Ceph最新的EC-CLAY插件调研
clay 简介 clay codes ( clay codes: moulding mds codes to yield an msr code ) 是fast18 上提出的一种编码方法，文章地址，clay 码能够将一般的mds 码（最优容错）转化为具有最优修复的编码方法，具有以下性质：
minimum storage （最小存储开销，同经典rs码和最小存储再生码，msr） maximum failure tolerance（最大容错，即 (n,k)-clay 码可以容任意n-k 失效） optimal repair bandwidth （最优修复开销，能够达到理论最优值） all-node optimal repair （最小开销修复所有节点的数据，包括原始数据和校验数据） disk read optimal （最优磁盘读） low sub-packetization （低分包数，即码字长度短）
参考资料1//blog.foool.net/2018/05/clay-codes-%e4%bb%8e%e7%94%9f%e6%88%90%e7%9f%a9%e9%98%b5%e7%9a%84%e8%a7%92%e5%ba%a6%e6%9d%a5%e7%9c%8b/
参考资料2//blog.acolyer.org/2018/03/01/clay-codes-moulding-mds-codes-to-yield-an-msr-code/
从ceph官方的介绍,可以确认以下几点：
向下兼容:clay插件与jerasure、isa、shec插件兼容,这里可以理解为clay是在这几个插件的基础上做的一层更高层面的数据组成抽象，能够更加细致的控制数据的分布粒度，从而实现对原有的几个插件在数据恢复场景下的性能优化。这也就是是上面提到的“clay 码能够将一般的mds 码（最优容错）转化为具有最优修复的编码方法”。
修复性能优化在底层已有的jerasure、isa、shec几个的插件基础上，做了编码优化，能够在异常发生，需要进行数据恢复的情况下显著的降低磁盘&网络带宽的消耗。这个也是clay ec插件的最大价值所在。
从ceph 14版本开始提供，理论上这个特性可以向下backport到低版本。
从clay插件的初始化配置部分的函数实现，也能看到一些与其他插件在兼容适配上的限制
#src/erasure-code/clay/erasurecodeclay.ccint erasurecodeclay::parse(erasurecodeprofile &profile, ostream *ss){ int err = 0; err = erasurecode::parse(profile, ss); err |= to_int(k, profile, &k, default_k, ss); err |= to_int(m, profile, &m, default_m, ss); err |= sanity_check_k_m(k, m, ss); err |= to_int(d, profile, &d, std::to_string(k+m-1), ss); // check for scalar_mds in profile input //默认采用jerasure插件进行编码 if (profile.find(scalar_mds) == profile.end() || profile.find(scalar_mds)->second.empty()) { mds.profile[plugin] = jerasure; pft.profile[plugin] = jerasure; } else { std::string p = profile.find(scalar_mds)->second; //底层只支持jerasure、isa、shec三种插件 if ((p == jerasure) || (p == isa) || (p == shec)) { mds.profile[plugin] = p; pft.profile[plugin] = p; } else { *ss << scalar_mds << mds.profile[plugin] << is not currently supported, use one of 'jerasure',<< 'isa', 'shec'second; //supported techniques are ‘reed_sol_van’, ‘reed_sol_r6_op’,‘cauchy_orig’, ‘cauchy_good’, ‘liber8tion’ for jerasure, if (mds.profile[plugin] == jerasure) { if ( (p == reed_sol_van) || (p == reed_sol_r6_op) || (p == cauchy_orig) || (p == cauchy_good) || (p == liber8tion)) { mds.profile[technique] = p; pft.profile[technique] = p; } else { *ss << technique << p << is not currently supported, use one of << reed_sol_van', 'reed_sol_r6_op','cauchy_orig', << 'cauchy_good','liber8tion'<< std::endl; err = -einval; return err; } //‘reed_sol_van’, ‘cauchy’ for isa } else if (mds.profile[plugin] == isa) { if ( (p == reed_sol_van) || (p == cauchy)) { mds.profile[technique] = p; pft.profile[technique] = p; } else { *ss << technique << p << is not currently supported, use one of << 'reed_sol_van','cauchy'<< std::endl; err = -einval; return err; } } else { // ‘single’,‘multiple’ for shec. if ( (p == single) || (p == multiple)) { mds.profile[technique] = p; pft.profile[technique] = p; } else { *ss << technique << p << is not currently supported, use one of<< 'single','multiple'<< std::endl; err = -einval; return err; } } } if ((d k + m - 1)) { *ss << value of d << d << must be within [ << k << , << k+m-1 << ] < 254) { err = -einval; return err; } if (mds.profile[plugin] == shec) { mds.profile[c] = '2'; pft.profile[c] = '2'; } mds.profile[k] = std::to_string(k+nu); mds.profile[m] = std::to_string(m); mds.profile[w] = '8'; pft.profile[k] = '2'; pft.profile[m] = '2'; pft.profile[w] = '8'; t = (k + m + nu) / q; sub_chunk_no = pow_int(q, t); dout(10) << __func__ << (q,t,nu)=( << q << , << t << , << nu <<) << dendl; return err;} 故障恢复时的带宽&磁盘消耗对比 以ec场景下，假设 d = 发生故障时，需要参与数据恢复的osd数量 在jerasure配置 k=8 m=4的情况下，发生一块磁盘故障，需要读取d=8磁盘才能完成数据的恢复。如果需要恢复的数据的容量为1g，那么需要总共读取 8 x 1 gb = 8gb的数据容量（这也意味着需要同时通过网络传输8gb的数据)。 在clay的插件配置中，d的设置需要满足 k+1 <= d <= k+m-1 的限制，为了满足使d最大化节省磁盘和网络带宽消耗，clay选取d=k+m-1作为默认配置。在k=8，m=4的场景下，根据公式推导可以得到d=8+4-1=11。其中磁盘需要恢复的数据量计算公式如下。其中k为故障时刻需要恢复的数据总量。
当一个osd故障时，d=11，以需要恢复的数据总量为1gb为例，此时需要恢复下载的磁盘数据总量为
jerasure/isa= 8* 1gb = 8gbcaly = (11*1gb)/(11-8+1) = 11 / 4 = 2.75gb 对比看到caly能够显著的减少磁盘读取数据和网络传输带宽的消耗，caly只用到了isa一类插件的的2.75/8≈34%的资源消耗。
同样的场景下，以k=4，m=2为例，此时d=4+2-1=5，caly只用到了isa一类插件的的2.5/4≈62.5%的资源消耗。
jerasure/isa= 4* 1gb = 4gbcaly = (5*1gb)/(5-4+1) = 5 / 2 = 2.5gb 依次类推，汇总表格如下:
名称 k m d 3副本得盘率 ec得盘率 硬件成本节约比率 磁盘数据迁移量(isa) 磁盘数据迁移量(clay) 数据恢复负载降低比率 4m sub-chunk size(kb) sub-chunk count
2+1 2 1 2 33.33333333 66.66666667 200 2 2 0 2048 1
2+2 2 2 3 33.33333333 50 150 2 1.5 25 512 4
3+1 3 1 3 33.33333333 75 225 3 3 0 1365.333333 1
3+2 3 2 4 33.33333333 60 180 3 2 33.33333333 170.6666667 8
3+3 3 3 5 33.33333333 50 150 3 1.666666667 44.44444444 151.7037037 9
4+1 4 1 4 33.33333333 80 240 4 4 0 1024 1
4+2 4 2 5 33.33333333 66.66666667 200 4 2.5 37.5 128 8
4+3 4 3 6 33.33333333 57.14285714 171.4285714 4 2 50 37.92592593 27
4+4 4 4 7 33.33333333 50 150 4 1.75 56.25 64 16
5+1 5 1 5 33.33333333 83.33333333 250 5 5 0 819.2 1
5+2 5 2 6 33.33333333 71.42857143 214.2857143 5 3 40 51.2 16
5+3 5 3 7 33.33333333 62.5 187.5 5 2.333333333 53.33333333 30.34074074 27
5+4 5 4 8 33.33333333 55.55555556 166.6666667 5 2 60 12.8 64
5+5 5 5 9 33.33333333 50 150 5 1.8 64 32.768 25
