中间件只是起点，PolarDB-X 可能是离终点最近的那个 对近十年的探索以及五年的上云 经验进行重新思考，面向未来设 从运维视角实现计算存储一体化 计新架构 产品形态 基于MySQL XA实现分布式事务 基于外部组件进行扩容 支持扩容 分布式事务 一体化尝试 Review 2.0 开源 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2021年10月20日，云栖大会宣 布开源 已验证工具或系统 • MySQL/MariaDB • PolarDB-X 性能指标 • 1.5w rps • 1s 延迟* 下一步 • 多流 • GTID事务并行复制 • 更多源端完全兼容 MySQL 吗 03 History doesn't repeat itself but it often rhymes.Short Answer：No and NO ONE Does进入

6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds, 但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间。 live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key会被自动删掉。这在很多分布式锁的实现上都会用到，可以保证锁的实时性和有效性。CAS(Atomic Compare-and-Swap)指的是在对key进行赋值的时候，客户端需要提供一些条件，当这些条件满足后才能赋值成功。 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成© XXX Page --write-out=json revision: 5 3.2.2 举例说明Campagin流程 场景描述：三个mds(mds1, mds2, mds3)，希望实现一个mds作为主提供服务，另外两个mds作为备在主挂掉的时候提供服务的功能。如果利用上述的Campagin进行选举，过程如下： 正常情况： step1: 三个mds向etcdserver写入带有相同前缀的key，etcd会给每个key一个版本号(revision:

02 03 MDS各组件详细介绍 Q&A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 • 快照克隆服务器MDS各个组件 MDS是中心节点，负责元数据管理、集群状态收集与调度。MDS包含以下几个部分： • Topology: 管理集群的 (SSD)，chunkserver以一块磁盘作为最小的服务单元。TOPOLOGY curve在上物理pool之上又引入逻辑pool的概念，以实现统一存储系统的需求，即在单个存储系统中多副 本PageFile支持块设备、三副本AppendFile（待开发）支持在线对象存储、AppendECFile（待开发）支持 近线对象存储可以共存。 如上所示LogicalPool与pool为多对一的关系，一个物理pool可以存放 多个节点同时故障的情况下，数据的可靠性会受 到影响。引入CopySet，可提高分布式存储系统中的数据持久性，降低数据丢失的概率。COPYSET ChunkServer，Copyset和Chunk三者之间的关系如下图： Mds在分配空间时，轮流在不同的copyset中分配，每次从copyset中分配1个chunk， 这个chunk用copysetId:chunkId来唯一标识。COPYSET

克隆的实现CURVE基本架构 • 元数据节点 MDS • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器 • 快照 • 克隆快照和克隆的特点 • 快照的定义 快照是云盘数据在某个时刻完整的只读拷贝，是一种便捷高效的数据容灾手段， ChunkFile。CHUNKSERVER端快照实现-SNAPFILE 字段 类型 说明 version uint8_t 文件格式协议 版本号 demaged bool 损坏标记 sn uint64_t 快照版本号 bits uint32_t 位图的位数 bitmap char[] 位图 crc uint32_t 上述字段的crc 校验码 padding / 填0，以补足 4KBCHUNKSERVER端快照实现-写时复制原理 复制时仅复制元数据，并增加版本号  写入时，先复制要写入的数据块，然后再写入CHUNKSERVER端快照实现-写时复制  使用copy-on-write  当前写请求的sn > chunk的cur_sn时触发复制  拷贝的单位是一个Page，即4KB  使用snapfile中的bitmap标记复制过的PageCHUNKSERVER端快照实现-转储内部快照 a) 打快照后未写过，未触发cow， 无snap

新版本ChunkServer性能优化CURVE基本架构 • 元数据节点 MDS • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新 yset3的三个副本分别在 CS1,CS3,CS4上，完成迁移后，CS1上的副本迁移到CS2上 ① CS1超时未向MDS上报心跳（默认半小时） ② MDS标记CS1状态为offline ③ MDS的recover scheduler发现copyset1, 2, 3的副本CS1 offline， 生成change peer from CS1 to CS2的operator给这三个copyset et ④ MDS通过RPC在CS2上创建copyset1,2,3这三个copyset ⑤ 假定三个copyset的leader都是CS3，在CS3的下一次心跳的 response中，下发第三步生成的三个operator ⑥ CS3收到change peer from CS1 to CS2的operator，给CS2同步 raft日志，当CS2成功赶上进度时，本次raft成员变更成功完成，

