![热点迁移的数据对比（1）
• 简单按对象大小划分：小的进SSD，中的放SAS，大的
存SATA
• SSD + 4 * SAS + SATA上的访问负载如下：
[root@cache161 ~]# iostat -x -k 60 | egrep -v -e “sd.[1-9]”
…
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
3.15 0.00 5.63 11.35 0.00 79.87
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 15.40 1.17 50.66 2.63 2673.22 124.85 105.01 0.55 10.39 6.27 33.41
sdb 0.07 0.03 447.29 1.02 4359.01 191.90 20.30 0.32 0.71 0.27 12.13
sdc 5.73 1.53 114.93 8.42 1264.86 100.58 22.14 1.05 8.48 3.56 43.94
sdd 5.57 2.07 121.83 9.57 1319.45 104.12 21.67 1.19 9.02 3.63 47.72
sde 5.53 1.45 111.45 8.52 1246.53 101.92 22.48 0.95 7.88 3.42 41.06
sdf 5.45 2.02 118.93 8.00 1281.92 106.25 21.87 1.19 9.37 3.74 47.44
其中：黑色为SATA，绿色为SSD，红色为SAS
4块SAS硬盘上的访问量和超过SSD硬盘上的访问量
14](https://image.slidesharecdn.com/random-120127192034-phpapp02/85/-14-320.jpg)
![热点迁移的数据对比（2）
• 按对象访问热点进行迁移：最热的进SSD，中等热度
的放SAS，轻热度的存SATA
• SSD + 4 * SAS + SATA上的访问负载如下：
[root@cache161 ~]# iostat -x -k 60 | egrep -v -e “sd.[1-9]”
…
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
3.15 0.00 5.63 11.35 0.00 79.87
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 5.08 1.65 18.55 2.52 1210.07 119.00 126.18 0.14 6.50 5.46 11.51
sdb 1.68 0.05 610.53 1.75 6962.29 413.47 24.09 0.28 0.46 0.23 14.25
sdc 0.22 0.03 28.87 0.97 1172.93 189.13 91.31 0.16 5.28 4.40 13.13
sdd 0.23 0.02 29.70 0.77 1133.47 122.53 82.45 0.15 4.99 4.39 13.37
sde 0.18 0.03 28.23 1.03 1078.73 206.27 87.81 0.15 5.00 4.24 12.40
sdf 0.10 0.02 28.42 0.55 1090.27 115.00 83.22 0.15 5.04 4.44 12.86
其中：黑色为SATA，绿色为SSD，红色为SAS
SSD硬盘上的访问量是4块SAS硬盘上访问量之和的5倍以上，SAS和SATA
的硬盘利用率低了很多
15](https://image.slidesharecdn.com/random-120127192034-phpapp02/85/-15-320.jpg)
低功耗服务器定制与绿色计算
- 1. 低功耗服务器定制与绿色计算 章文嵩 （正明） 阿里集团核心系统部 2011.12.6 Velocity China 2011 1
- 3. 低功耗服务器项目的由来 • 低功耗的CPU来做云是非常有前景的， 尤其对于数据密集型的应用 –2008年基于ARM下载盒，空载时功耗大概 为1W，当CPU 100%跑着，外接USB硬盘 也在读写时，功耗大概为9W。 –FAWNdamentally Power-efficient Clusters; HOTOS, May 2009 –Gordon: Using Flash Memory to Build Fast, Power-efficient Clusters for Data- intensive Applications; March 2009 • 2009年底启动了定制低功耗服务器项 目，考虑到迁移的成本，先选择IA架构 处理器 3
- 4. 低功耗服务器项目的发展过程 ATOM 方案发 布开源 里程碑 ATOM方案 项目阶段任务 规模部署 ATOM方案 ATOM方案线上测试 线上测试通 过，量产， ATOM方案原型 持续的系统 ATOM方案设计和 机测试通过，开 优化，6月 测试 始线上整节点测 开始规模部 VIA方案上线测 试 署 VIA线上测试 试失败，启动基 于ATOM的方案 VIA方案设计和 原型机测试通 设计和原型机测 测试 过，确定整节 试 确定采用VIA 点上线测试 的NANO定制 方案调研 方案 立项 2009.10 2009.12 2010.6 2010.8 2010.9 2011.2 2011.10