6+1 6 1 6 33.33333333 85.71428571 257.1428571 6 6 0 682.6666667 1
6+2 6 2 7 33.33333333 75 225 6 3.5 41.66666667 42.66666667 16
6+3 6 3 8 33.33333333 66.66666667 200 6 2.666666667 55.55555556 25.28395062 27
6+4 6 4 9 33.33333333 60 180 6 2.25 62.5 10.66666667 64
6+5 6 5 10 33.33333333 54.54545455 163.6363636 6 2 66.66666667 5.461333333 125
6+6 6 6 11 33.33333333 50 150 6 1.833333333 69.44444444 18.96296296 36
7+1 7 1 7 33.33333333 87.5 262.5 7 7 0 585.1428571 1
7+2 7 2 8 33.33333333 77.77777778 233.3333333 7 4 42.85714286 18.28571429 32
7+3 7 3 9 33.33333333 70 210 7 3 57.14285714 7.223985891 81
7+4 7 4 10 33.33333333 63.63636364 190.9090909 7 2.5 64.28571429 9.142857143 64
7+5 7 5 11 33.33333333 58.33333333 175 7 2.2 68.57142857 4.681142857 125
7+6 7 6 12 33.33333333 53.84615385 161.5384615 7 2 71.42857143 2.708994709 216
7+7 7 7 13 33.33333333 50 150 7 1.857142857 73.46938776 11.94169096 49
8+1 8 1 8 33.33333333 88.88888889 266.6666667 8 8 0 512 1
8+2 8 2 9 33.33333333 80 240 8 4.5 43.75 16 32
8+3 8 3 10 33.33333333 72.72727273 218.1818182 8 3.333333333 58.33333333 6.320987654 81
8+4 8 4 11 33.33333333 66.66666667 200 8 2.75 65.625 8 64
8+5 8 5 12 33.33333333 61.53846154 184.6153846 8 2.4 70 4.096 125
8+6 8 6 13 33.33333333 57.14285714 171.4285714 8 2.166666667 72.91666667 2.37037037 216
8+7 8 7 14 33.33333333 53.33333333 160 8 2 75 1.49271137 343
8+8 8 8 15 33.33333333 50 150 8 1.875 76.5625 8 64
9+1 9 1 9 33.33333333 90 270 9 9 0 455.1111111 1
9+2 9 2 10 33.33333333 81.81818182 245.4545455 9 5 44.44444444 7.111111111 64
9+3 9 3 11 33.33333333 75 225 9 3.666666667 59.25925926 5.618655693 81
9+4 9 4 12 33.33333333 69.23076923 207.6923077 9 3 66.66666667 1.777777778 256
9+5 9 5 13 33.33333333 64.28571429 192.8571429 9 2.6 71.11111111 3.640888889 125
9+6 9 6 14 33.33333333 60 180 9 2.333333333 74.07407407 2.106995885 216
9+7 9 7 15 33.33333333 56.25 168.75 9 2.142857143 76.19047619 1.326854551 343
9+8 9 8 16 33.33333333 52.94117647 158.8235294 9 2 77.77777778 0.888888889 512
9+9 9 9 17 33.33333333 50 150 9 1.888888889 79.01234568 5.618655693 81
10+1 10 1 10 33.33333333 90.90909091 272.7272727 10 10 0 409.6 1
10+2 10 2 11 33.33333333 83.33333333 250 10 5.5 45 6.4 64
10+3 10 3 12 33.33333333 76.92307692 230.7692308 10 4 60 1.685596708 243
10+4 10 4 13 33.33333333 71.42857143 214.2857143 10 3.25 67.5 1.6 256
10+5 10 5 14 33.33333333 66.66666667 200 10 2.8 72 3.2768 125
10+6 10 6 15 33.33333333 62.5 187.5 10 2.5 75 1.896296296 216
10+7 10 7 16 33.33333333 58.82352941 176.4705882 10 2.285714286 77.14285714 1.194169096 343
