Ceph是統一分佈式存儲系統，具有優異的性能、可靠性、可擴展性。Ceph的底層是RADOS(可靠、自動、分佈式對象存儲)，可以通過 LIBRADOS直接訪問到RADOS的對象存儲系統。RBD(塊設備接口)、RADOS Gateway(對象存儲接口)、Ceph File System(POSIX接口)都是基於RADOS的。
Ceph存儲系統的邏輯層次結構如下圖所示：
自下向上，可以將Ceph系統分爲四個層次：
（1）基礎存儲系統RADOS（Reliable, Autonomic,Distributed Object Store，即可靠的、自動化的、分佈式的對象存儲）
顧名思義，這一層本身就是一個完整的對象存儲系統，所有存儲在Ceph系統中的用戶數據事實上最終都是由這一層來存儲的。而Ceph的高可靠、高可擴展、高性能、高自動化等等特性本質上也是由這一層所提供的。因此，理解RADOS是理解Ceph的基礎與關鍵。物理上，RADOS由大量的存儲設備節點組層，每個節點擁有自己的硬件資源（CPU、內存、硬盤、網絡），並運行着操作系統和文件系統。
（2）基礎庫librados
這一層的功能是對RADOS進行抽象和封裝，並向上層提供API，以便直接基於RADOS（而不是整個Ceph）進行應用開發。特別要注意的是，RADOS是一個對象存儲系統，因此，librados實現的API也只是針對對象存儲功能的。RADOS採用C++開發，所提供的原生librados API包括C和C++兩種。物理上，librados和基於其上開發的應用位於同一臺機器，因而也被稱爲本地API。應用調用本機上的librados API，再由後者通過socket與RADOS集羣中的節點通信並完成各種操作。
（3）高層應用接口
這一層包括了三個部分：RADOS GW（RADOS Gateway）、 RBD（Reliable Block Device）和Ceph FS（Ceph File System），其作用是在librados庫的基礎上提供抽象層次更高、更便於應用或客戶端使用的上層接口。其中，RADOS GW是一個提供與Amazon S3和Swift兼容的RESTful API的gateway，以供相應的對象存儲應用開發使用。RADOS GW提供的API抽象層次更高，但功能則不如librados強大。因此，開發者應針對自己的需求選擇使用。RBD則提供了一個標準的塊設備接口，常用於在虛擬化的場景下爲虛擬機創建volume。目前，Red Hat已經將RBD驅動集成在KVM/QEMU中，以提高虛擬機訪問性能。Ceph FS是一個POSIX兼容的分佈式文件系統。由於還處在開發狀態，因而Ceph官網並不推薦將其用於生產環境中。
（4）應用層
這一層就是不同場景下對於Ceph各個應用接口的各種應用方式，例如基於librados直接開發的對象存儲應用，基於RADOS GW開發的對象存儲應用，基於RBD實現的雲硬盤等等。在上文的介紹中，有一個地方可能容易引起困惑：RADOS自身既然已經是一個對象存儲系統，並且也可以提供librados API，爲何還要再單獨開發一個RADOS GW？
理解這個問題，事實上有助於理解RADOS的本質，因此有必要在此加以分析。粗看起來，librados和RADOS GW的區別在於，librados提供的是本地API，而RADOS GW提供的則是RESTfulAPI，二者的編程模型和實際性能不同。而更進一步說，則和這兩個不同抽象層次的目標應用場景差異有關。換言之，雖然RADOS和S3、Swift同屬分佈式對象存儲系統，但RADOS提供的功能更爲基礎、也更爲豐富。這一點可以通過對比看出。
由於Swift和S3支持的API功能近似，這裏以Swift舉例說明。Swift提供的API功能主要包括：
用戶管理操作：用戶認證、獲取賬戶信息、列出容器列表等；
容器管理操作：創建/刪除容器、讀取容器信息、列出容器內對象列表等；
