Crush是一种用于创建存储池的数据分布算法，为基于对象存储的分布式系统访问数据提供了高度灵活的方法。随着云计算和大数据的发展，分布式存储系统越来越重要。Crush算法能够在分发数据的同时，减少对单个节点的负载，提高系统整体的可靠性。
一、Crush算法基础
Crush算法将存储池中的数据对象映射到物理存储设备上。Crush算法基于哈希函数，将数据分配到具体的存储设备节点上，实现水平扩展性。Crush算法通过解析CRUSH映射模型，选择最佳节点。Crush算法可以生成相对较短的CRUSH映射，且该映射可以支持最小数据移动来重新平衡。
实现一个基于哈希函数的数据分配函数
# 伪代码
def crush_hash(object_id):
# 计算哈希值，并将其转换为数据池中的对象ID
return hash(object_id)
def choose_best_device_for_object(object_id, devices):
# 使用哈希函数选择最佳设备
device_index = crush_hash(object_id) % len(devices)
return devices[device_index]
在此基础上，Crush算法引入了CRUSH映射模型，也被称为CRUSH算法。
二、CRUSH映射模型
CRUSH映射模型是Crush算法中的核心概念。它使用一组散列函数来将数据映射到存储池的物理存储设备上。在这个过程中，映射模型将选择性地考虑网络拓扑、硬件设备和数据对象等因素，从而实现最佳的性能、容错和数据可用性。
下面是一个介绍Crush映射模型的基本术语和构成部分：
- Bucket：桶是CRUSH算法的基本建筑模块，它表示存储池物理拓扑结构上的一个节点。CRUSH算法中的所有存储都在这些桶中。每个桶对应于一个存储设备或一个桶集合（也称为“普通桶”或“外部桶”）。
- Ruleset：规则集是CRUSH映射的一种方式。一个规则集通常映射到一个存储池，描述了如何将数据分配到桶中。
- CRUSH Map：CRUSH 映射是一个包含所有桶和规则集的树型结构，在进行数据分发时使用。 CRUSH映射定义了CRUSH算法如何将数据对象映射到存储池中的物理设备上。
下面是一个CRUSH映射的示例代码
# 伪代码
# 构造一个CRUSH映射空间
crush_map = CrushMap()
# 添加物理拓扑节点，与菜单栏进行匹配
osd0 = crush_map.make_osd(name="osd.0")
osd1 = crush_map.make_osd(name="osd.1")
osd2 = crush_map.make_osd(name="osd.2")
osd3 = crush_map.make_osd(name="osd.3")
# 添加CRUSH桶
devices = [osd0, osd1, osd2, osd3]
dev_bucket = crush_map.make_bucket("devices", AlgType.CRUSH_HASH_DEFAULT, devices)
# 创建CRUSH规则集
rule = Rule("data", "replicated_osds", 0, ["osd"], 2, "indep")
rule.steps.append(Take(2))
rule.steps.append(SetChooseLocalTries(5))
rule.steps.append(SetChooseLocalFallback(0))
rule.steps.append(Emit())
crush_map.add_rule(rule)
# 编译CRUSH映射
crush_map.compile_map()
# 使用CRUSH映射
obj_id = "object_01"
dev_index = crush_map.get_choose_args(obj_id, 4, 0)
chosen_device = devices[dev_index]
三、Crush算法的优势
Crush算法具有以下优势：
- 高度灵活：Crush算法支持动态添加或删除存储设备，可以在不影响系统性能的情况下进行扩展或缩小。
- 自适应性：Crush算法能够自适应地针对节点故障或网络拓扑问题进行数据迁移或数据重平衡，提高系统的稳定性和可靠性。
- 分布式数据存储：Crush算法能够将数据存储在不同的物理节点上，从而减少单个节点的负载，提高系统整体的性能。
在工程设计中，Crush算法可以作为实现分布式数据存储方法的有效工具。
