clup-agent 数据库主机n  CLup是什么？  实现PostgreSQL/PolarDB数据库的私有云 RDS产品  PostgreSQL/PolarDB集群统一管理、统一运 维。  PostgreSQL/PolarDB集群可以用功能（即故 障自动切换）  实现对PostgreSQL/PolarDB的监控管理  对PostgreSQL/PolarDB的TopSQL的管理 

• raft 是一种Leader-Based的Multi-Paxos变种，提供了更完整更清晰的协议描述，更容易理解和实现。 • raft可以解决分布式理论中的CP，即一致性和分区容忍性 • 大多数副本成功即可返回成功 • 速度取决于写的较快的大多数RAFT协议简介 • Leader：负责从客户端接受日志，把日志复制到其 他服务器，当保证安全性的时候告诉其他服务器应用 日志条目到他们的状态机中。 成为领导者。 • Follower: 响应来自其他服务器的请求，如果接受不 到消息，就变成候选人并发起一次选举。 • 时间被划分成一个个的任期，每个任期开始都是一次 选举。 • 选举成功，领导⼈会管理整个集群直到任期结束。 • 选举失败，这个任期就会没有领导⼈⽽结束。 raft选举leader raft任期RAFT协议简介 raft复制状态机 1. leader收到客户端的请求。 2. le 点初始状态一致的时候，保证节点之间状态一致。 raft日志复制RAFT协议简介 raft配置变更 • 配置：加入一致性算法的服务器集合。 • 集群的配置不可避免会发生变更，比如替换宕机的机器。 直接配置变更可能出现双主问题 • 共同一致（joint consensus） • 集群先切换到一个过渡的配置(old + new)，一旦共同一 致已经被提交，系统切换到新的配置(new)。RAFT协议简介 日志压缩

程度上保证master分支的稳定性。 master 10/33版本管理 Curve版本命名规则是x.y.z{-后缀}  x为主版本号，每次发布大版本时递增； 大版本一般半年发布一次。  y为次版本号，每次发布小版本时递增; 小版本一般1~2个月发布一次。  z为修订号，修复一批bug后递增。  后缀表示版本状态，beta表示测试版本，rc 表示发布候选版本，空白表示正式版。 Curve所有功能开发均在 从master拉出一个新分支release-x.y，打beta版标签后，提交QA团队测试 ；  beta版的bug修复代码先合入master分支，再cherry-pick到release-x.y分支；  beta版bug修复完成后，打rc版标签（可能有多个rc版），上线到测试环境；  经bug修复和长时间运行测试后，若代码达到正式上线标准，则发布正式版。 v1.0.0-beta v1.1.0-beta 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 Grafana获取指定集群的图表，生成集群监控 日报，并通过邮件发送。

• 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 topo 元数据信息。 • Nameserver: Copyset: 副本放置策略。 • Heartbeat: 心跳模块。跟chunkserver进行交互，收集chunkserver上的负载信息、 copyset信息等。 • Scheduler: 调度模块。用于自动容错和负载均衡。TOPOLOGY topology用于管理和组织机器，利用底层机器的放置、网络的规划以面向业务提供如下功能和非功能需求。 1. 故障域的隔离：比如副本的放置分布在不同机器，不同机架，或是不同的交换机下面。 (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可以存放各

要 素 拆 解 数据分布 —— 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 有中心节点：持久化对应关系 • 需要将数据分布（元数据）持久化 • 中心节点感知集群的信息，进行资源实时调度 • 节点故障不会涉及其他的数据迁移 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 ead-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 Quorum • 大多数副本写成功 • 读写服务可用性做一个折中 • 写性能提升，速度取决于写的较快的大多数 W R client W W W client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

• 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 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 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 • 快照克隆服务器 独立于核心服务 储到支持S3接口的 对象存储，不限制数量 异步快照、增量快照 从快照/镜像克隆 ( lazy/非lazy ) 从快照回滚数据组织形式 • 支撑多副本对象存储 通过文件/特殊目录隔离 挖洞即时回收 单独的元信息的存储方案数据组织形式 • AppendECFile • 地址空间到—>chunk: 1 : 1 • 数据chunk + 校验chunk数据组织形式 • AppendECFile • 地址空间到—>chunk: 1 : 1 • 数据chunk + 校验chunk • 支撑EC存储场景 多个单副本的 chunk

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 4.2.1 正常流程 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 4.2.3 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 MDS1、MDS2、MDS3的租约全部过期 4.2.4.4 总结 4.2.5 异常情况四: Etcd集群与MDS1(当前leader)出现网络分区 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。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多，其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd, 考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql， 用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制: TTL和CAS。TTL(time

应关系 curvefs的元数据的分片，需要考虑到在创建inode的时候，其实是不知道inodeid的，在创建完成之后，才有inodeid。inodeid的分配最好下放到各个分片去进行处理。否则整个集群的inode都去一个地方获取id会 造成巨大的锁开销，这个是不能接受的。 curve块设备的元数据管理，在分配数据的时候，offset一开始就是知道的，这是和curvefs分配很大的一个不同点。 copyset 带来的copyset数量过多影响性能的问题。 3.3 copyset个数是否可以动态调整？ 根据copyset个数是否可以动态调整，有两种实现。 一种是curve块存储方案，在集群初始化的时候，把所有的copyset创建好。采用这种方式， 可以采用hash的方式去确定inode的分片。比如说， ， copysetid = (fsid + inodeid << shift ) copyset均衡调度器。根据集群中copyset的分布情况生成copyset迁移任务； LeaderScheduler: leader均衡调度器。根据集群中leader的分布情况生成leader变更任务； ReplicaScheduler: 副本数量调度器。根据当前copyset的副本数生成副本增删任务； RecoverScheduler: 恢复调度器。根据当前copyset副本的存活状态生成迁移任务。

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 • 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 初始状态，copyset1，copyset2，copyset3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 retired，CS1下线完毕。ChunkServer核心模块-CopysetNode 换盘（CS1对应的盘）后重新上线的流程 初始状态，copyset1，copyset2，copyset3的三个副本分别在 CS2,CS3,CS4上，完成恢复后，CS2上的copyset1,2,3迁移到CS1上 ① CS1换了新盘，并重新格式化后启动chunkserver ② CS1重新向MDS注册 ③ MDS生成新的chunkserver