一、简介
本文主要讲解ceph接收客户端数据写入，然后在系统内部数据是如何进行分布的，以及分布原理简单介绍。所有介绍都基于如下图进行讲解。
上图左侧的几个概念说明如下：
File ：file就是用户需要存储或者访问的实际文件。
Ojbect ：object是ceph底层分布式存储系统RADOS所看到的“对象”。File写入到ceph是由object-size(4M)决定客户端实际写入的file被分片多少个rados识别的object对象。
PG：PG的用途是对object的存储进行组织和位置映射。
OSD ：即客户写入的文件file分成若干个object之后，分配到不同的pg中，然后pg被分配到不同的磁盘上（冗余决定）进行实际存储,osd实际上是对物理磁盘进行管理的一个进程，也被称之为物理磁盘。
二、原理介绍
大家可以思考下，将一个file写入到实际的磁盘上一共分为几步？
根据上面的图进行分析，我认为是需要3步：file->object、object->pg、pg->osd。下面分别进行介绍。
2.1 File -> object映射
将用户实际写入的文件file，映射为RADOS能够处理的object。本质上就是将文件file按照固定对象大小（默认是4M）进行切片，类似于条带化。每一个切分后产生的object将获得唯一的oid，即object
id。结合上图(oid=ino+ono)中实际分析，ino是文件file的元数据，可以简单理解为该file的唯一id。ono则是由该file切分产生的某个object的序号。而oid就是将这个序号简单加在该file
id之后得到的。举例，假设一个id为filename的file被切分成了三个object，则其object序号依次为0、1和2，而最终得到的oid就依次为filename0、filename1和filename2。
2.2 Object -> PG映射
在文件file在rados底层被分为为一个或多个object之后，就需要将每个object（oid唯一）独立地映射到一个PG（作用是对object的存储进行组织和位置映射，1个pg中包含多个对象）中去。其计算公式是：
hash(oid) & mask -> pgid
首先是使用Ceph系统指定的一个静态hash函数计算oid的哈希值，将oid映射成为一个近似均匀分布的伪随机值。然后，将这个伪随机值和mask按位相与，得到最终的PG序号（pgid）。根据RADOS的设计，给定PG的总数为m（m应该为2的整数幂），则mask的值为m-1。因此，哈希值计算和按位与操作的整体结果事实上是从所有m个PG中近似均匀地随机选择一个。
2.3 PG -> OSD映射
将PG映射到数据的实际存储磁盘OSD中。如上图所示，RADOS采用一个名为CRUSH的算法，将pgid代入其中，然后得到一组共n个OSD。这n个OSD即共同负责存储和维护一个PG中的所有object。这里的n之前也介绍过，由实际环境冗余决定，若副本数为2，则这里的n为2，也就是说pg被复制2份且分别存储到由crush计算得出的2个osd中实现冗余。
三、实际介绍
3.1 ceph逻辑层
Ceph在rados上构建了一个逻辑层，那就是池(pool)，用于保存对象。个人理解这个pool的作用是对底层所有存储空间在逻辑上区分开来，不同的pool存储不同类型的数据，或者说给不同类型的客户使用。然后为方便对写入到pool的对象进行管理，Pool再一次进行了细分，即将一个pool划分为若干的PG(归置组
Placement Group)也就是说所有的PG构成了一个pool。这里
ceph不需要直接对存储池pool中的object对象进行直接管理，而是管理数量更少的pg，然后由pg对object进行管理，这块不做详细介绍。
下面摘自网络：https://www.cnblogs.com/mylovelulu/p/10508904.html
重要的是要理解
现在需要解决的问题是，对象怎么知道要保存到哪个PG上，假定这里我们的pool名叫rbd，共有256个PG，给每个PG编个号分别叫做0x0, 0x1, ...0xF, 0x10, 0x11... 0xFE, 0xFF。
要解决这个问题，我们先看看我们拥有什么，1，不同的对象名。2，不同的PG编号。这里就可以引入Ceph的计算方法了 : HASH。
对于对象名分别为bar和foo的两个对象，对他们的对象名（实际上文件系统大家看到的更多的就是这样10000000000.00000008的对象名）进行计算即:
HASH(‘bar’) = 0x3E0A4162
HASH(‘foo’) = 0x7FE391A0
HASH(‘bar’) = 0x3E0A4162
对对象名进行HASH后，得到了一串十六进制输出值，也就是说通过HASH我们将一个对象名转化成了一串数字，那么上面的第一行和第三行是一样的有什么意义？
意义就是对于一个同样的对象名，计算出来的结果永远都是一样的，但是HASH算法的确将对象名计算得出了一个随机数。
有了这个输出，我们使用小学就会的方法：求余数！用随机数除以PG的总数256，得到的余数一定会落在[0x0, 0xFF]之间，也就是这256个PG中的某一个：
0x3E0A4162 % 0xFF ===> 0x62
0x7FE391A0 % 0xFF ===> 0xA0
于是乎，对象bar保存到编号为0x62的PG中，对象foo保存到编号为0xA0的PG中。对象bar永远都会保存到PG 0x62中！ 对象foo永远都会保存到PG 0xA0中！
现在又来了一亿个对象，他们也想知道自己会保存到哪个PG中，Ceph说：“自己算”。于是这一亿个对象，各自对自己对象名进行HASH，得到输出后除以PG总数得到的余数就是要保存的PG。求余的好处就是对象数量规模越大，每个PG分布的对象数量就越平均。所以每个对象自有名字开始，他们要保存到的PG就已经确定了。Ceph是不区分对象的真实大小内容以及任何形式的格式，只认对象名。毕竟当对象数达到百万级时，对象的分布从宏观上来看还是平均的。
这里给出更Ceph一点的说明，实际上在Ceph中，存在着多个pool，每个pool里面存在着若干的PG，如果两个pool里面的PG编号相同，Ceph怎么区分呢?
