Rook-ceph中SSD磁盘被识别为HDD的问题分析与解决方案
2025-05-18 06:46:11作者:俞予舒Fleming
问题背景
在使用Rook-ceph部署的Kubernetes存储集群中,用户遇到了一个常见但影响重大的问题:尽管集群使用的是SSD磁盘,但Ceph却将这些磁盘识别为HDD类型。这种错误的设备类型识别导致了多个性能问题,包括恢复速度缓慢(仅5-10MB/s)、PG(Placement Group)分布不合理以及频繁的数据降级警告。
问题表现
- 设备类型识别错误:通过
ceph osd tree命令查看,所有OSD的deviceClass显示为HDD,而实际物理设备是SSD - 恢复性能低下:在数据恢复过程中,速度仅为5-10MB/s,导致完全恢复需要30小时以上
- 集群健康警告:频繁出现
HEALTH_WARN状态,提示数据冗余降级和PG数量过多 - PG分布问题:警告显示"too many PGs per OSD (265 > max 250)"
根本原因分析
- 自动发现机制失效:Rook的早期版本(如v1.12.8)在Azure环境中可能无法正确识别SSD设备类型
- CRUSH算法影响:错误的设备类型导致CRUSH算法无法优化数据分布和恢复策略
- 性能参数不匹配:HDD和SSD有不同的性能特性,错误的设备类型导致Ceph使用了不适合SSD的默认参数
- 大容量磁盘挑战:4TB的单个OSD容量较大,加剧了PG分布问题
解决方案
1. 显式设置设备类型
对于Rook v1.15.2及以上版本,可以在Cluster CRD中明确指定设备类型:
storage:
config:
deviceClass: "ssd"
allowDeviceClassUpdate: true
对于使用PVC的部署方式,需要在VolumeClaimTemplate中添加注解:
metadata:
annotations:
crushDeviceClass: "ssd"
2. 升级Rook版本
建议至少升级到v1.15.2或更高版本,这些版本改进了设备类型识别和更新机制。
3. 调整恢复参数
通过Ceph的mclock配置可以提高恢复优先级:
ceph config set osd osd_mclock_profile high_recovery_ops
ceph config set osd osd_mclock_scheduler_background_recovery true
4. PG数量优化
对于4TB的OSD,建议重新计算和调整PG数量:
ceph osd pool set <pool-name> pg_num <new-value>
ceph osd pool set <pool-name> pgp_num <new-value>
实施效果
用户反馈在正确设置设备类型为SSD后:
- 恢复速度从20-30MB/s提升到200MB/s以上
- 集群稳定性显著提高
- 数据降级警告减少
最佳实践建议
- 生产环境验证:在非生产环境先验证设备类型更改的影响
- 监控恢复过程:更改后密切监控集群状态和性能指标
- 定期维护:定期检查PG分布和设备类型设置
- 容量规划:合理规划OSD容量,避免单个OSD过大导致PG分布问题
总结
Rook-ceph集群中SSD被错误识别为HDD是一个常见但影响重大的配置问题。通过显式设置设备类型、升级Rook版本和优化恢复参数,可以显著提高集群性能和稳定性。对于生产环境,建议在维护窗口期进行这些变更,并做好充分的监控和回滚准备。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210