分布式存储使用过程稳定性和可靠性如何保障？

从根本上说，这是数据均衡的问题，在Ceph的技术体系中，尤为突出。
数据均衡是保证分布式存储的每个盘的数据相对分布均衡，依靠自身的数据均衡算法，确保数据分布能够 遵循每个Pool的Rule-Set规则，同时又要保证每个Pool对应的PG较为合理的分布在每个OSD中，在Ceph的数据均衡体系中，每个Pool的作用是不一样的，有的存放元数据，有的存放业务数据，因此容易造成数据分布存在不均衡性。
在Ceph新版本中，已经实现了数据分布的智能管理，在很多商业分布式存储产品，也具备类似的功能，通过相关的计算模型，根据数据的汇入进行实时的迭代计算，能够对数据分布进行最优分布管理，据实际统计，数据分布的误差基本可以控制在2%之内。

分布式系统一般都是靠 分布式协议paxos算法或者Raft算法来保证集群的高可用性和可靠性，一般只要运维和监控的保障不会出现大问题。

数据不均衡：
但是咱们在运维的过程中，会发现ceph的crush算法，会导致数据倾斜, 集群中数据的不均衡。 这个时候就需要我们监控的及时告警，以及运维工具定期的做reblanace来保证集群数据的均衡性。

迁移IO争抢
在集群节点有变动的时候会导致集群均衡的迁移，那么集群内部的迁移IO肯定会影响客户端请求的IO，这个时候需要我们针对集群内部IO设置优先级以及控制好速率，优先来保证客户端IO的完成。

    在以ceph为代表的分布式存储的集群中确实会存在数据分布不均衡的问题，特别是在刚刚部署完成ceph群集或进行集群扩容的时候，加入了新的盘，会使这个情况更加严重，OSD数量会发生变化，，而集群中只要有一个OSD先被写满，那么整个集群都将无法写入数据，所会极大的影响存储稳定性和可靠性。
    为了尽可能避免这种情况，提高分布式集群存储利用率，需要尽可能的将PG均匀分布在OSD上，通常有以下几种做法：
1,设置osd均衡权重，做osd reweight，可以根据每个OSD上的PG数量来调整，默认值是120%。当然这种方式需要定期监控状态，并不是一个自动化的方案。
2,使用balancer的方式，将PG 在各个OSD上自动迁移，达到均衡的效果。