「“星”技术」How to Copy Files— FAST'20 论文解读

共7440字，阅读约20分钟
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导读

这篇发表于FAST20会议的论文，是关于如何高效率的对文件目录树进行快速克隆操作，由来自北卡罗来纳大学教堂山分校的Yang Zhan，Yizheng Jiao以及 罗格斯大学，佩斯大学,石溪大学，VMWare研究中心的相关研究人员合作开发完成的。图片来源网络本文并非是这篇论文的完整翻译稿，只是对里面的一些重点内容进行解读，有些地方解读不一定准确，建议感兴趣的同学结合原版论文一起阅读，以帮助大家拓宽思路。

文章中所用图表，除非特别注明，都来自于原版论文。

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概述

作者在一开始先介绍了快速克隆的背景和重要性。随着虚拟化的广为流行，各种应用对快速克隆都有着很强的需求，典型的，如快速创建虚拟机，就需要快速克隆出虚拟机的“root filesystem”即一个image磁盘文件。而在容器场景下，如docker会非常频繁的对一个特定的文件系统目录树进行快速拷贝，这些都需要高效的克隆机制。针对于这些应用场景，现有的文件系统已经实现了一些“逻辑拷贝”功能，有别于“物理拷贝”，逻辑拷贝一般在实现时只进行一些元数据级别的拷贝，而只有在后续的修改中，才按需对文件数据进行拷贝并修改，这种功能称作COW（copy-on-write），这种方法在拷贝的时效性和空间的利用率方面都得到了较大的提升，因此现在已经成为克隆的基础技术。在实现时，一般存在着基于block粒度的COW和基于file或者dir级别的COW，比如btrfs和xfs使用的cp –reflink技术。这里作者指出，对于经典的COW技术，主要存在着“拷贝粒度”的问题，比如对于基于file级别的COW，一次微小的修改就可能导致昂贵的拷贝，比如1G大小的文件，只修改其中的1个字节，也会触发1G文件的拷贝。这会极大的增加初次COW写入时延，而且也不可避免的造成了空间上的浪费。反之，如果拷贝粒度过小，则初次COW写入时延有保证，但却容易造成碎片化（想象一下1个很大的文件，4K拷贝粒度，随机写入则会造成很多个4K COW块），后续顺序读的时候，因为这些4K数据并不是连续的，则读取速度会很慢。因此这里作者提出了自己对高效克隆的看法，需要满足如下4个特性才能被称作是合格的，作者称为“Nimble clones (敏捷克隆)”

• 必须能快速的完成克隆操作。

• 必须有良好的read locality (读取局部性)，这样逻辑上相关的文件集读取起来会比较快，同时经过COW后，性能也应该保持一致。

• 必须有良好的写性能，不管是对克隆前的文件集和克隆后的文件集进行写入。

• 空间利用率必须要好。写放大应该尽量保持比较低的水平。

作者在图1举例了现有的几种支持COW文件系统在多次克隆操作并且修改其中一小部分内容后，使用grep查询文件内容的衰减情况：
从图中可以看出，在每次克隆和修改之后，读性能都会衰减。看XFS和ZFS的结果，16轮后大概有3～5倍的衰减。Btrfs表现的好一些，大概只有50%的衰减。总体来看，这几个文件系统都出现性能单调递减的特征。因此作者认为，这里的关键之处是应该将COW中的copy和write的大小进行解耦，即不应该使用一样的大小，如果是进行大的文件修改，那copy大块然后再覆盖写大块当然是合理的，但是如果是微小的修改，显然，应该将这次微小修改暂存起来，让多次微小修改进行聚合，在达到一定数量后，再批量处理显然会更合理一些。这篇论文在现有的BetrFS基础上，实现了一种高效的克隆机制，以同时满足前述的Nimble clones需要具备的特征。作者引入了称作CAW（Copy-on-Abundant-Write）的技术，以暂存微小数据修改，等合适的时机再进行COW。另外，这篇论文在3方面对原来的Bε-tree数据结构进行了改进与增强，1.将原来的Bε-tree树结构改造成Bε-DAG结构（directed acyclic graph，有向无环图），以满足对整棵树进行更好的遍历。2.引入了GOTO message，可以快速的持久化克隆操作。3.引入“translation prefix（前缀转换）”,用来满足对“延后数据拷贝”和 部分共享数据的查询。在引入这些优化和改进后，实验结果显示，对不同的模型，至少有33%到6.8倍的性能提升。论文的贡献点归结为：

