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 快速跨云弹性发布的业务 3. 低成本大容量需求的业务 4. 中间件冷热数据自动分离 5. S3和POSIX统一访问需求 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

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

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 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） ✓ 测试方法论（单元测试、集成测试、系统测试） 监控 。 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 6/33设计流程 Curve团队采用敏捷开发模式，负责人在制定迭代计划时，确认哪些任务需要设计 文档：  小需求（改动小）将实现思路记录到任务管理系统中（JIRA），即可进行开发；

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 • 基于Openstack构建云计算平台 • 底层存储使用Ceph块存储 • 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 01 02 raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化RAFT协议简介 什么是raft • raft 是一种新型易于理解的分布式一致性复制协议，由斯坦福大学的Diego Algorithm(Extended Version)》 • 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

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 自动化部署工具 • 一键部署，一键升级高质量 • 良好的模块化和抽象设计 • 完善的测试体系 • 单元测试 行覆盖80%+，分支覆盖70%+ • 集成测试 Given When Then 方法 完备的测试用例集 • 自动化异常测试 41个异常用例 • 自动化大压力随机故障注入 20轮随机故障注入背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划• 性能优化 • 满足数据库性能要求

。 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 to 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 leaderSession *Session // leaderSession sessionnil hdr *pb.ResponseHeader // response } Election提供的方法如下：© XXX Page 4 of 30 1. // Campaign puts a value as eligible for the election on the prefix // *Election) Rev() int64 // response header func (e *Election) Header() *pb.ResponseHeader 我们主要是用其中两个方法:© XXX Page 5 of 30 1. 2. Campagin用于leader竞选 Observe用于监测集群中leader的变化 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明

out的缩写,FUA是force unit access的缩写 • FUA可以让某些文件系统在做写操作时，不需要提交一个SCSI FLUSH COMMAND，提高性能 • 已经修改TGT，让驱动可以声明自己是否支持DPO & FUA • 由于增加的Curve 驱动没有本地cache，所以DPO & FUA可以turn on. • sd 0:0:0:0: [sda] Write cache: enabled

1. 2. 3. 4. 1. 1. 1. 2. 1. 2. 3. 4. 3. 2. 背景 将原有的获取chunkid的方法从space迁入mds中，并持久化写入etcd中； 只考虑单 mds 工作的情况； chunkid全局递增。 实现 proto/space.proto 中的 message AllocateS3 实现； curvefs/src/mds/mds_services.h MdsServiceImp类中增加 ChunkIDGenerator 类对象，方法 AllocateS3Chunk 调用 ChunkIDGenerator对象的GenChunkID方法； ChunkIDGenerator 类 构造函数 初始化 init 函数：用于初始化或者更改 ChunkIdAllocatorImpl 的一些配

4台虚拟机器或物理机 1台做CLup管理节点：内存大于2GB 3台做数据库节点：内存需要大于4GB，最好有反亲和性，即能分布在不同的 物理机上以保证高可用性阿里云的环境中创建Polardb的方法 共享盘使用阿里云自带的高性能Nvme盘，注意使用Nvme磁盘对可用 区有要求： • 华东1（杭州）可用区I • 华东2（上海）可用区B • 华北2（北京）可用区K • 华南1（深圳）可用区F。 虚拟机后，在单独添加共享盘创建PolarDB需要的阿里云环境 安装依赖包： * libaio.x86_64 libaio-devel.x86_64 * libicu.x86_64 libicu-devel.x86_64 安装方法： yum install libaio.x86_64 libaio- devel.x86_64 libicu.x86_64 libicu- devel.x86_64-20- @ 使用CLup创

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