對象管理操作：對象的寫入、讀取、複製、更新、刪除、訪問許可設置、元數據讀取或更新等。
由此可見，Swift（以及S3）提供的API所操作的“對象”只有三個：用戶賬戶、用戶存儲數據對象的容器、數據對象。並且，所有的操作均不涉及存儲系統的底層硬件或系統信息。不難看出，這樣的API設計完全是針對對象存儲應用開發者和對象存儲應用用戶的，並且假定其開發者和用戶關心的內容更偏重於賬戶和數據的管理，而對底層存儲系統細節不感興趣，更不關心效率、性能等方面的深入優化。
而librados API的設計思想則與此完全不同。一方面，librados中沒有賬戶、容器這樣的高層概念；另一方面，librados API向開發者開放了大量的RADOS狀態信息與配置參數，允許開發者對RADOS系統以及其中存儲的對象的狀態進行觀察，並強有力地對系統存儲策略進行控制。換言之，通過調用librados API，應用不僅能夠實現對數據對象的操作，還能夠實現對RADOS系統的管理和配置。這對於S3和Swift的RESTfulAPI設計是不可想像的，也是沒有必要的。
基於上述分析對比，不難看出，librados事實上更適合對於系統有着深刻理解，同時對於功能定製擴展和性能深度優化有着強烈需求的高級用戶。基於librados的開發可能更適合於在私有Ceph系統上開發專用應用，或者爲基於Ceph的公有存儲系統開發後臺數據管理、處理應用。而RADOS GW則更適合於常見的基於web的對象存儲應用開發，例如公有云上的對象存儲服務。
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RADOS的系統邏輯結構如下圖所示
在使用RADOS系統時，大量的客戶端程序通過與OSD或者monitor的交互獲取clustermap，然後直接在本地進行計算，得出對象的存儲位置後，便直接與對應的OSD通信，完成數據的各種操作。可見，在此過程中，只要保證clustermap不頻繁更新，則客戶端顯然可以不依賴於任何元數據服務器，不進行任何查表操作，便完成數據訪問流程。在RADOS的運行過程中，cluster map的更新完全取決於系統的狀態變化，而導致這一變化的常見事件只有兩種：OSD出現故障，或者RADOS規模擴大。而正常應用場景下，這兩種事件發生的頻率顯然遠遠低於客戶端對數據進行訪問的頻率。
OSD的邏輯結構
根據定義，OSD可以被抽象爲兩個組成部分，即系統部分和守護進程（OSDdeamon）部分。
OSD的系統部分本質上就是一臺安裝了操作系統和文件系統的計算機，其硬件部分至少包括一個單核的處理器、一定數量的內存、一塊硬盤以及一張網卡。
由於這麼小規模的x86架構服務器並不實用（事實上也見不到），因而實際應用中通常將多個OSD集中部署在一臺更大規模的服務器上。在選擇系統配置時，應當能夠保證每個OSD佔用一定的計算能力、一定量的內存和一塊硬盤。同時，應當保證該服務器具備足夠的網絡帶寬。具體的硬件配置選擇可以參考。
在上述系統平臺上，每個OSD擁有一個自己的OSD deamon。這個deamon負責完成OSD的所有邏輯功能，包括與monitor和其他OSD（事實上是其他OSD的deamon）通信以維護更新系統狀態，與其他OSD共同完成數據的存儲和維護，與client通信完成各種數據對象操作等等。
Ceph系統的邏輯結構就介紹到這裏。下篇文章將着重說明Ceph（主要是RADOS）的工作原理和操作流程。
如圖所示，RADOS集羣主要由兩種節點組成。一種是爲數衆多的、負責完成數據存儲和維護功能的OSD（Object Storage Device），另一種則是若干個負責完成系統狀態檢測和維護的monitor。OSD和monitor之間相互傳輸節點狀態信息，共同得出系統的總體工作狀態，並形成一個全局系統狀態記錄數據結構，即所謂的cluster map。這個數據結構與RADOS提供的特定算法相配合，便實現了Ceph“無需查表，算算就好”的核心機制以及若干優秀特性。
