ceph数据分布

ceph的存储是无主结构，数据分布依赖client来计算，有两个条主要路径。

1、数据到PG

2、PG 到OSD

有两个假设： 第一，pg的数量稳定，可以认为保持不变； 第二， OSD的数量可以增减，OSD的存储空间权重不等；

由于 PG的数量保持不变，由数据来找PGID的环节可以简单处理，对数据的key来取hash值再对pg的总数取模即可唯一确认pgid，pgid=hash(data_key)/pg_num。

难点在于从PG到OSD，如果直接用 hash(pgid)/osd_num的模式，则OSD有增减的时候数据就有无规律的迁移，并且也无法体现OSD的不同权重。

Crush算法就是来解决这个问题的，Crush目的是随机跳出一个OSD，并且要满足权重越大的OSD，挑中的概率越大。

每个OSD有不同的容量，比如是4T还是12T的容量，可以根据每个OSD的容量定义它的权重，以T为单位， 比如4T权重设为4，12T则设为12。

如何将PG映射到不同权重的OSD上面？这里可以直接采用CRUSH里面的Straw抽签算法。

核心步骤：

1）计算HASH

draw = CRUSH＿HASH（ PG＿ID， OSD＿ID， r )，其中把r当做一个常数，将PG＿ID， OSD＿ID一起作为输入，得到一个HASH值。

2）增加OSD权重

osd＿straw =（ draw ＆0xffff ） ＊ osd＿weight

draw &0xffff 得到一个0-65535的数字，再与OSD的权重相乘，以这个作为每个OSD的签长， 权重越大的，数值越大。

3）遍历选取最高的权重

high_draw

Crush所计算出的随机数，是通过HASH得出来，可以保障相同