于是乎，Ceph对每个pool进行了编号，比如刚刚的rbd池，给予编号0，再建一个pool就给予编号1，那么在Ceph里，PG的实际编号是由pool_id+.+PG_id组成的，也就是说，刚刚的bar对象会保存在0.62这个PG里，foo这个对象会保存在0.A0这个PG里。其他池里的PG名称可能为1.12f,
2.aa1,10.aa1等。
3.2 ceph物理层
理解了刚刚的逻辑层，我们再看一下Ceph里的物理层，rados在下一层，也就是实际屋里服务器上的各个磁盘，通常，Ceph将一个磁盘看作一个OSD(实际上，OSD是管理一个磁盘的程序)，于是物理层由若干的OSD组成，我们的最终目标是将对象保存到磁盘上，在逻辑层里，对象是保存到PG里面的，那么现在的任务就是打通PG和OSD之间的隧道。PG相当于一堆余数相同的对象的组合，PG把这一部分对象打了个包，现在我们需要把很多的包平均的安放在各个OSD上，这就是CRUSH算法所要做的事情：CRUSH计算PG->OSD的映射关系CRUSH(PG_ID)
===> OSD
首先来看我们要做什么：
把已有的PG_ID映射到OSD上，有了映射关系就可以把一个PG保存到一个磁盘上。
如果我们想保存三个副本，可以把一个PG映射到三个不同的OSD上，这三个OSD上保存着一模一样的PG内容。
再来看我们有了什么：
互不相同的PG_ID。
互不相同的OSD_ID。
每个OSD最大的不同的就是它们的容量，我们将每个OSD的容量又称为OSD的权重(weight)，规定4T权重为4，800G为0.8，也就是以T为单位的值。
现在问题转化为：如何将PG_ID映射到有各自权重的OSD上？这里我直接使用CRUSH里面采取的Straw算法，翻译过来就是抽签，说白了就是挑个最长的签，这里的签指的是OSD的权重。下面既大概选择过程：
给出一个PG_ID，作为CRUSH_HASH的输入。
CRUSH_HASH(PG_ID, OSD_ID, r) 得出一个随机数draw (重点是随机数，不是HASH)。
对于所有的OSD用他们的权重乘以每个OSD_ID对应的随机数(上述步骤中替换osd_id号)，得到乘积。
选出乘积最大的OSD。
这个PG就会保存到这个OSD上。
第一行，我们姑且把r当做一个常数，第一行实际上将PG_ID, OSD_ID和r一起当做CRUSH_HASH的输入，求出一个十六进制随机数输出，这和HASH(oid)完全类似，只是多了两个输入。所以需要强调的是，对于相同的三个输入，计算得出的draw的值是一定相同的。
这个draw到底有啥用？其实，CRUSH希望得到一个随机数，也就是这里的draw，然后拿这个随机数去乘以OSD的权重，这样把随机数和OSD的权重结合在一起，就得到了每个OSD的实际签长（乘积数），而且每个签都不一样长(极大概率)，就很容易从中挑一个最长的。
说白了，CRUSH希望随机挑一个OSD出来，但是还要满足权重越大的OSD被挑中的概率越大，为了达到随机的目的，它在挑之前让每个OSD都拿着自己的权重乘以一个随机数，再取乘积最大的那个。若是挑选1亿次，从宏观来看，同样是乘以一个随机数，在样本容量足够大之后，这个随机数对挑中的结果不再有影响，起决定性影响的是OSD的权重，也就是说，OSD的权重越大，宏观来看被挑中的概率越大。
这里再说明下CRUSH造出来的随机数draw，前文可知，对于常量输入，一定会得到一样的输出，所以这并不是真正的随机，所以说，CRUSH是一个伪随机算法。那crush是如何解决一个PG映射到多个OSD的问题，还记得那个常量r吗？我们把r+1，再求一遍随机数，再去乘以每个OSD的权重，再去选出乘积最大的OSD，如果和之前的OSD编号不一样，那么就选中它，如果和之前的OSD编号一样的话，那么再把r+2，再次选一次，直到选出我们需要的三个不一样编号的OSD（3个副本）为止！