分布式元数据设计 类似 chubaofs 的元数据设计方式，同样是采用 dentry，inode 两层映射关系，所有的元数据都缓存在内存中。元数据是分片的，使用 multi-raft 持久化元数据以及保证多副本数据一致性。基于这种方式开发： a. 性能 由于元数据分片，获取元数据需要跟多个节点进行rpc的交互，因此性能相比单机要弱一些 b. 扩展性/可用性/可靠性 使用 multi-raft, 扩展性、可用性和可靠性与元数据节点一致 2. 3. 1. 1. 2. 3. metaserver: 元数据服务进程。一个进程管理多个复制组 copyset: 复制组，使用 raft 保证数据一致性。复制组中保存文件系统的部分元数据信息 文件系统元数据和复制组是多对多的关系 一个复制组可以包含多个文件的元数据信息 复制组 wal 记录元数据操作 定期 snapshot 对 wal 进行清理。snapshot

clup-server 数据中心1 CLup管理节点1 clup-server 数据中心2 CLup管理节点2 clup-server 数据中心1 CLup管理节点2 高可用机制自动切换  数据一致性保证 数据可用性  提供读写VIP  读写高可用 读写分离  多个读库之间负载均衡 负载均衡  读线性扩展  支持分库分表 高扩展性 写 VIP 读 VIP PG

元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 数据一致性基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查基本架构

无中心节点/中心节点 均 衡 地址空间的每段数据会分布在不同机器的磁盘上，如 何找到这些数据？ 可靠性 & 可用性 —— 多副本/EC 服务不可用时 间 数据一致性 —— 一致性协议 如何保证数据不丢？如何保证各种硬件故障的时候读 写都正常？ 可扩展性 —— 和数据分布的方式相关 所用容量都用完后，可以新增机器扩展容量分布式存储的要素 — 数据分布 无中心节点：哈希算法

8.1 一台机器上能存放多少个inode和dentry 8.2 一台机器上建议的copyset数量 8.3 每个copyset建议管理存储容量的大小 1、背景 curvefs使用raft作为元数据一致性的保证。为了提高元数据的可扩展性和并发处理能力，采用元数据分片的方式管理inode和dentry的元数据。inode的分片依据是fsid + inodeid，dentry的分片依据是fsid +

daemon 出现！然后就开始在监听 Client 端 的需求啦！你必须要很注意屏幕上面的输出信息， 因为如果配置文件写错的话，屏幕上会显示出错误的地方喔！ 此外，如果你想要增加一些 NFS 服务器的数据一致性功能时，可能需要用到 rpc.lockd 及 rpc.statd 等 RPC 服务， 那么或许你可以增加一个服务，那就是 nfslock 啰！启动之后，请赶快到 /var/log/messages

那么系统在重新开机的时候，就 会借由 Superblock 当中记录的 valid bit （是否有挂载） 与 filesystem state （clean 与否） 等状 态来判断是否强制进行数据一致性的检查！若有需要检查时则以 e2fsck 这支程序来进行的。 不过，这样的检查真的是很费时～因为要针对 metadata 区域与实际数据存放区来进行比对， 呵呵～得要搜寻整个 filesystem

那么系统在 重新开机的时候，就会借由 Superblock 当中记录的 valid bit （是否有挂载） 与 filesystem state （clean 与否） 等状态来判断是否强制进行数据一致性的检查！若有需要检查时则以 e2fsck 这支程序来进行的。 不过，这样的检查真的是很费时～因为要针对 metadata 区域与实际数据存放区来进行比对， 呵呵～得要搜寻整个 filesystem