• 设计和实现了Bε-DAG数据结构，作为Nimble clones的基础。该方法扩展了Bε-tree,用来聚集小的修改，再择机进行批量写入。

• 写优化的克隆实现。在进行克隆操作时，仅需简单的向DAG root节点写入一个GOTO message消息。

• 量化的渐进分析表明，增加克隆不会影响其它的操作。克隆算法开销是对数级别的。

• 全面的测试表明，优化过的BetrFS并没有对原来的BetrFS基线产生不利的影响，而在clone特性上，对比传统的支持克隆特性的文件系统，在性能上有3-4倍的提高，而对比不支持克隆特性的文件系统，则有2个数量级的提高。

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BetrFS背景知识

为深入理解这篇论文，需要先理解BetrFS的背景知识。BetrFS是该团队开发的一个用于研究型的文件系统，从2015年到现在，作者团队已经基于该文件系统发布了多篇论文，详情请参考BetrFS官网。BetrFS是一个内核态的基于KV存储的本地文件系统。不同于传统的文件系统，如XFS，Ext4，这些文件系统都是基于inode和B-tree（或B-tree变体）来管理和组织元数据和文件系统数据的。而BetrFS是基于Key-Value的，它有2个KV stores。其中，元数据KV存储的是 文件全路径（fullpath） 到 文件系统元数据（struct stat）的映射。数据KV 存储的是 {fullpath+block number} 到 4K block的映射。图片来源：附1BetrFS后端使用的KV存储是基于TokuDB的内核修改版本，虽然是KV存储，但Bε-tree在实现上与我们常见的基于LSM的levelDB或者rocksdb不同，它在内部实际上比较类似于B-tree数据结构，可以称作是一种Better tree。在附1中，作者团队详述了这种树的优点以及对于BetrFS的写优化。其中最关键的地方就是，这棵树在设计的时候，在树的node节点上预留了buffer空间。如下图，pivots与传统B-tree上的key一样，用来存放关键字key。而buffer则可以用来暂存一些对文件写的小IO，然后从root node上逐渐向叶子节点“流动”。一般的，设计node大小为2M～4M大小，这样在buffer空间将要写满的时候，才往下一级进行flush写入，这种优化能将小io写入转变成大块io写入，因此极大的提高了小IO写入的性能。

图片来源：附2

range查询

因为采用了基于fullpath的KV存储，比如基于下面的文件名，在存储时都有相同的前缀，所以在实际算法运行中，基本都会落在同一个node上，因此在做range查询时，比如遍历目录下面的所有子目录或者文件时，落在磁盘上的IO，也将会是连续的，所以遍历速度会很快。同时，在删除操作中，也比较容易对删除流程进行优化，比如设计一个delete message，实现标记删除，然后后续在进行删除操作。

基于fullpath的 rename操作

对于基于fullpath的文件rename操作来说，是比较有挑战性的。回想一下，在Bε-tree中，所有key都是全路径的，因此在rename一个文件夹时，比如文件夹A rename成B，那么A下面所有子文件夹和子文件的key都要做对应的修改。作者团队在 附3 的论文中给出的解决方案是使用range rename操作，这种方案的关键之处在于在内部存有一个指针，用来指向文件夹源和目的的子树，range rename的操作可以转换成将这个指针转向，即所谓“pointer swing”,后续子树会进行自愈，以达到rename的目的。关于这种方法的更多细节，请参考附3论文，这里不再展开。

掉电恢复一致性问题

文件系统掉电恢复一致性向来是文件系统值得研究的一个关键问题，典型如ext4，xfs都使用了journal机制和事务性来保证在异常掉电时，文件系统依然能正确恢复，从而达到一致性的状态。BetrFS的Bε-tree也使用了类似的机制，对Bε-tree进行的任何修改，都需要提前记录日志，Bε-tree会周期性的进行checkpoint，比如每60s 进行一次checkpoint，完成后，会修剪redo log。在异常掉电时，依靠回放redo log来达到一致性的状态。
04Cloning in BetrFS 0.5