- 6. 淘宝网简介 • 淘宝网：网络购物 • 淘宝的愿景：提供电子商务的基础设施服务，打 造电子商务的生态圈 • 网络流量排名（Alexa统计） –国际：12～15 –国内：3 • 现在每天6000万以上的UV • 淘宝网站上约有600个应用 • 90%以上的流量用于图片传送 6
- 7. 对象存储与CDN系统全貌 Global Load Balancing Cache Cache Cache Cache L1-Cache Cluster Cluster Cluster Cluster ~50T Cache Cache Cache L2-Cache Cluster Cluster Cluster ~100T Image Server Image Server Application Cluster Cluster ~300 Servers Storage 3427T Used / TFS TFS Cluster Cluster 5750T Deployed 7
- 8. 淘宝CDN当前规模 • 覆盖国内 所有主流 运营商 • 103个节 点 • 单节点服 务能力 >10Gbps • 重服务能力大于1000G • 双11时峰值流量到820G
- 9. 淘宝CDN系统 • CDN服务的图片规模 –约800T容量的原图 + 800T容量的缩略图 –约880亿左右的图片数，平均图片大小约为18K • CDN功能 –支持图片、视频和静态数据； –支持动态页面加速 –L1-Cache字节命中率为96~98%，L2-Cache的为70 ～80%，大大改善用户的访问体验，节约回源带宽 –针对教育网的CDN部署优化：BGP解决LDNS乱设问题 9
- 10. CDN缓存对象的特性 120.00% 累计个数比例 累计容量比例 100.00% 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00% 30 75 120 12 15 18 21 24 27 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 78 81 84 87 90 93 96 99 102 105 108 111 114 117 123 126 0 3 6 9 • 18KB以下的对象数量占总数量的80%，而存储量只有不 到40% • 80%被访问到的对象，其存储占用只有不到20% • 访问的局部性，决定分层次的对象存储
- 11. 分层存储机制 热 内存 小 快 存储内容 SSD(固态硬盘) 响 应 时 SAS 机械盘 间 冷 大 慢 SATA 机械盘 小 存储能力 大
- 12. CDN节点的架构 client VIP1 VIP2 心跳 LVS(L4) LVS (L4) Haproxy(L7) haproxy(L7) Haproxy(L7) 所有频道统一调度 squid squid squid … squid 源站 12
- 13. Squid改进和优化 • 在COSS存储系统基础上实现了TCOSS，FIFO加上按一 定比例保留热点对象，支持1T大小的文件 • Squid内存优化，一台Squid服务器若有一千万对象， 大约节省1250M内存，更多的内存可以用作memory cache • 用sendfile来发送缓存在硬盘上的对象，加上page cache，充分利用操作系统的特性 • 针对SSD硬盘，可以采用DIRECT_IO方式访问，将内存 省给SAS/SATA硬盘做page cache • IO优化到平均一个请求需要做约0.9个IO操作 • 在Squid服务器上使用SSD+SAS+SATA混合存储，实现 了类似GDSF算法，图片随着热点变化而迁移 13
- 14. 热点迁移的数据对比（1） • 简单按对象大小划分：小的进SSD，中的放SAS，大的 存SATA • SSD + 4 * SAS + SATA上的访问负载如下： [root@cache161 ~]# iostat -x -k 60 | egrep -v -e “sd.[1-9]” … avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 3.15 0.00 5.63 11.35 0.00 79.87 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 15.40 1.17 50.66 2.63 2673.22 124.85 105.01 0.55 10.39 6.27 33.41 sdb 0.07 0.03 447.29 1.02 4359.01 191.90 20.30 0.32 0.71 0.27 12.13 sdc 5.73 1.53 114.93 8.42 1264.86 100.58 22.14 1.05 8.48 3.56 43.94 sdd 5.57 2.07 121.83 9.57 1319.45 104.12 21.67 1.19 9.02 3.63 47.72 sde 5.53 1.45 111.45 8.52 1246.53 101.92 22.48 0.95 7.88 3.42 41.06 sdf 5.45 2.02 118.93 8.00 1281.92 106.25 21.87 1.19 9.37 3.74 47.44 其中：黑色为SATA，绿色为SSD，红色为SAS 4块SAS硬盘上的访问量和超过SSD硬盘上的访问量 14