Ceph的工作原理及流程
本節將對Ceph的工作原理和若干關鍵工作流程進行扼要介紹。如前所述，由於Ceph的功能實現本質上依託於RADOS，因而，此處的介紹事實上也是針對RADOS進行。對於上層的部分，特別是RADOS GW和RBD，由於現有的文檔中（包括Sage的論文中）並未詳細介紹，還請讀者多多包涵。
首先介紹RADOS中最爲核心的、基於計算的對象尋址機制，然後說明對象存取的工作流程，之後介紹RADOS集羣維護的工作過程，最後結合Ceph的結構和原理對其技術優勢加以回顧和剖析。
Ceph系統中的尋址流程如下圖所示：
上圖左側的幾個概念說明如下：
1. File —— 此處的file就是用戶需要存儲或者訪問的文件。對於一個基於Ceph開發的對象存儲應用而言，這個file也就對應於應用中的“對象”，也就是用戶直接操作的“對象”。
2. Ojbect —— 此處的object是RADOS所看到的“對象”。Object與上面提到的file的區別是，object的最大size由RADOS限定（通常爲2MB或4MB），以便實現底層存儲的組織管理。因此，當上層應用向RADOS存入size很大的file時，需要將file切分成統一大小的一系列object（最後一個的大小可以不同）進行存儲。爲避免混淆，在本文中將盡量避免使用中文的“對象”這一名詞，而直接使用file或object進行說明。
3. PG（Placement Group）—— 顧名思義，PG的用途是對object的存儲進行組織和位置映射。具體而言，一個PG負責組織若干個object（可以爲數千個甚至更多），但一個object只能被映射到一個PG中，即，PG和object之間是“一對多”映射關係。同時，一個PG會被映射到n個OSD上，而每個OSD上都會承載大量的PG，即，PG和OSD之間是“多對多”映射關係。在實踐當中，n至少爲2，如果用於生產環境，則至少爲3。一個OSD上的PG則可達到數百個。事實上，PG數量的設置牽扯到數據分佈的均勻性問題。關於這一點，下文還將有所展開。
4. OSD —— 即object storage device，前文已經詳細介紹，此處不再展開。唯一需要說明的是，OSD的數量事實上也關係到系統的數據分佈均勻性，因此其數量不應太少。在實踐當中，至少也應該是數十上百個的量級才有助於Ceph系統的設計發揮其應有的優勢。
基於上述定義，便可以對尋址流程進行解釋了。具體而言，Ceph中的尋址至少要經歷以下三次映射：
1. File -> object映射
這次映射的目的是，將用戶要操作的file，映射爲RADOS能夠處理的object。其映射十分簡單，本質上就是按照object的最大size對file進行切分，相當於RAID中的條帶化過程。這種切分的好處有二：一是讓大小不限的file變成最大size一致、可以被RADOS高效管理的object；二是讓對單一file實施的串行處理變爲對多個object實施的並行化處理。
每一個切分後產生的object將獲得唯一的oid，即object id。其產生方式也是線性映射，極其簡單。圖中，ino是待操作file的元數據，可以簡單理解爲該file的唯一id。ono則是由該file切分產生的某個object的序號。而oid就是將這個序號簡單連綴在該file id之後得到的。舉例而言，如果一個id爲filename的file被切分成了三個object，則其object序號依次爲0、1和2，而最終得到的oid就依次爲filename0、filename1和filename2。
這裏隱含的問題是，ino的唯一性必須得到保證，否則後續映射無法正確進行。
2. Object -> PG映射
在file被映射爲一個或多個object之後，就需要將每個object獨立地映射到一個PG中去。這個映射過程也很簡單，如圖中所示，其計算公式是：
hash(oid) & mask ->pgid