10+8 10 8 17 33.33333333 55.55555556 166.6666667 10 2.125 78.75 0.8 512
10+9 10 9 18 33.33333333 52.63157895 157.8947368 10 2 80 0.561865569 729
10+10 10 10 19 33.33333333 50 150 10 1.9 81 4.096 100
11+1 11 1 11 33.33333333 91.66666667 275 11 11 0 372.3636364 1
11+2 11 2 12 33.33333333 84.61538462 253.8461538 11 6 45.45454545 2.909090909 128
11+3 11 3 13 33.33333333 78.57142857 235.7142857 11 4.333333333 60.60606061 1.532360643 243
11+4 11 4 14 33.33333333 73.33333333 220 11 3.5 68.18181818 1.454545455 256
11+5 11 5 15 33.33333333 68.75 206.25 11 3 72.72727273 0.595781818 625
11+6 11 6 16 33.33333333 64.70588235 194.1176471 11 2.666666667 75.75757576 1.723905724 216
11+7 11 7 17 33.33333333 61.11111111 183.3333333 11 2.428571429 77.92207792 1.085608269 343
11+8 11 8 18 33.33333333 57.89473684 173.6842105 11 2.25 79.54545455 0.727272727 512
11+9 11 9 19 33.33333333 55 165 11 2.111111111 80.80808081 0.510786881 729
11+10 11 10 20 33.33333333 52.38095238 157.1428571 11 2 81.81818182 0.372363636 1000
11+11 11 11 21 33.33333333 50 150 11 1.909090909 82.6446281 3.077385424 121
11+12 11 12 22 33.33333333 47.82608696 143.4782609 11 1.833333333 83.33333333 2.585858586 144
12+1 12 1 12 33.33333333 92.30769231 276.9230769 12 12 0 341.3333333 1
12+2 12 2 13 33.33333333 85.71428571 257.1428571 12 6.5 45.83333333 2.666666667 128
12+3 12 3 14 33.33333333 80 240 12 4.666666667 61.11111111 1.404663923 243
12+4 12 4 15 33.33333333 75 225 12 3.75 68.75 1.333333333 256
12+5 12 5 16 33.33333333 70.58823529 211.7647059 12 3.2 73.33333333 0.546133333 625
12+6 12 6 17 33.33333333 66.66666667 200 12 2.833333333 76.38888889 1.580246914 216
12+7 12 7 18 33.33333333 63.15789474 189.4736842 12 2.571428571 78.57142857 0.995140914 343
12+8 12 8 19 33.33333333 60 180 12 2.375 80.20833333 0.666666667 512
12+9 12 9 20 33.33333333 57.14285714 171.4285714 12 2.222222222 81.48148148 0.468221308 729
12+10 12 10 21 33.33333333 54.54545455 163.6363636 12 2.1 82.5 0.341333333 1000
12+11 12 11 22 33.33333333 52.17391304 156.5217391 12 2 83.33333333 0.256448785 1331
12+12 12 12 23 33.33333333 50 150 12 1.916666667 84.02777778 2.37037037 144
原文标题：ceph最新的ec-clay插件调研-上
文章出处：【微信公众号：ceph对象存储方案】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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布局铂热电阻温度传感器制造,大力推动物联网和智慧城市的发展
minimum storage （最小存储开销，同经典rs码和最小存储再生码，msr） maximum failure tolerance（最大容错，即 (n,k)-clay 码可以容任意n-k 失效） optimal repair bandwidth （最优修复开销，能够达到理论最优值） all-node optimal repair （最小开销修复所有节点的数据，包括原始数据和校验数据） disk read optimal （最优磁盘读） low sub-packetization （低分包数，即码字长度短）
