TGT 服务器的优化块设备协议 • NBD • Linux专有块设备协议 • iSCSI • 广泛支持的外部设备协议（块，磁带等）Curve云原生存储支持块设备 • 通过NBD，只支持Linux • 通过SDK API，目前只支持Linux • PFS • 扩大使用范围 • 通过iSCSI支持更多系统，例如Windows, 类UNIX系统等，使用两项基础 技术 • TCP/IP 可靠性、稳定性方面有自己的的特色，使用raft副本一致性和copyset概念可以自动 修复损坏的副本，并且可扩容。无论在可靠性、稳定性还是性价比方面都很有优势， 使用廉价硬件搭建。iSCSI软件 • Client端: iscsi initiator，系统自带 • Linux open-iscsi • Windows iSCSI 发起者 • 服务器端 • 必须是CurveBS原生支持的平台，因为需要 作为LILO支持用户态的接口 • 如何评价LILO • 输出内核块设备I/O效率高 • 不利于把复杂的存储协议代码搬进内核，例如(curve, brpc, c++, protobuf 等) • TCMU多了一层转接，配置过程复杂，业界踩的坑不够多。 • TCMU的用户态代码会受到框架约束，不够灵活。iSCSI target 服务器 • TGT(STGT) • 比较久的历史，原来叫STGT，后来改成TGT

r a f t 在 C u r v e 存 储 中 的 工 程 实 践 陈威Curve介绍 01 02 raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化项目背景 Curve是一个 高性能、更稳定、易运维 的 云原生 分布式存储系统，支持 块存储 和 文件存储 2018~2021 Curve块存储 2021~2022 Curve文件存储 算力平台kubernetes的迅速发展 • AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 Curve块存储和文件存储均采用raft协议整体架构 • 对接OpenStack平台为云主机提供高性能块 存储服务 • 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 型的持久化存储卷 • 对接PolarFS作为云原生数据库的高性能存储 底座，完美支持云原生数据库的存算分离架 底座，完美支持云原生数据库的存算分离架 构 • Curve作为云存储中间件使用S3兼容的对象 存储作为数据存储引擎，为公有云用户提供 高性价比的共享文件存储 • 支持在物理机上挂载使用块设备或FUSE文件 系统开源社区 社区运营 生态共建 开源共建 源码兜底 技术领先 目标 方法 影响力 降本 获客 用户 开发者 操作系统 芯片 数据库 云原生 AI训练 大数据 社区生态Curve介绍

1 用UCX实现BRPC对RDMA的支持 徐逸锋2 BRPC简介 ●BRPC是Curve的基础通讯框架 ●支持远程过程调用 –C++ –TCP传输 –bthread协程(m:n调度，减少基于内核的下文切换 ，减少cache miss) ●多协议支持 –baidu_std,http,grpc… ●protobuf3 BRPC简介 ●Client/Server架构 ●使用Protobuf定义协议文件 –代表一个连接，Client通过Channel发 送请求和接收应答 ●Server类 –代表一个服务器，可以注册不同的 接口服务，例如上面的EchoService6 BRPC SERVER7 BRPC SERVER8 BRPC client9 BRPC EndPoint EndPoint是一个代表通讯地址的数据结构, 是一个C++类。 字段: ip，port ●在Socket创建时需要提供EndPoint ●Accept的Socket可以获得Remote EndPoint10 BRPC Socket对象 ●brpc最终的网络通讯都集中在socket对象里面 ●读socket通过EventDispatcher触发 ●上层发送网络数据通过写socket完成，不能立刻完成的，则去启动后台bthread去完成。11 BRPC SocketMap ●根据EndPoint作为一个map的Key，Value是Socket对象

PolarDB-X 如 何 做 生 态兼 容 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师为什么要兼容 MySQL 01 The longer you look back, the farther you can look forward.也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕 2011 2012 2013 2013 2015 TDDL 以中间件形态在阿里云上 发布: DRDS Oracle根据双十一350的交易量， 反推出了天价账单也谈所谓的“中间件” 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 Binlog Maxwell DebeziumPolarDB-X 完全兼容 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog

1 基于SPDK的CurveBS PFS存储引擎10/17/22 2 Why ●为了减少使用cpu做内存copy，减少系统调用 ●发挥某些被操作系统屏蔽的功能，例如nvme write zero ●根据阿里《When Cloud Storage Meets RDMA》的说法 ●在100Gbps网络带宽时，内存带宽成为瓶颈 ●Intel Memory Latency Checker (MLC)测试得到的CPU内存带宽是 (MLC)测试得到的CPU内存带宽是 61Gbps10/17/22 3 RDMA可以减轻CPU负担 ●可以减少CPU操作网络通讯的开销 ●读写内存都由网卡进行offload ●应用程序不再通过系统调用在内核和用户态来回切换10/17/22 4 磁盘的读写 ●基于EXT4的存储引擎，依然需要通过系统调用来回切换 ●读写都需要CPU拷贝数据 ●不能发挥某些NVME的功能，例如write zero10/17/22 ●对代码比较熟悉 ●找一个能管理裸盘，具有产品级可靠性的代码挺难的 ●PFS支持类POSIX文件的接口，与使用EXT4的存储引擎代码很像， 所以容易移植现有代码到PFS存储引擎 ●CurveBS对文件系统元数据的操作非常少，对文件系统的要求不高， 所以不需要元数据高性能，这方面PFS也合适10/17/22 6 对PFS的修改 ●基于阿里开源的PFS ●不再基于daemon模式，而是直接使用pfs

01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 Ceph 架构简介 | 场景介绍 | 使用中的问题 Curve 架构简介 | 数据对比 | 应用情况 FAQ 答疑存储的发展 互联网时代，数据大爆炸 大型主机 成本高 单点问题 扩容困难 各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本：共用基础设施 速度：更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念： 易用性：跨平台，超融合，弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 通常意义是支持 POSIX 接口 传统意义的文件系统： Ext4 对指定地址空间进行随机读写 传统意义的块存储：磁盘分布式存储的要素 传统意义的块存储：磁盘分布式存储的要素 如何构建分布式文件系统？ 以分布式块存储为例。 •提供大容量的块设备 •可以在指定地址空间内随机读写 write(offset, len) •服务质量要求：数据不能丢、服务随时可用、弹性扩缩容 要什么 •成百上千台存储节点 •磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求，并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力 以达到高可靠、高可用、高可扩分布式存储的要素

技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 4.1 Curve中MDS的选举过程 4.2 图示说明选举流程 4 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 4.2.4 异常情况3：Etcd的leader发生重新选举，MDS1受到影响退出，不一定可以正常处理。 4.2.4.1 LeaseTIme < ElectionTime的情况 4.2.4.2 GetTimeout < ElectionTime 4.2.4.3 MDS1、MDS2、MDS3的租约全部过期 4.2.4 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 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

维 秦 亦 1/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系Curve 是网易针对块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 多种场景自研的分布式存储系统：  高性能、低延迟  当前实现了高性能块存储，对接OpenStack和 K8s  网易内部线上无故障稳定运行近两年  已完整开源 • github主页： https://opencurve github代码仓库： https://github.com/opencurve/curve Curve 3/33为用户服务 作为一个复杂的大型分布式存储系统，Curve 需要利用科学的方法论和专业的工具，在整个 软件生命周期内更好地为用户服务：  质量——向用户交付稳定可靠的软件；  监控——直观地展示Curve运行状态；  运维——保障Curve始终稳定高效运行。 质量 ✓ 质量管理体系（设计、开发、review、CI） 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系软件质量 软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 为了确保最终交付的软件满足需求，必须将质量控制贯穿于设计、开发到测试的整个流程中。 设计  设计流程  文档规范 开发  编码规范与提交流程  版本管理 测试  测试方法论  CI与异常测试

1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案？ redis + muliraft 存在的问题？ redis 改造 vs 自己实现? redis 中哈希表实现的优点？ 参考 前言 根据之前讨论的结果，元数据节点的架构如下图所示，这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容： Raft Log：记录 Log：记录 operator log Raft Snapshot：将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化© XXX Page 3 of 12 Raft Log +------+------------+-----+----------------+---------+----------+ | type | key_length | key | [value_length] | [value] 操作时，value_length 和 value 则为空 key_length 4 key 长度 key $key_length 编码后的 key [value_length] 4 value 长度 [value] $value_length 编码后的 value checksum 8 前面 5 部分的校验和© XXX Page 4 of 12 Raft Snapshot +---------+-------

2、chubaofs的元数据管理 2.1、meta partition的创建 2.2、meta partition的管理 2.3、meta partition和inode以及dentry的对应关系？ 3、curvefs的copyset和fs的对应关系 3.1 如何获取inodeid 3.2 copyset fs共用吗？ 3.3 copyset个数是否可以动态调整？ 4、curvefs的topo信息 5、curvefs mds和metaserver的心跳 6、详细设计 6.1 创建fs 6.2、挂载fs 6.3、创建文件/目录 6.4、open流程 6.5、读写流程 6.6、topology 7、工作评估 7.1 client端 7.2 mds端 7.3 metaserver端 metaserver 子模块拆分 8、inode和dentry的内存估算 8.1 一台机器上能存放多少个inode和dentry 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 + parentinodeid。借鉴curve块设备的设计思路，（补充copyset的设计文档在这