由此可見，其計算由兩步組成。首先是使用Ceph系統指定的一個靜態哈希函數計算oid的哈希值，將oid映射成爲一個近似均勻分佈的僞隨機值。然後，將這個僞隨機值和mask按位相與，得到最終的PG序號（pgid）。根據RADOS的設計，給定PG的總數爲m（m應該爲2的整數冪），則mask的值爲m-1。因此，哈希值計算和按位與操作的整體結果事實上是從所有m個PG中近似均勻地隨機選擇一個。基於這一機制，當有大量object和大量PG時，RADOS能夠保證object和PG之間的近似均勻映射。又因爲object是由file切分而來，大部分object的size相同，因而，這一映射最終保證了，各個PG中存儲的object的總數據量近似均勻。
從介紹不難看出，這裏反覆強調了“大量”。只有當object和PG的數量較多時，這種僞隨機關係的近似均勻性才能成立，Ceph的數據存儲均勻性纔有保證。爲保證“大量”的成立，一方面，object的最大size應該被合理配置，以使得同樣數量的file能夠被切分成更多的object；另一方面，Ceph也推薦PG總數應該爲OSD總數的數百倍，以保證有足夠數量的PG可供映射。
3. PG -> OSD映射
第三次映射就是將作爲object的邏輯組織單元的PG映射到數據的實際存儲單元OSD。如圖所示，RADOS採用一個名爲CRUSH的算法，將pgid代入其中，然後得到一組共n個OSD。這n個OSD即共同負責存儲和維護一個PG中的所有object。前已述及，n的數值可以根據實際應用中對於可靠性的需求而配置，在生產環境下通常爲3。具體到每個OSD，則由其上運行的OSD deamon負責執行映射到本地的object在本地文件系統中的存儲、訪問、元數據維護等操作。
和“object -> PG”映射中採用的哈希算法不同，這個CRUSH算法的結果不是絕對不變的，而是受到其他因素的影響。其影響因素主要有二：
一是當前系統狀態，也就是上文邏輯結構中曾經提及的clustermap。當系統中的OSD狀態、數量發生變化時，cluster map可能發生變化，而這種變化將會影響到PG與OSD之間的映射。
二是存儲策略配置。這裏的策略主要與安全相關。利用策略配置，系統管理員可以指定承載同一個PG的3個OSD分別位於數據中心的不同服務器乃至機架上，從而進一步改善存儲的可靠性。
因此，只有在系統狀態（cluster map）和存儲策略都不發生變化的時候，PG和OSD之間的映射關係纔是固定不變的。在實際使用當中，策略一經配置通常不會改變。而系統狀態的改變或者是由於設備損壞，或者是因爲存儲集羣規模擴大。好在Ceph本身提供了對於這種變化的自動化支持，因而，即便PG與OSD之間的映射關係發生了變化，也並不會對應用造成困擾。事實上，Ceph正是需要有目的的利用這種動態映射關係。正是利用了CRUSH的動態特性，Ceph可以將一個PG根據需要動態遷移到不同的OSD組合上，從而自動化地實現高可靠性、數據分佈re-blancing等特性。
之所以在此次映射中使用CRUSH算法，而不是其他哈希算法，原因之一正是CRUSH具有上述可配置特性，可以根據管理員的配置參數決定OSD的物理位置映射策略；另一方面是因爲CRUSH具有特殊的“穩定性”，也即，當系統中加入新的OSD，導致系統規模增大時，大部分PG與OSD之間的映射關係不會發生改變，只有少部分PG的映射關係會發生變化並引發數據遷移。這種可配置性和穩定性都不是普通哈希算法所能提供的。因此，CRUSH算法的設計也是Ceph的核心內容之一，具體介紹可以參考。
至此爲止，Ceph通過三次映射，完成了從file到object、PG和OSD整個映射過程。通觀整個過程，可以看到，這裏沒有任何的全局性查表操作需求。至於唯一的全局性數據結構cluster map，在後文中將加以介紹。可以在這裏指明的是，cluster map的維護和操作都是輕量級的，不會對系統的可擴展性、性能等因素造成不良影響。