- 15. 热点迁移的数据对比（2） • 按对象访问热点进行迁移：最热的进SSD，中等热度 的放SAS，轻热度的存SATA • SSD + 4 * SAS + SATA上的访问负载如下： [root@cache161 ~]# iostat -x -k 60 | egrep -v -e “sd.[1-9]” … avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 3.15 0.00 5.63 11.35 0.00 79.87 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 5.08 1.65 18.55 2.52 1210.07 119.00 126.18 0.14 6.50 5.46 11.51 sdb 1.68 0.05 610.53 1.75 6962.29 413.47 24.09 0.28 0.46 0.23 14.25 sdc 0.22 0.03 28.87 0.97 1172.93 189.13 91.31 0.16 5.28 4.40 13.13 sdd 0.23 0.02 29.70 0.77 1133.47 122.53 82.45 0.15 4.99 4.39 13.37 sde 0.18 0.03 28.23 1.03 1078.73 206.27 87.81 0.15 5.00 4.24 12.40 sdf 0.10 0.02 28.42 0.55 1090.27 115.00 83.22 0.15 5.04 4.44 12.86 其中：黑色为SATA，绿色为SSD，红色为SAS SSD硬盘上的访问量是4块SAS硬盘上访问量之和的5倍以上，SAS和SATA 的硬盘利用率低了很多 15
- 16. CDN缓存服务是IO密集型应用 % CPU占用率（单核） 一个月时间 % 磁盘IO利用率（SAS盘） 一个月时间 • 缓存应用在一台高性能服务器上测试一个月的数据 • CPU的占用率最大不超过10%，而IO已经接近饱和
- 17. 缓存服务器为什么需要低功耗 • 不断增大的CPU与IO之间的差 距 降低CPU的峰值功率比 – 对于IO密集型服务，硬盘、网卡是 动态调整功率使用更能 瓶颈 – 在消耗<30%CPU时，硬盘IO已满 减低系统能耗 CPU功耗的增加快于处理速 传统CPU峰值功耗高限 度的增长 制了IDC服务器的密度 服务器数量大，降低单 台服务器故障带来的影 响 更高密度的存储能力 来源： FAWN - A Fast Array of Wimpy Nodes
- 19. 定制的低功耗服务器 • 每个热插拔模块2个Nodes • 每个Node 3块硬盘 • 支持 24 x 2.5” SATA/SSD • 选择2U 8 Nodes 的原因： – SuperServer: 2U 8 Nodes 支持热插拔设 （背面） 计。 – 降低功耗（2U 8nodes 共享4个系统FAN) – 成本更低（8nodes共享1个机箱） • 单服务器配置： – Intel® Atom™ D525 with 2 cores – Intel® ICH9R Chipset – 4GB memory DDR23 800MHZ SO- 一个板卡集成两个服务器系统 DIMM w/o ECC – LAN: Intel 82574L * 2 – HDD: 25W • SSD 80G * 1, • 2.5” SATA 500GB * 2 （正面，24个可插拔硬盘）
- 20. 方案对比：存储IO配置对比 • 服务器 Atom低功耗 Xeon偏低功耗 Xeon服务器 CPU Atom D525 Intel L3406 Intel E5620 -1*2 cores -1*2cores -1*4Cores - 1.80Ghz -2.26Ghz -2.66GHz - 1MB cache -4MB cache -12MB cache 内存 2*2GB 4*4GB 3*4GB SSD 1*80GB 1*160GB 2*160GB SAS NA NA 6*600GB Sata 2*500GB rpm7200 HyBrid 3*500GB rpm7200 EN NA 机械硬盘 机械硬盘 容量（G) 单盘IOPS Seagate SATA混合盘 500 120 SAS硬盘 600 180 SATA企业盘 500 130 节点存储与IO 单机SSD 单机SATA Cache服 机械盘总 节点SSD总 节点硬盘总 节点总容量 单机SAS数 数 数 务器数目 IOPS 容量（G） 容量（G） （G） Xeon偏低功耗 1 3 22 8580 3520 33000 36520 Atom低功耗 1 2 64 15360 5120 64000 69120 Xeon服务器 2 6 10 10800 3200 36000 39200
