之前节约的空间消失,因为两个文件将不再相同。此中方法比较适合类似于文件JPEG,MPEG,但是对于像虚拟机镜像(大文件)文件将无效,因为即使他们只是很小的一部分不同,但是文件级别他们将是不同的文件。

块级别的去重(相同大小的块),相比文件级的去重,需要更多的计算消耗,但是他能够很好地对像虚拟机镜像类似的大文件去重。大部分的虚拟机镜像文件是重复数据,例如镜像文件中的操作系统部分。使用块级的去重将使得只有镜像特别的数据才占用额外的空间,相同的数据将共享。

字节级别的去重,将需要更多的计算消耗来决定重复数据的开始和结束区域,不管怎么说,此方法对mail服务器来说是理想的选择,例如一个邮件的附件可能出现很多次,但是使用块级别去重时他们并不能被优化。此类型的去重一般用来一些应用程序的去重中,例如exchangeserver,因为应用程序知道他管理的数据,可以在内部容易地去重。

ZFS提供了块级别的去重技术,此种技术更适合通用的情况。且ZFS使用SHA256来计算hash签名。


什么时候去重,现在还是将来?

除了以上描述的文件级,块级,字节级的区别外,去重还可以分为同步(实时或内置)和异步(批处理或离线处理)。在同步去重中,重复文件在出现的时候即被去除,在异步去重中,文件已经存储在磁盘上,然后通过后续的处理来去重(例如在夜间来处理)。异步去重典型地被用在拥有有限的cpu和多线程的存储系统,最小化对日常工作的影响。但是如果cpu的性能足够,同步去重是推荐的方法,因为避免了无用的磁盘的写操作。


ZFS去重是同步的去重,ZFS需要高性能的cpu和高度多线程支持的操作系统(例如solaris)。


如何使用ZFS的去重

使用非常的简单,如果你有存储池tank,你需要对tank使用zfs,则设置为:

zfs set dedup=on tank


是否需要ZFS的去重的权衡

主要还是取决于你的数据。如果你的数据确实不包含重复,则开启去重功能则会带来额外的开销且没有任何的好处。但是如果你的数据包含重复,则使用zfs的去重可以节约空间而且提高性能。节约空间是显而易见的,性能的提高是因为减少了重复数据的写磁盘消耗和内存页的置换。


大部分的存储环境都是多种数据的混合,zfs支持对有重复的部分开启去重操作,例如你的存储池包含了home目录,虚拟机镜像目录,源代码目录。此时你可以设置如下:

zfs set dedup=off tank/home

zfs set dedup=on tank/vm

zfs set dedup=on tank/src


信任或验证

如果两个数据的hash相同,我们则认为两个数据是同一个数据,hash例如SHA256,两个不同数据hash相同的可能性为1/2^256, 是个很小的概率。当然zfs也提供了验证的选项,此选项对两个数据进行全比较来确定他们是否相同,如果不相同则处理,指定verify的语法如下:

zfs set dedup=verify tank


hash的选择

因为不同种类的hash所需要的运算也不相同,一种推荐的方法是使用较弱的hash(需要的运算较少)加verify来提供快速的去重,zfs对应的选项为:

zfs set dedup=fletcher4,verify tank

不像SHA256,fletcher4不能被信任为无碰撞,只适合与verify一起使用,verify来确保碰撞的处理。总的来说性能相对要好些。


通常如果不确定哪种的hash的效率跟高的话,即使用默认的设置dedup=on


扩展性和效率

大部分的去重方案都只能针对有限的数据,一般在TB等级,因为他们需要去重数据表常驻在内存。ZFS对数据大大小没有限制,可以处理PB级的数据。但是如果去重数据表常驻内存的话,性能比较好。

完! 

原文地址:https://www.cnblogs.com/itech/p/2555442.html