这一章作者介绍了如何在BetrFS中实现克隆特性，首先作者先从克隆最基础的语义开始讲起

克隆操作语义

克隆动作是原子的，即要么成功要么失败，不允许有中间状态。

从KV-store的key空间角度来看，clone(s,d)意味着拷贝所有以s为前缀的key到新的以d为前缀的key，另外，它还会同时删除原来的以d为开头的key。

Lifted Bε-DAGs

克隆的本质是要在Bε-tree树上增加新的edge，以使得在访问克隆后的文件夹时，能通过某种方法访问克隆前的数据（克隆后的数据在不修改内容前，都是完全共享的）。在Bε-tree这样的数据结构上访问，是做不到这点的，因此，需要对Bε-tree进行改进，以支持共享访问，而DAG（有向无环图）可以完成这个功能。如下图所示，底层的node节点在DAG数据结构中，是可以被上面两个路径来访问的。

图片来源：附4

在对Bε-tree进行改进时，作者强调需要解决3个问题：

1、因为对node可能有来自多个路径的访问，所以需要对node维护一份引用计数，引用计数并不存放在node本身的数据结构中，而是存放在专门的 node translation table 中，这样在修改引用计数时，并不需要更改node数据结构本身，避免了需要加速解锁等操作，以便于提升性能。

2、问题2是在Bε-tree中，node通常设置的比较大，如2M～4M大小，这样也就意味着1个node上会有很多key值。因此，共享target node意味着会有一些冗余的key也会被共享，例如如下图2所示：

底下的node包含了所有以s为前缀的key空间，但同时也包含了以q和v开头的key，而这些key是冗余的，不应该被访问到的。因此，作者在这里对pivots域内的key使用了过滤技术，以用来过滤那些冗余的key。

3、使用translation prefix(前缀转换)技术，还是如上面图2所示，在将s开头的目录转换成以p开头的目录后，会在上面的节点上插入指针，指向下面的节点，那后续查询pw时，在pivots找到指向下面的节点，但因为是clone过来的，所以这里需要进行translation prefix，即先去掉p，在下面节点查询时，按照sw进行查询。这种转换只是临时的，因为克隆最终完成时，需要将节点变成一般的节点，后文会有描述。

Creating clones with GOTO messages

论文接下来讲述创建克隆的过程。首先，如下图3所示，要clone所有以s开头的key到以p开头的key，则需要先找到所有以s开头的key node的父节点，称作 LCA (lowest-common ancestor)；

接着要做的是一次flush操作，即将从最开始的root节点到LCA之间节点暂存的所有以s开头的key都持久化下来，以保证LCA是完整的包含了以s开头的完整key空间。待flush完成后，再向root节点插入一条GOTO message，则完成clone过程。

那么这个GOTO message是做什么用处呢，这个是克隆动作本身的关键。它的组成大概是这样的：(a,b) - hight - dst_node(a,b) 表示覆盖的key空间， hight表示的是到target node的高度，dst_node表示目标 target。比如，若要查询的key为x，则先判断x是否落在(a,b)指示的key区间，如果落在这个区间，则接着会直接到dst_node 处继续进行查找。换句话说，goto message能够改变查找方向。Flushing GOTO messagesGOTO message可以通过flush的方式，从root node向下面的node滑动。通过这种消息机制，可以将DAG中的遍历寻址信息编码进来，这样可以非常高效的完成克隆操作。GOTO message强大之处在于之后发生的所有查询，都因为GOTO确定的新的路径而发生了改变，换句话说，GOTO message能隐含的删除原来的所有以特定前缀开头的key空间。Converting a GOTOGoto message的转换过程和flush过程类似，在向下层滑动的时候，都会涉及到对重叠区的key空间的合并和处理，如下图：左边，区间 (pab,t) 包含了pivots区域内的 (pz,r), 因此在将goto message转换成标准 pivots时，会将原来的(pz,r) key空间删除掉，将 (pab,t)空间加入进去。
而在部分重叠的情况下，还要更为复杂一些。比如上图左边的(pa,pz) 和(r,w)的部分重叠于 (pab,t)。在经过处理后，要注意的是 (pa,pab)这个空间的key，要加上前缀as2，因为在老的空间 (pa,pz), 向下查询时，前缀是s2，但经过转换后，pa前缀被去除，必须要把a加上才能和原来的key一致。这个是所谓的”lifted Bε-tree”技术，在作者团队的附3论文中有详述。Flushes, splits, and merges论文接下来讲节点的flush，split和merge。从较高层次上看，需要2个过程：1、需要将children node转换成 simple children2、再执行标准的Bε-tree  flush，split 和merge过程Simple child的定义是该node引用计数为1，并且其边指向的child没有 translation prefix。在child都simple化后，Bε-DAG就形式化为 Bε-tree了，因此可以使用Bε-tree的方式进行节点的flush，split和merge。有至少两种场景都需要将一个节点simple化。第一种情况是其parent节点在buffer空间中累积了足够多的修改，需要执行CAW操作时。第二种情况是后台的heal线程在调整target的fanout时，需要进行split和merge操作，从而引发将节点simple化。注意，Simple化一个节点是在 flush, split 或者merge的过程中进行的。Simple化一个节点时，首先要做的就是先进行一次private 拷贝节点，如图5所示：得到这个private node以后，就可以对这个node进行“整理”，如下图，最左边的是最初的private node，里面的一些key空间是冗余的，会被删除，中间的图即是删除掉冗余key的图，最后，translation prefix也会被删除。