一個可能出現的困惑是：爲什麼需要同時設計第二次和第三次映射？難道不重複麼？關於這一點，Sage在其論文中解說不多，而筆者個人的分析如下：
我們可以反過來想像一下，如果沒有PG這一層映射，又會怎麼樣呢？在這種情況下，一定需要採用某種算法，將object直接映射到一組OSD上。如果這種算法是某種固定映射的哈希算法，則意味着一個object將被固定映射在一組OSD上，當其中一個或多個OSD損壞時，object無法被自動遷移至其他OSD上（因爲映射函數不允許），當系統爲了擴容新增了OSD時，object也無法被re-balance到新的OSD上（同樣因爲映射函數不允許）。這些限制都違背了Ceph系統高可靠性、高自動化的設計初衷。
如果採用一個動態算法（例如仍然採用CRUSH算法）來完成這一映射，似乎是可以避免靜態映射導致的問題。但是，其結果將是各個OSD所處理的本地元數據量爆增，由此帶來的計算複雜度和維護工作量也是難以承受的。
例如，在Ceph的現有機制中，一個OSD平時需要和與其共同承載同一個PG的其他OSD交換信息，以確定各自是否工作正常，是否需要進行維護操作。由於一個OSD上大約承載數百個PG，每個PG內通常有3個OSD，因此，一段時間內，一個OSD大約需要進行數百至數千次OSD信息交換。
然而，如果沒有PG的存在，則一個OSD需要和與其共同承載同一個object的其他OSD交換信息。由於每個OSD上承載的object很可能高達數百萬個，因此，同樣長度的一段時間內，一個OSD大約需要進行的OSD間信息交換將暴漲至數百萬乃至數千萬次。而這種狀態維護成本顯然過高。
綜上所述，筆者認爲，引入PG的好處至少有二：一方面實現了object和OSD之間的動態映射，從而爲Ceph的可靠性、自動化等特性的實現留下了空間；另一方面也有效簡化了數據的存儲組織，大大降低了系統的維護管理開銷。理解這一點，對於徹底理解Ceph的對象尋址機制，是十分重要的。
數據操作流程
此處將首先以file寫入過程爲例，對數據操作流程進行說明。
爲簡化說明，便於理解，此處進行若干假定。首先，假定待寫入的file較小，無需切分，僅被映射爲一個object。其次，假定系統中一個PG被映射到3個OSD上。
基於上述假定，則file寫入流程可以被下圖表示：
如圖所示，當某個client需要向Ceph集羣寫入一個file時，首先需要在本地完成5.1節中所敘述的尋址流程，將file變爲一個object，然後找出存儲該object的一組三個OSD。這三個OSD具有各自不同的序號，序號最靠前的那個OSD就是這一組中的Primary OSD，而後兩個則依次是Secondary OSD和Tertiary OSD。
找出三個OSD後，client將直接和Primary OSD通信，發起寫入操作（步驟1）。Primary OSD收到請求後，分別向Secondary OSD和Tertiary OSD發起寫入操作（步驟2、3）。當Secondary OSD和Tertiary OSD各自完成寫入操作後，將分別向Primary OSD發送確認信息（步驟4、5）。當Primary OSD確信其他兩個OSD的寫入完成後，則自己也完成數據寫入，並向client確認object寫入操作完成（步驟6）。
之所以採用這樣的寫入流程，本質上是爲了保證寫入過程中的可靠性，儘可能避免造成數據丟失。同時，由於client只需要向Primary OSD發送數據，因此，在Internet使用場景下的外網帶寬和整體訪問延遲又得到了一定程度的優化。
當然，這種可靠性機制必然導致較長的延遲，特別是，如果等到所有的OSD都將數據寫入磁盤後再向client發送確認信號，則整體延遲可能難以忍受。因此，Ceph可以分兩次向client進行確認。當各個OSD都將數據寫入內存緩衝區後，就先向client發送一次確認，此時client即可以向下執行。待各個OSD都將數據寫入磁盤後，會向client發送一個最終確認信號，此時client可以根據需要刪除本地數據。