分析这个结果是合理的，分布式的元数据设 调研测试 计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是：我们需要怎样的元数据节点的性能？ 可行性分析 方案对比 根据上述调研和测试结果，我们考虑了三种curvefs的元数据设计方案： CurveFS kv方案设计 curve实现块设备时，元数据不是扁平化的设计，而是采用来有目录层级的 namespace 方式，namespace 已经实现了 fs curve 的元数据缓存使用的 lru cache，因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list 加速，需要新的缓存结构 c. 扩展性/可用性/可靠性 依赖于第三方kv存储，目前是etcd CurveFS 单机内存元数据设计 类似 fastcfs 和 moosefs 的元数据设计方式，采用通用的 dentry，inode 两层映射关系，所有的元数据都缓存在内存中，持久化在 3. 1. 4. 5. 1. 2. 3. 4. 5. 由于元数据使用raft, apply的时候是以kv的方式写入到文件，因此可以复用这个逻辑。 客户端感知文件版本号。如果版本号变更，就触发raft的sanpshot，并且只apply小于版本号的部分 这种方式相当于每次都是全量缓存当前元数据，不做增量快照，考虑到转储逻辑，这也是可以接受的 对

KEY (Offset, Len) VALUE (DiskID) (0, 4MB) 70 (4MB, 8MB) 60 (8MB, 16MB) 50分布式存储的要素 — 一致性协议 多副本： 写三次？ 一致性协议 一致性：WARO（Write-all-read-one）、Quorum WARO • 所有副本写成功 • 读可用性高：可以读任一副本 • 写可用性较低，任一副本异常写失败 主动拷贝、链式复制、splay复制 异常处理 • PG有23种状态：Peering，Degraded等 • 强一致性协议对异常的容忍较差 使用WARO一致性协议 • 所有副本写完成返回客户端 • 延迟取决于所有副本中最慢的那一个块存储场景 为云主机提供云盘，云盘提供随机读写、快照（数据备份，灾备使用）、镜像（模板，自定义）功能。块存储场景 为物理机提供块设备 Linux IO栈 主动拷贝，由 leader 向 follower 并发拷贝 异常处理 • 自动leader选举 • 2N+1 副本数可以容忍 N 副本数异常 Quorum一致性协议 • 大多数副本写完成返回客户端 • 延迟取决于所有副本中最快的大多数主要亮点 高性能 更稳定 跟各 更稳定 具备可视化的开发页面， 直观查看任务运行情况， 数据开发方便，系统运 维方便 易运维 具备可视化的开发页面，

Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 pool降低元数据开 销 Chunkserver服务Curve块存储 性能设计Curve块存储 在线升级设计 1. 客户端分成NebdClient与 NebdServer两部分 2. NebdClient只做简单的转发 3. NebdServer实现大部分的客 户端逻辑Curve块存储 故障对I/O抖动延迟的影响 FAULTS CASE CURVE I/O 抖动Curve文件存储 1

得到一系列可观察的后果，即需要检测的断言·异常自动化测试实践 Robotframework  支持python关键字，灵活定义测试  完善的测试报告  完美兼容Jenkins ci  丰富的第三方库（ssh, paramiko, request等） 用例设计原则  无需绑定特定环境，“随意拉起”  配置化（测试环境、测试负载定义）  控制用例时间（考虑一些折中方案）  Case独立性 SnapshotClone Server HTTP采集 bvar数据 定时获取图表 并发送邮件 获取集群拓扑信息 Curve利用brpc内置的bvar组件生成监控指标，并 使用部署在docker的三个组件进行监控指标的处 理与展示：  Prometheus——面向云原生应用程序的开源 的监控&报警工具，curve利用它进行监控指标 的采集与存储。  Daily reporter——python脚本，定时从 25/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系Curve运维特性 易部署 • 批量配置、批量部署 • 操作简单 易升级 • 客户端采用CS架构，升级只需重启服务，秒级影响 • MDS与ChunkServer支持滚动升级 自治 • 自动均衡 • 自动故障恢复 27/33易部署 准备安装 包 配置用户 配置SSH 免密

内存数据。 按照之前的讨论，curve文件系统的元数据管理采取先写log的方式。这里先不考虑log的组成形式。 那么curve文件系统的应该是先写log，log落盘之后，更新内存。 场景三：系统退出的时候，元数据的持久化 如果采用raft的方式对元数据持久化，任务数据的修改都先持久化再修改内存。那么就不存在的系统推出的时候对元数据持久化。 对业务逻辑进行进一步抽象，忽略业务细 ，去所有的metaserver上查询id为300的inode信息。 遍历所有的metaserver 二、通过一个额外的缓存，缓存inode id和partition的映射关系。这个缓存可以在挂载文件系统的时候缓存在client端。不缓存具体的Inode的结构体，仅仅缓存(inodeid, partitionid)的映射，如果inodeid为uint64类型，partitionid为uint64_t类型，那么一条记录需要16字 步就必须通过两次请求。相对于分片方式一，这种方式，client向metaserver进行查询的时候，rpc请求的个数近似翻倍，多一倍的查询，对性能上的影响能否接受。 inode的查询在client端其实有缓存。只有第一次查询的时候，client才需要去metaserver进行查询，以后对文件的操作，只需要使用本地缓存的inode信息。这样一来，查询inode多一倍的rpc请求，对性能的影响 可能