值得注意的是，这些复杂的步骤只是在clone以后，有数据写入时，而且达到一定条件后才触发的，或者是在后台为了平衡Bε-DAG状态而进行的。对于那些未修改的共享node，是不需要进行这些复杂的过程的。

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算法渐进分析

对Bε-DAG的渐进分析表明，插入，查询，和克隆的复杂度都只与Bε-DAG的高度有关，它的渐进复杂度与lifted Bε-tree是一致的。可以这样考虑，如果我们将GOTO message都flush下去，转换成一般的pivots，这样消除掉GOTO message后，再断开共享的node链接后，就会形成一棵Bε-tree，这棵树的高度最高也就和Bε-DAG的高度相同。Bε-tree和Bε-DAG的高度都是 O(logB N), 前者N是指tree的key number，后者的N是指clone前的key加上clone的key个数。查询：因为Bε-DAG的高度是 O(logB N),因此IO查询代价也是O(logB N)插入：插入的复杂度和Bε-tree也是一样，为：

克隆：克隆的过程可以分为2个阶段，第一个阶段是在线的，第二个阶段是后台的。在线阶段只包含将LCA以上的含有s的消息flush到LCA上和向root node上插入一条GOTO message的代价。这个代价是O(logB N)级别，后台处理阶段主要是后台进程将GOTO message向下flush，并且最终转换为一般的pivots。其算法复杂度也是O(logB N)级别。