分析上述流程可以看出，在正常情況下，client可以獨立完成OSD尋址操作，而不必依賴於其他系統模塊。因此，大量的client可以同時和大量的OSD進行並行操作。同時，如果一個file被切分成多個object，這多個object也可被並行發送至多個OSD。
從OSD的角度來看，由於同一個OSD在不同的PG中的角色不同，因此，其工作壓力也可以被儘可能均勻地分擔，從而避免單個OSD變成性能瓶頸。
如果需要讀取數據，client只需完成同樣的尋址過程，並直接和Primary OSD聯繫。目前的Ceph設計中，被讀取的數據僅由Primary OSD提供。但目前也有分散讀取壓力以提高性能的討論。
集羣維護
前面的介紹中已經提到，由若干個monitor共同負責整個Ceph集羣中所有OSD狀態的發現與記錄，並且共同形成clustermap的master版本，然後擴散至全體OSD以及client。OSD使用cluster map進行數據的維護，而client使用cluster map進行數據的尋址。
在集羣中，各個monitor的功能總體上是一樣的，其相互間的關係可以被簡單理解爲主從備份關係。因此，在下面的討論中不對各個monitor加以區分。
略顯出乎意料的是，monitor並不主動輪詢各個OSD的當前狀態。正相反，OSD需要向monitor上報狀態信息。常見的上報有兩種情況：一是新的OSD被加入集羣，二是某個OSD發現自身或者其他OSD發生異常。在收到這些上報信息後，monitor將更新cluster map信息並加以擴散。其細節將在下文中加以介紹。
Cluster map的實際內容包括：
（1） Epoch，即版本號。Cluster map的epoch是一個單調遞增序列。Epoch越大，則cluster map版本越新。因此，持有不同版本cluster map的OSD或client可以簡單地通過比較epoch決定應該遵從誰手中的版本。而monitor手中必定有epoch最大、版本最新的cluster map。當任意兩方在通信時發現彼此epoch值不同時，將默認先將cluster map同步至高版本一方的狀態，再進行後續操作。
（2）各個OSD的網絡地址。
（3）各個OSD的狀態。OSD狀態的描述分爲兩個維度：up或者down（表明OSD是否正常工作），in或者out（表明OSD是否在至少一個PG中）。因此，對於任意一個OSD，共有四種可能的狀態：
—— Up且in：說明該OSD正常運行，且已經承載至少一個PG的數據。這是一個OSD的標準工作狀態；
—— Up且out：說明該OSD正常運行，但並未承載任何PG，其中也沒有數據。一個新的OSD剛剛被加入Ceph集羣后，便會處於這一狀態。而一個出現故障的OSD被修復後，重新加入Ceph集羣時，也是處於這一狀態；
—— Down且in：說明該OSD發生異常，但仍然承載着至少一個PG，其中仍然存儲着數據。這種狀態下的OSD剛剛被發現存在異常，可能仍能恢復正常，也可能會徹底無法工作；
—— Down且out：說明該OSD已經徹底發生故障，且已經不再承載任何PG。
（4）CRUSH算法配置參數。表明了Ceph集羣的物理層級關係（cluster hierarchy），位置映射規則（placement rules）。
根據cluster map的定義可以看出，其版本變化通常只會由（3）和（4）兩項信息的變化觸發。而這兩者相比，（3）發生變化的概率更高一些。這可以通過下面對OSD工作狀態變化過程的介紹加以反映。
一個新的OSD上線後，首先根據配置信息與monitor通信。Monitor將其加入cluster map，並設置爲up且out狀態，再將最新版本的cluster map發給這個新OSD。