- 21. 方案对比：节点服务能力、功耗 机械盘 单位请求消 机械盘总 机械盘最大 内存和SSD 平均访问对 节点服务 COSS命中 耗机械盘 估算QPS IOPS 利用率 命中率 象大小（KB） 能力（Gps） 率 IOPS数 超微2u8方案 15360 80% ~92% 5.5% 2.14 104401 17 14.6 Dell 3U8方案 8580 80% ~91% 5.0% 2.14 64150 17 9.0 HP D320G6方案 10800 80% ~90.8% 5.2% 2.14 77642 17 10.9 缓存服务器 LVS服务器 交换机数 cahe数量 LVS数量 交换机功耗 总功耗（瓦） 功耗 功耗 量 超微2u8方案 25 64 150 2 80 2 2060 Dell 3U8方案 60 22 58 2 80 1 1516 HP D320G6方案 180 10 150 2 80 1 2180
- 22. 定制服务器性价比/功耗比 节点服务能 性价比 性耗比 总功耗（瓦） 力（Gps） （kbps/元） （Mbps/瓦） 超微2u8方案 14.6 2060 30.52 7.27 Dell 3U8方案 9.0 1516 17.78 6.07 HP D320G6方案 10.9 2180 23.09 5.11
- 23. CDN低功耗服务器的性能优化 这一款低功耗服务器 针对CDN应用的优化 1900QPS 1700QPS ？ 系统级、 正在重写 1300QPS 应用级优 一个轻量 系统级优化 化 级Cache软 件 硬盘访问模 优化IO、 900QPS 式改为 网络、SMP 低功耗优 ACHI/RAID affinity等 化前 23
- 24. 精简低功耗服务器节点 • 从64台低功耗服务器精简到48台低功耗服务器， 即8个2U机框变成6个2U机框 • 交换机精简到一台 • 最大性能约在11.7G 节点服务能 性价比 性耗比 总功耗（瓦） 力（Gps） （kbps/元）（Mbps/瓦） 6框方案 11.7 1600 33.18 7.51 8框方案 14.6 2060 30.52 7.27 24
- 25. 利用率 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145 151 157 低功耗服务器 163 169 175 181 187 193 199 205 211 CPU, 56.8% 217 223 229 235 241 247 IOUtil, 24.6% 低功耗服务器运行状态 253 259 265 271 277 283 25
- 26. 低功耗服务器应用情况 • 在CDN中部署了约800台ATOM低功耗服务器， 分别为Level-1节点，Level-2节点。 • 经受住了淘宝双11的考验 –有些节点跑到9.7G –整体的IO在50%左右 –整体squid的rt值都在20ms以下 • CDN应用软件和系统需要持续优化 –调整对象迁移的参数，寻找新配置下的平衡点 –简化软件，节约CPU消耗，提高性能 • 这款服务器的可运维性还有待提高 26
- 29. GreenCompute开源项目 • 目标是推动互联网整体硬件基础设施（包括服务 器、网络设备、IDC机房、机架和电源等）的节 能环保； • 组织方式是采用多方合作的机制吸纳业内同行共 同参与该项目， • 运转方式是根据不同的设施类型分成不同的子项 目，分别有特定的参与方负责推动在该方向上“ 绿色”设备的定制化、产品化和规模化； • 成果将以开源的方式发布到项目网站上供业内的 人士参考。 29
- 30. GreenCompute开源项目 处理器和芯片 提供商 开源社区 发起 主板ODM厂商 开源绿色计算项目 需求建议 电源机箱ODM 加入 http://www.greenc 厂商 ompute.org/ 服务器OEM 厂商 发布 产出 其他企业用 户 服务器设计 应用性能 应用优化 规范 测试 配置
- 32. 低功耗服务器特点 • 低功耗硬件平台 –低功耗的CPU，如Intel ATOM, VIA Nano等 –低功耗的Chipset；SSD或低功耗的SATA硬盘 –关闭GPU和USB Controller等 • 适用不需要太多CPU计算的I/O类型应用 –例如CDN Cache Server、memory cache、存储节点、 静态文件Web Server等 • 好处（大大降低成本）： –降低电力消耗，减少碳排放 –单位空间(机柜)下有更高的I/O吞吐率 –降低硬件购置成本和运营成本 32
- 33. 未来发展 • 持续优化低功耗的CDN系统 • 关注低功耗处理器：ATOM ECC支持，低功耗 Sandy Bridge，ARM等 • 定制和评估新的低功耗服务器 • 拓展绿色CDN以外可能的数据密集型应用 –存储系统 –Memory Cache –海量数据处理等 • 欢迎大家加入到绿色计算的行列! 33
- 34. 讨论 Q&A 谢谢! http://www.greencompute.org 34