参考资料1//blog.foool.net/2018/05/clay-codes-%e4%bb%8e%e7%94%9f%e6%88%90%e7%9f%a9%e9%98%b5%e7%9a%84%e8%a7%92%e5%ba%a6%e6%9d%a5%e7%9c%8b/
参考资料2//blog.acolyer.org/2018/03/01/clay-codes-moulding-mds-codes-to-yield-an-msr-code/
从ceph官方的介绍,可以确认以下几点：
向下兼容:clay插件与jerasure、isa、shec插件兼容,这里可以理解为clay是在这几个插件的基础上做的一层更高层面的数据组成抽象，能够更加细致的控制数据的分布粒度，从而实现对原有的几个插件在数据恢复场景下的性能优化。这也就是是上面提到的“clay 码能够将一般的mds 码（最优容错）转化为具有最优修复的编码方法”。
修复性能优化在底层已有的jerasure、isa、shec几个的插件基础上，做了编码优化，能够在异常发生，需要进行数据恢复的情况下显著的降低磁盘&网络带宽的消耗。这个也是clay ec插件的最大价值所在。
从ceph 14版本开始提供，理论上这个特性可以向下backport到低版本。
从clay插件的初始化配置部分的函数实现，也能看到一些与其他插件在兼容适配上的限制
#src/erasure-code/clay/erasurecodeclay.ccint erasurecodeclay::parse(erasurecodeprofile &profile, ostream *ss){ int err = 0; err = erasurecode::parse(profile, ss); err |= to_int(k, profile, &k, default_k, ss); err |= to_int(m, profile, &m, default_m, ss); err |= sanity_check_k_m(k, m, ss); err |= to_int(d, profile, &d, std::to_string(k+m-1), ss); // check for scalar_mds in profile input //默认采用jerasure插件进行编码 if (profile.find(scalar_mds) == profile.end() || profile.find(scalar_mds)->second.empty()) { mds.profile[plugin] = jerasure; pft.profile[plugin] = jerasure; } else { std::string p = profile.find(scalar_mds)->second; //底层只支持jerasure、isa、shec三种插件 if ((p == jerasure) || (p == isa) || (p == shec)) { mds.profile[plugin] = p; pft.profile[plugin] = p; } else { *ss << scalar_mds << mds.profile[plugin] << is not currently supported, use one of 'jerasure',<< 'isa', 'shec'
当一个osd故障时，d=11，以需要恢复的数据总量为1gb为例，此时需要恢复下载的磁盘数据总量为
jerasure/isa= 8* 1gb = 8gbcaly = (11*1gb)/(11-8+1) = 11 / 4 = 2.75gb 对比看到caly能够显著的减少磁盘读取数据和网络传输带宽的消耗，caly只用到了isa一类插件的的2.75/8≈34%的资源消耗。
同样的场景下，以k=4，m=2为例，此时d=4+2-1=5，caly只用到了isa一类插件的的2.5/4≈62.5%的资源消耗。
jerasure/isa= 4* 1gb = 4gbcaly = (5*1gb)/(5-4+1) = 5 / 2 = 2.5gb 依次类推，汇总表格如下:
名称 k m d 3副本得盘率 ec得盘率 硬件成本节约比率 磁盘数据迁移量(isa) 磁盘数据迁移量(clay) 数据恢复负载降低比率 4m sub-chunk size(kb) sub-chunk count
2+1 2 1 2 33.33333333 66.66666667 200 2 2 0 2048 1
2+2 2 2 3 33.33333333 50 150 2 1.5 25 512 4
3+1 3 1 3 33.33333333 75 225 3 3 0 1365.333333 1
3+2 3 2 4 33.33333333 60 180 3 2 33.33333333 170.6666667 8
3+3 3 3 5 33.33333333 50 150 3 1.666666667 44.44444444 151.7037037 9
4+1 4 1 4 33.33333333 80 240 4 4 0 1024 1
4+2 4 2 5 33.33333333 66.66666667 200 4 2.5 37.5 128 8
4+3 4 3 6 33.33333333 57.14285714 171.4285714 4 2 50 37.92592593 27
4+4 4 4 7 33.33333333 50 150 4 1.75 56.25 64 16
5+1 5 1 5 33.33333333 83.33333333 250 5 5 0 819.2 1