收到monitor發來的clustermap之後，這個新OSD計算出自己所承載的PG（爲簡化討論，此處我們假定這個新的OSD開始只承載一個PG），以及和自己承載同一個PG的其他OSD。然後，新OSD將與這些OSD取得聯繫。如果這個PG目前處於降級狀態（即承載該PG的OSD個數少於正常值，如正常應該是3個，此時只有2個或1個。這種情況通常是OSD故障所致），則其他OSD將把這個PG內的所有對象和元數據複製給新OSD。數據複製完成後，新OSD被置爲up且in狀態。而cluster map內容也將據此更新。這事實上是一個自動化的failure recovery過程。當然，即便沒有新的OSD加入，降級的PG也將計算出其他OSD實現failure recovery。
如果該PG目前一切正常，則這個新OSD將替換掉現有OSD中的一個（PG內將重新選出Primary OSD），並承擔其數據。在數據複製完成後，新OSD被置爲up且in狀態，而被替換的OSD將退出該PG（但狀態通常仍然爲up且in，因爲還要承載其他PG）。而cluster map內容也將據此更新。這事實上是一個自動化的數據re-balancing過程。
如果一個OSD發現和自己共同承載一個PG的另一個OSD無法聯通，則會將這一情況上報monitor。此外，如果一個OSD deamon發現自身工作狀態異常，也將把異常情況主動上報給monitor。在上述情況下，monitor將把出現問題的OSD的狀態設爲down且in。如果超過某一預訂時間期限，該OSD仍然無法恢復正常，則其狀態將被設置爲down且out。反之，如果該OSD能夠恢復正常，則其狀態會恢復爲up且in。在上述這些狀態變化發生之後，monitor都將更新cluster map並進行擴散。這事實上是自動化的failure detection過程。
由之前介紹可以看出，對於一個Ceph集羣而言，即便由數千個甚至更多OSD組成，cluster map的數據結構大小也並不驚人。同時，cluster map的狀態更新並不會頻繁發生。即便如此，Ceph依然對cluster map信息的擴散機制進行了優化，以便減輕相關計算和通信壓力。
首先，cluster map信息是以增量形式擴散的。如果任意一次通信的雙方發現其epoch不一致，則版本更新的一方將把二者所擁有的cluster map的差異發送給另外一方。
其次，cluster map信息是以異步且lazy的形式擴散的。也即，monitor並不會在每一次clustermap版本更新後都將新版本廣播至全體OSD，而是在有OSD向自己上報信息時，將更新回覆給對方。類似的，各個OSD也是在和其他OSD通信時，將更新發送給版本低於自己的對方。
基於上述機制，Ceph避免了由於cluster map版本更新而引起的廣播風暴。這雖然是一種異步且lazy的機制，但根據Sage論文中的結論，對於一個由n個OSD組成的Ceph集羣，任何一次版本更新能夠在O(log(n))時間複雜度內擴散到集羣中的任何一個OSD上。
一個可能被問到的問題是：既然這是一種異步和lazy的擴散機制，則在版本擴散過程中，系統必定出現各個OSD看到的cluster map不一致的情況，這是否會導致問題？答案是：不會。事實上，如果一個client和它要訪問的PG內部的各個OSD看到的cluster map狀態一致，則訪問操作就可以正確進行。而如果這個client或者PG中的某個OSD和其他幾方的cluster map不一致，則根據Ceph的機制設計，這幾方將首先同步cluster map至最新狀態，並進行必要的數據re-balancing操作，然後即可繼續正常訪問。
通過上述介紹，我們可以簡要了解Ceph究竟是如果基於cluster map機制，並由monitor、OSD和client共同配合完成集羣狀態的維護與數據訪問的。特別的，基於這個機制，事實上可以自然而然的完成自動化的數據備份、數據re-balancing、故障探測和故障恢復，並不需要複雜的特殊設計。這一點確實讓人印象深刻。