这里的 IO，是指的读取外存（硬盘）的次数。
数据库使用树做索引是因为可以范围查找，而搜索树中， IO 的次数跟树的高度相关，为什么这么说呢？
通常树中的一个节点大小和数据库中的 page 大小存在关联， 而数据库是按 page 读取数据的，可以简单理解，数据库可以一次 IO 读取一个节点的数据。在搜索树的查找中， 要查询多少个节点就是多少次 IO， 为 log(h), h 是树的高度。
由于 page 的大小有限，我们希望每个节点，可以多存储一些 key （分割点）的个数， 节点中的 key 多了， 代表子树可以有更多的分支， 这就会降低树的高度。B 树中节点不仅保存了 key 还保存了节点的 Value ， 而 B+ 树中非叶子节点只保存 key， 所以能存储更多的 key。
如此这样减少高度， 减少 IO 次数。
另外，B+树的叶子节点形成了一个有序链表，这使得范围查询变得更加高效，因为可以顺着叶子节点的链表进行遍历，而不需要回溯非叶子节点。
我们的 ceph 集群里面的节点存在两种不同硬件配置规格的节点， 一种是老机器： 由之前的其他用途的服务器移过来。二种是新机器：专门为存储集群规划配置的。
ceph 最佳实践是存储节点使用同样的硬件配置，对硬件配置不一样的集群，叫做异构集群。
异构集群的应对一直是业界难点。对 ceph 而言，如果是异构集群，无法在性能和空间利用率上取得平衡。（尽管可以利用 osd 权重解决空间利用率的问题，却会影响性能）
而我们的集群通过一个巧妙的方法，规避了该问题，现在做一下说明，需要以后在维护的时候注意一下。
老机器配置：除系统盘外，有 7 块数据盘（其中 6 块机械盘， 1 块 ssd），共四台机器。
新机器配置：除系统盘外，有12 块 机械盘， 1 块 ssd。 剩下的节点都是统一的新配置，如果需要扩容，没有特殊情况也建议都统一按着新机器配置来采购硬件。
老机器的 cpu 配置比新机器的 cpu 配置略强。
wget https://github.com/intel-cloud/cosbench/releases/download/v0.4.2.c4/0.4.2.c4.zip
# 这里下载的并非最新版，最新版有bug
yum install java-1.7.0-openjdk nmap-ncat
unzip 0.4.2.c4.zip
cd 0.4.2.c4
./start-all.shceph 对象存储兼容两种接口（协议）S3 和 swift. S3 最常用， 这里仅介绍如何连接（使用）S3存储接口。
访问 S3, 你需要 S3 的:
开始使用前请确保你已经拥有以上信息
DS ： 负载均衡器的节点
RS： 后端真实节点
因为LVS RS节点需要修改内核参数， DS不需要。所以实际上RS 和DS的内核参数配置必须是不一样的， 所以我理解DS 和RS 不能在同一点节点。加上还要做高可以用的话， 你必须准备4个节点才有意义，即两个RS节点， 两个DS节点。