Curve客户端⾯临问题及分析 • 什么是ebpf • 基于epbf的Curve Cache设计 • Curve社区介绍Curve是什么？ • Curve云原⽣软件定义存储 • Curve分布式块存储 • Curve分布式⽂件存储 • ⾼性能、易运维、云原⽣Curve⽂件系统框架和主要应⽤场景 • AI机器学习场景 • ⼤数据计算场景 • 中间件数据存储场景 • ⽀持POSIX兼容的⽂件API 基于FUSE的实现 • curve / ceph / gluster • LD_PRELOAD重载⽂件系统系统调⽤ • vpp / f-stack / DirectFUSE • Kernel版本实现 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析 • 环境 • FUSE daemon使⽤ passthrough_ll 调⽤底层ext4 • 进程共享内存通信延迟10us+ 通过贡献代码、丰富⽂档、提交issue、改进⽹站、交流分享等，提⾼⾃⼰专业 能⼒的同时还可以提升个⼈影响⼒、扩展⼈脉。 • 项⽬https://github.com/opencurve/curve • 版本发布周期：每半年⼀个⼤版本，1～2个⽉⼀个⼩版本 • 了解Curve进展：每隔2周的Curve周会说明Curve进展以及讨论相关问题 • 提交bug与建议：http://github.com/opencurve/curve/issues

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 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench 延迟降低21% TPS提升26% 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 主要挑战和支持场景Curve Roadmap 1. 架构 1. 文件存储支持分布式缓存、完善冷热数据分层存储能力 2. 完善混合云、公有云上部署架构 3. 完善高性能3副本存储引擎，支持混合盘 4. 文件存储支持数据存储到HDFS、rados等引擎 2. 性能 1. 完善RDMA/SPDK方案，发布稳定版本 2. 更高性能硬件选型、适配及性能调优 3. 大文件读写性能优化，RAFT优化，降低写放大

新一代云原生分布式存储—Curve 上 李小翠 网易数帆存储团队分布式存储介绍 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 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 弹性：随意扩缩容 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 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 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

C u r v e 质 量 、 监 控 与 运 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 https://opencurve.github.io/ • 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。 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

Curve核心组件之ChunkServer 查日苏CURVE CURVE是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟存储底座 • 可扩展存储场景：块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 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500+天 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github github代码仓库： https://github.com/opencurve/curveCURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 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 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 新版本ChunkServer性能优化Curve ChunkServer是数据节点， 对外提供数据读写和节点管理功 能，底层基于ext4文件系统，操 作实际的磁盘。 ChunkServer架构Chu

C u r v e 核 心 组 件 之 C l i e n t 吴汉卿CURVE CURVE是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟存储底座 • 可扩展存储场景：块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 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400+天 • 已开源 • github主页： https://opencurve • github代码仓库： https://github.com/opencurve/curveCURVE基本架构 01 02 03 04 Client总体介绍 热升级NEBD总体介绍 新版本Client/NEBD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 Client总体介绍 热升级NEBD总体介绍 新版本Client/NEBD性能优化 QEMU、Curve-NBD：上层应用  通过链接curve-client使用curve提供的服务  FileManager：提供接口，记录已挂载卷 

linux 2.6.39) #define O_TMPFILE 020000000|O_DIRECTORY #define O_NDELAY O_NONBLOCK(O_NDELAY是在System V的早期版本引入的，后改进为O_NONBLOCK) flags中必须access mode：O_RDONLY, O_WRONLY, O_RDWR其中之一；© XXX Page 4 of 23 文件创建标志只影响打开操作 (fifo)© XXX Page 5 of 23 O_EXCL: 与O_CREATE一起使用，如果pathname已经存在则返回失败(EEXIST)，否则创建文件成功。 : 该参数不会使打开的文件成为该进程的控制终端。如果没有指定这个标志，那么任何一个 输入都将会影响用户的进程。 O_NOCTTY : 如果文件存在，且是个普通文件，具有对该文件的写权限，该flag会将文件长度截断为0。 O_TRUNC : 待文件属性更新（在linux 2.6.33之前只有O_SYNC flag， 但是在绝大多数文件系统中对O_SYNC的实现都是O_DSYNC的含义，在2.6.33版本支持了O_DSYNC flag，且值使用原O_SYNC的值，但为了兼容老版本的O_SYNC，现在O_SYNC=O_DSYNC|04000000）。 FASYNC: 异步的，启用signal-driven I/O。 : 直接I/O，执行

主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve是实现了块存储，向上提供块设备服务，CurveFS会基于此实现。第一阶段的目标是实现 满足数据库场景的文件接口。 调研 开源fs 当前对已有的开源分布式文件系统进行了调研，主要包括系统架构，元数据内存结构，元数据持久化，调研文档如下： chubaofs: ChubaoFS© XXX Page 3 of 14 1. 2. 3. moosefs: 并对以上文件系统在相同环境进行了元数据节点性能测试： 。测试结果c开发的moosefs和fastcfs元数据性能远优于go开发的chubaofs和c开发的cephfs，理论上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： 可用性足够，由于是 master-slave 的方式，master 以同步方式调用 slave，slave 在内存中也缓存了全部元数据信息 master-slave 多副本数据 CurveFS 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：

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 首次双十一大考卡顿半分钟后稳 定度过 7月，TDDL+AliSQL首次验证支 持核心库 无法弹性扩展 成本高 去 IOE 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 2020年5月，PolarDB-X 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 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 • 实现复杂度高 Q: 分布式数据库有哪些问题要考虑Demo

新一代分布式存储系统 Curve 李小翠Curve 是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟 • 可支撑储场景：块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 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一年多，线上异常演练 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github.io/ • github代码仓库： 多个存储软件：SDFS、NEFS、NBS • 已有的开源软件：Ceph • 不能胜任性能、延迟敏感的场景 • 异常场景抖动较大（比如慢盘场景） • 去中心节点设计在集群不均衡的情况下需要人工运维 • 基于通用分布式存储构建上层存储服务背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度基本架构 • 元数据节点 MDS MDS、Snapshotcloneserver 通过 etcd 选主，实现高可用高可用 chunkserver 使用raft，2N + 1 个副本允许 N 副本异常自治 • 自动故障恢复 • 多对多，恢复时间短 • 精确的流量控制，对io几乎无影响自治 • 集群负载和资源均衡 • leader copyset scatter-width • 无需人工干预 • 对io影响几乎无影响易运维 • 升级秒级影响 • 客户端采用CS架构