5+2 5 2 6 33.33333333 71.42857143 214.2857143 5 3 40 51.2 16
5+3 5 3 7 33.33333333 62.5 187.5 5 2.333333333 53.33333333 30.34074074 27
5+4 5 4 8 33.33333333 55.55555556 166.6666667 5 2 60 12.8 64
5+5 5 5 9 33.33333333 50 150 5 1.8 64 32.768 25
6+1 6 1 6 33.33333333 85.71428571 257.1428571 6 6 0 682.6666667 1
6+2 6 2 7 33.33333333 75 225 6 3.5 41.66666667 42.66666667 16
6+3 6 3 8 33.33333333 66.66666667 200 6 2.666666667 55.55555556 25.28395062 27
6+4 6 4 9 33.33333333 60 180 6 2.25 62.5 10.66666667 64
6+5 6 5 10 33.33333333 54.54545455 163.6363636 6 2 66.66666667 5.461333333 125
6+6 6 6 11 33.33333333 50 150 6 1.833333333 69.44444444 18.96296296 36
7+1 7 1 7 33.33333333 87.5 262.5 7 7 0 585.1428571 1
7+2 7 2 8 33.33333333 77.77777778 233.3333333 7 4 42.85714286 18.28571429 32
7+3 7 3 9 33.33333333 70 210 7 3 57.14285714 7.223985891 81
7+4 7 4 10 33.33333333 63.63636364 190.9090909 7 2.5 64.28571429 9.142857143 64
7+5 7 5 11 33.33333333 58.33333333 175 7 2.2 68.57142857 4.681142857 125
7+6 7 6 12 33.33333333 53.84615385 161.5384615 7 2 71.42857143 2.708994709 216
7+7 7 7 13 33.33333333 50 150 7 1.857142857 73.46938776 11.94169096 49
8+1 8 1 8 33.33333333 88.88888889 266.6666667 8 8 0 512 1
8+2 8 2 9 33.33333333 80 240 8 4.5 43.75 16 32
8+3 8 3 10 33.33333333 72.72727273 218.1818182 8 3.333333333 58.33333333 6.320987654 81
8+4 8 4 11 33.33333333 66.66666667 200 8 2.75 65.625 8 64
8+5 8 5 12 33.33333333 61.53846154 184.6153846 8 2.4 70 4.096 125
8+6 8 6 13 33.33333333 57.14285714 171.4285714 8 2.166666667 72.91666667 2.37037037 216
8+7 8 7 14 33.33333333 53.33333333 160 8 2 75 1.49271137 343
8+8 8 8 15 33.33333333 50 150 8 1.875 76.5625 8 64
9+1 9 1 9 33.33333333 90 270 9 9 0 455.1111111 1
9+2 9 2 10 33.33333333 81.81818182 245.4545455 9 5 44.44444444 7.111111111 64
9+3 9 3 11 33.33333333 75 225 9 3.666666667 59.25925926 5.618655693 81
9+4 9 4 12 33.33333333 69.23076923 207.6923077 9 3 66.66666667 1.777777778 256
9+5 9 5 13 33.33333333 64.28571429 192.8571429 9 2.6 71.11111111 3.640888889 125
9+6 9 6 14 33.33333333 60 180 9 2.333333333 74.07407407 2.106995885 216
9+7 9 7 15 33.33333333 56.25 168.75 9 2.142857143 76.19047619 1.326854551 343
9+8 9 8 16 33.33333333 52.94117647 158.8235294 9 2 77.77777778 0.888888889 512
9+9 9 9 17 33.33333333 50 150 9 1.888888889 79.01234568 5.618655693 81
10+1 10 1 10 33.33333333 90.90909091 272.7272727 10 10 0 409.6 1
10+2 10 2 11 33.33333333 83.33333333 250 10 5.5 45 6.4 64
10+3 10 3 12 33.33333333 76.92307692 230.7692308 10 4 60 1.685596708 243
10+4 10 4 13 33.33333333 71.42857143 214.2857143 10 3.25 67.5 1.6 256