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评估分析

论文在评估分析一章中给出了性能测试结果，主要回答了如下几个问题：

• BetrFS 0.5中实现的克隆特性是否满足如下这4个设计目标：能高速创建克隆吗，读满足局部性原理吗，满足快速写吗，空间浪费如何；

• 引入克隆特性，是否会对以前版本的性能造成冲击；

• 克隆特性是否能提高真实应用的性能。

作者对比了如下文件系统：baseline BetrFS（指没有克隆特性的BetrFS 0.4版本）, ext4, Btrfs, XFS, ZFS, and NILFS2。克隆性能在克隆性能测试中，作者选择的是 单个目录下创建8个子目录，每个子目录下1个4M大小的文件，然后对这个目录进行克隆，在每次克隆后，向clone后的每个文件写入16字节（4KB对齐），以模拟小块IO修改。图7-a是clone延迟结果，图7-b是做16字节修改的写时延，图7-c是grep clone文件的读时延：在对比文件系统中，Btrfs使用基于reflink和volume snapshot两种模式，XFS使用reflink模式，ZFS使用volume snapshot模式。对于BetrFS，使用了禁止后台处理的 no cleaning模式和允许后台处理的正常模式。从结果可以看出，禁止后台处理模式和正常模式在性能表现基本一致，只是在空间利用率方面会产生一些波动。分析创建clone的时延，BetrFS大概只需要60ms的时延，这个结果比XFS快33%，比基于svol的Btrfs快58%，比起ZFS，则是有一个数量级的提高。另外，在多次clone后，BetrFS性能基本不会发生大的变化，而Btrfs和XFS则随着克隆数的增多，时延会逐渐增大，大概在8轮之后，时延就显示出翻倍了。在写时延方面，BetrFS性能是其它文件系统性能的8～10倍，这主要还是得益于BetrFS的CAW特性，其它文件系统基本都是COW类型的。另外随着clone数的增加，所有这些文件系统基本都没有明显的写性能损失。在读时延方面，因为grep操作基本属于scan类型的操作，BetrFS表现的很稳定，不会随着clone数的增加而衰减，而XFS和ZFS有着比较明显的衰减趋势，Btrfs也会衰减，但不是太严重，8次clone后，Btrfs-svol类型的衰减大概在10%，Btrfs文件类型的衰减大概在20%。另外作者也指出，在17次clone后，Btrfs衰减大概到了50%（图中没有画出）。下面表1显示的是空间开销，可以看出，每次clone修改，BetrFS 引入的开销只有16K左右，比其它文件系统都要好很多，另外，因为BetrFS后台的clean动作，会导致空间利用率有波动，在no clean模式下，空间开销会稳定在32K。总之，结果表明，在空间开销方面，BetrFS完成了预期的目标，不会对空间造成浪费。那么，BetrFS在其它文件操作模型下表现如何呢，作者也选取了一些用例进行评测。顺序IO 在顺序读写IO方面，都能达到一个可以接受的性能。读性能方面，比最快的ext4文件系统，大概慢19%，在顺序写方面，比最快的Btrfs大概只慢6%。随机IO在随机读写性能测试中，作者选择 向一个10G大文件中随机进行 256K 个 4字节的读写，写入时是带上fsync标志以保证持久化到磁盘。结果表明，对于随机写，BetrFS 0.5比传统的文件系统大概要快39到67倍，而比起不带clone的BetrFS 0.4，大概只慢了8.5%。而对于随机读，BetrFS 0.5 比 最快的Btrfs只慢了12%。TokuBench测试作者使用TokuBench软件进行海量文件创建测试，大概创建3百万个200字节的小文件，分布在多个子目录中，每个子目录保持一定的平衡度，即不超过128个子目录或者128个子文件。结果表明，在海量小文件创建方面，BetrFS0.5和BetrFS0.4性能基本一致，比起Ext4文件系统，提高了大概95倍。目录操作性能
在目录操作性能测试中，主要进行了递归的grep，find和delete操作，结果如下表所示，BetrFS 0.5和BetrFS 0.4性能基本一致，不会因为clone的引入而对性能有所损失，而比起传统的文件系统性能，都是有数量级的性能提高。具体应用的性能评测
在具体应用程序的评测方面，作者选取了 git clone，tar，rsync，IMAP server进行测试，结果如下：图中的 BetrFS 0.5是在还没有克隆过的目录里面执行， BetrFS 0.5-clone 是在克隆后的目录里面执行。从结果可以看出，BetrFS在大部分场景中，都获得了最好的性能。在极个别场景中，BetrFS会有稍微的性能损耗，但也都是在可接受范围内。容器场景作者在 Linux Containers (LXC)场景中测试了clone的真实表现。容器后端默认使用Dir后端，这个后端内部实现为使用rsync进行复制目录，另外还可以定制自己的后端，在定制后端里面，可以高效的使用自己的clone机制。

如表所示，BetrFS实现的容器后端克隆特性比ZFS和BetrFS要快好几倍，比起传统的Dir实现，则是好几个数量级的提高。

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结语

通过将CoW特性中的copy和write进行解耦，作者团队在已有的BetrFS之上，开发出了具有高效率的clone/读/写以及高效的空间使用率的新的文件系统。从性能测试结果以及真实应用的表现来看，都完成了这些看似矛盾的目标。同时，使用的一些如诸如小IO汇聚，批量写入，Bε-DAG等数据结构与技术都是比较通用的技术，可以用于任何以Key-value store为基础的应用软件上，而不仅仅只是文件系统。附1：FAST15 BetrFS: A Right-Optimized Write-Optimized File System（http://supertech.csail.mit.edu/papers/JannenYuZh15a.pdf）附2：An Introduction to Bε-trees and WriteOptimization（https://www.usenix.org/system/files/login/articles/login_oct15_05_bender.pdf）附3：The Full Path to Full-Path Indexing（https://www.usenix.org/system/files/conference/fast18/fast18-zhan.pdf）附4：How to Copy Files slide（https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/fast20_slides_conway.pdf）附5：原始论文链接 how to copy file（https://www.usenix.org/system/files/fast20-zhan.pdf）

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