chunkid 持久化© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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；

© XXX Page 1 of 12 元数据持久化© XXX Page 2 of 12 前言 Raft Log Raft Snapshot 持久化文件 key_value_pairs 其他说明 实现 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 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 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 +------+------------+-----+--- ------+----------------+---------+ 持久化文件 字段 字节数 说明 CURVEFS 7 magic number（常量字符 "CURVEFS"），用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件 version 4 文件版本号（当文件格式变化时，可以 100% 向后兼容加载旧版持久化文件） size 8 键值对数量 key_value_pairs /

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: https://kms.netease.co 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 binlog 文件中，binlog采用定期dump的方式删除。基于这种方式的开发： a. 性能 加载：数据量较大的情况下，元数据节点启动较慢；但是元数据使用 master-slave 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： a. 性能 由于元数据分片，获取元数据需要跟多个节点进行rpc的交互，因此性能相比单机要弱一些

能，底层基于ext4文件系统，操 作实际的磁盘。 ChunkServer架构ChunkServer通过RPC网络层与client， MDS，其他ChunkServer通信。RPC 网络层是由brpc框架去完成的。包 括读写socket，rpc协议解析等。 ChunkServer架构RPC Service层是对外提供的一些RPC服 务的接口。包含的RPC服务有： • ChunkService。IO相关操作 绍文档中详细介绍。 ChunkServer架构Metric统计模块使用brpc中的bvar计数 器，统计一些IO层面和copyset层面的 一些指标，方便监控和跟踪。 ChunkServer架构并发控制层，负责对chunkserver的IO 请求进行并发控制，对上层的读写请 求安照chunk粒度进行Hash，使得不同 chunk的请求可以并发执行。 ChunkServer架构DataStore是对chunk落盘逻辑的封装。 克隆chunk的管理等等。 ChunkServer架构LocalFileSystermAdaptor是对底层文件 系统的一层抽象，目前适配封装了ext4 文件系统的接口。 之所以要做这层抽 象，目的是隔离了底层文件系统的实 际读写请求，如果将来curve要适配裸 盘或者采用其他文件系统，可以在这 层进行适配。 ChunkServer架构CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构

client 向上提供两层接口，分别是© XXX Page 3 of 11 对接fuse，提供通用文件系统接口。对于fuse接口，先前进行了一些调研，见FUSE调研 提供lib库，提供对接分布式数据库接口，这一部分，可参考polarfs的接口，如下图所示。 根据讨论，我们首先对接fuse的lowlevel operators，对于数据库的lib库接口，后续可以在此基础上再做一层对接。lowlevel 判断inode结构中，对应请求[off, size]位置的空间是否有分配：如果未分配或只有部分分配空间，则调用空间分配器分配空间，并根据空间分配器返回结果，修改inode结构（包括file length）; inode修改需要持久化到底层并修改本地cache； 调用curve client接口，写curve卷对应[offset，len] 数据。 （这里涉及到一个问题，是否从fuse下来的请求是4k对齐的，如果不是，那么这里还需要修改为read 个[offset,len] 调用curve client写）; 修改inode结构，如果上述区域存在先前未写过的区域，则需要去掉unwritten，具体方式根据inode结构而定；inode修改需要持久化到底层并修改本地cache；© XXX Page 6 of 11 read void (*read) (fuse_req_t req, fuse_ino_t ino, size_t size,

分配器包括两层结构： 第一层用bitmap进行表示，每个bit标识其所对应的一块空间（以4MiB为例，具体大小可配置）是否分配出去。 第二层为free extent list，表示每个已分配的块，哪些仍然是空闲的（offset, length），以offset为key进行排序（这里可以用map或者btree对所有的free extent进行管理）。 当前设计不考虑持久化问题，空间分配 @brief© XXX Page 11 of 11 */ virtual uint64_t TotalFree() const = 0; }; MarkUsed和MarkFree是持久化层调用，对分配器进行初始化。

文件系统的元数据是否全缓存？ 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 是否有单独的元数据管理服务器？ 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 内存空间分配元数据 元数据持久化 元数据扩展 小文件优化 空间管理单位 数据持久化 其他© XXX Page 3 of 块设备的元数据管理 cephfs 3、各内存结构体 时间复杂度 空间复杂度 特点 可用实现 Btree 一个节点上保存多条数据，减少树的层次(4~5层)，方便从盘上读取数据，减少去盘上读取次数。适合在盘上和内存组织目录树。 google，https://github.com/abseil/abseil-cpp/tree/master/absl/c ontainer 分别从不同场景上进行分析，curve文件系统的元数据应该有以下的操作： 1、系统加载的时候，元数据从持久化介质加载。 2、业务运行过程中，元数据的增删改查。 3、系统退出的时候，元数据持久化。© XXX Page 7 of 24 场景一：系统加载的时候，元数据从持久化介质中加载。 元数据进行恢复的时候，有两种情况。 一种系统必须等到元数据全部加载到内存才能提供服务，这种情

51 • 映射信息无需记录，直接通过计算获得 • 伪随机算法在服务器数量特别大的时候接近均衡 • 节点故障（DiskNums）变更会涉及其他数据的迁移 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) 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 应用程序 -> 文件系统 -> 块设备层 -> 不同协议/驱动使用中的问题 • io抖动（一致性协议）： 异常场景（比如阵列卡一致性巡检，坏盘，慢盘，网络异常），服务升级 • 性能差（一致性协议）：在通用硬件下，无法支撑数据库、kafka等中间件对存储性能和稳定性要求

HttpService: • Serivce层面区分上层请求为同步接口调用，还是异步接口调用， 同步接口调用直接调用Core层接口实现功能，异步接口创建Task， 并交由TaskManager调度。 SnapshotService & CloneService: • 任务管理层负责调度SnapshotTask和CloneTask，并向上提供如 cancel task等功能。 SnapshotTaskManager SnapshotCore & CloneCore:快照克隆服务器架构 • SnapshotDataStore负责管理快照转储的数据块，通过调用 S3Adaptor（一个封装了s3 client的接口层）与S3交互，存取s3 中的对象。 SnapshotDataStore: • SnapshotCloneMetaStore负责管理快照和克隆任务等元数据， 通过调用etcdclient，与et unkServer交互。 CurveClient: • 负责管理快照和克隆源卷的引用计数。 SnapshotRef & CloneRef：快照总体流程 • 1.用户发起快照，生成快照任务，并持久化到 etcd，开始执行快照任务。 • 2.在curve中创建内部快照，并返回快照信息， 然后将快照信息更新到etcd。此时，即返回用 户快照成功，可以进行读写。 • 3.向mds查询快照的元数据，转储快照元数据

后者负责获取复制组(copyset)的leader  MDSClient：负责与MDS交互，挂卸载卷、获取元数据信息 CLIENT整体架构QEMU： 实现了QEMU block与Client的对接层 向cinder/glance提供了Python API https://github.com/opencurve/curve-qemu-block-driver NBD： 实现了Curve-NBD，与内核NBD模块进行交互 复制组所在的chunkserver列表  复制组的leader信息CLIENT IO流程 逻辑chunk与物理chunk映射关系 物理chunk所属的复制组(copyset)  由MDS分配并持久化，client拆分用户请 求时会获取并进行缓存  为了减少元数据量，MDS一次会连续分配 1G范围内的映射关系，称为SegmentCLIENT IO流程 复制组所在的chunkserver列表