10+5 10 5 14 33.33333333 66.66666667 200 10 2.8 72 3.2768 125
10+6 10 6 15 33.33333333 62.5 187.5 10 2.5 75 1.896296296 216
10+7 10 7 16 33.33333333 58.82352941 176.4705882 10 2.285714286 77.14285714 1.194169096 343
10+8 10 8 17 33.33333333 55.55555556 166.6666667 10 2.125 78.75 0.8 512
10+9 10 9 18 33.33333333 52.63157895 157.8947368 10 2 80 0.561865569 729
10+10 10 10 19 33.33333333 50 150 10 1.9 81 4.096 100
11+1 11 1 11 33.33333333 91.66666667 275 11 11 0 372.3636364 1
11+2 11 2 12 33.33333333 84.61538462 253.8461538 11 6 45.45454545 2.909090909 128
11+3 11 3 13 33.33333333 78.57142857 235.7142857 11 4.333333333 60.60606061 1.532360643 243
11+4 11 4 14 33.33333333 73.33333333 220 11 3.5 68.18181818 1.454545455 256
11+5 11 5 15 33.33333333 68.75 206.25 11 3 72.72727273 0.595781818 625
11+6 11 6 16 33.33333333 64.70588235 194.1176471 11 2.666666667 75.75757576 1.723905724 216
11+7 11 7 17 33.33333333 61.11111111 183.3333333 11 2.428571429 77.92207792 1.085608269 343
11+8 11 8 18 33.33333333 57.89473684 173.6842105 11 2.25 79.54545455 0.727272727 512
11+9 11 9 19 33.33333333 55 165 11 2.111111111 80.80808081 0.510786881 729
11+10 11 10 20 33.33333333 52.38095238 157.1428571 11 2 81.81818182 0.372363636 1000
11+11 11 11 21 33.33333333 50 150 11 1.909090909 82.6446281 3.077385424 121
11+12 11 12 22 33.33333333 47.82608696 143.4782609 11 1.833333333 83.33333333 2.585858586 144
12+1 12 1 12 33.33333333 92.30769231 276.9230769 12 12 0 341.3333333 1
12+2 12 2 13 33.33333333 85.71428571 257.1428571 12 6.5 45.83333333 2.666666667 128
12+3 12 3 14 33.33333333 80 240 12 4.666666667 61.11111111 1.404663923 243
12+4 12 4 15 33.33333333 75 225 12 3.75 68.75 1.333333333 256
12+5 12 5 16 33.33333333 70.58823529 211.7647059 12 3.2 73.33333333 0.546133333 625
12+6 12 6 17 33.33333333 66.66666667 200 12 2.833333333 76.38888889 1.580246914 216
12+7 12 7 18 33.33333333 63.15789474 189.4736842 12 2.571428571 78.57142857 0.995140914 343
12+8 12 8 19 33.33333333 60 180 12 2.375 80.20833333 0.666666667 512
12+9 12 9 20 33.33333333 57.14285714 171.4285714 12 2.222222222 81.48148148 0.468221308 729
12+10 12 10 21 33.33333333 54.54545455 163.6363636 12 2.1 82.5 0.341333333 1000
12+11 12 11 22 33.33333333 52.17391304 156.5217391 12 2 83.33333333 0.256448785 1331
12+12 12 12 23 33.33333333 50 150 12 1.916666667 84.02777778 2.37037037 144
原文标题：ceph最新的ec-clay插件调研-上
文章出处：【微信公众号：ceph对象存储方案】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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