https://github.com/opencurve/curve-qemu-block-driver NBD： 实现了Curve-NBD，与内核NBD模块进行交互 可以作为容器的数据存储 CSI插件也已经开源： https://github.com/opencurve/curve-csi CLIENT上层应用CLIENT虚拟块设备CLIENT主要功能  提供接口  数据面：AioW -client， 所以client版本需要升级时，需要对QEMU进 程进行重启。NEBD 整体介绍 在QEMU和Curve Client中间加入热升级模块，避 免直接依赖 热升级模块是CS结构：  NEBD Client(part1)：只包含轻量的业务逻辑， 以链接库的形式提供给QEMU使用  NEBD Server(part2)：将NEBD Client的请求转 发到Curve

id和name从denty缓存中找到对应的denty结构； 如果dentry缓存中不存在对应的inode，则从mds根据parent inode id获取parent inode 所在copyset，metaserver ip等信息 ，然后从metaserver获取denty（这里有两种方式，一种是只获取当前需要的 denty，一种是list整个目录的denty，这个需要考虑用哪个接口） 根据找到的denty结构，获取inodeid，设置 从缓存中查找到对应inode结构； 如果inode缓存中不存在对应的inode，则从mds获取inode所在copyset，metaserver ip等信息，然后从metaserver获取inode结构，缓存之； 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）; 要修改为read merge write，即读出未对齐缺少的部分，然后整个[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

2021-04-13 李小翠、陈威 补充元数据数据结构 2021-04-19 李小翠、吴汉卿、许超杰等 补充文件空间分配，讨论与确认 背景 调研 开源fs 性能对比 可行性分析 方案对比 对比结论 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 方案一：文件/目录级别快照 方案二：文件系统快照 关键点 元数据设计 数据结构 索引设计 文件空间管理 开发计划及安排 背景 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: https://kms.netease list：list在通用文件系统中是很常见的操作，目前 curve 的元数据缓存使用的 lru cache，因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list 加速，需要新的缓存结构 c. 扩展性/可用性/可靠性 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

Curve文件系统元数据管理（已实现）© XXX Page 2 of 24 1. 2. 3. 4. Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片 extent，属于一个文件 partition append→ master slave协议 overwrite → raft 更适合大文件顺序写 fastcfs 有元数据服务器 inode和dentry放一个结构体。 inode → hashtable（key是ino，全局） dentry → skip list （key是name，每个目录下一个） 计算出来的 binlog，随时间会越来越大 差 inode + offset) etcd 差 块设备，最小10GB segment + chunk raft 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

修订人 修订内容 2021-05-20 胡遥 初稿 2021-07-20 胡遥 细化write和read流程 整体架构 整体思路 接口和关键数据结构 mds.proto client端数据结构 metaserver.proto space相关数据结构和proto 关键流程 init流程 write流程 read流程 整体架构 S3ClientAdaptor模块：负责将文件数据进行chu 每个block最大4M，每个block对应s3上一个object。 s3上对象已chunkid_indexblock_version进行命名，元数据则已S3ChunkInfo（见数据结构）的方式存储在inode中。对于文件顺序写场景，文件0~4M的s3对象必然为chunkid_0_0,4M~8M为chunkid_1_0，以此类推， 还有一种情况是文件先写了0~2M，然后在写2M~4 version进 行++，比如覆盖写了0~4M，则数据会写到chunkid_0_1的对象，则元数据包含了2个S3Chunkinfo{2,0,0,8M}和{2,1,0,4M}。 接口和关键数据结构 common.proto enum FSType { TYPE_VOLUME = 1; TYPE_S3 = 2; } message S3Info { required

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 +------+------------+-----+----------------+---------+----------+ vs 自己实现? 结论：从目前元数据持久化的需要来看，更倾向于自己实现，理由如下： redis 目前不支持单独持久化 redis 中的某个 DB (一个 redis 实例可包含多个 DB) 或数据结构，这对于在要使用 multiraft 的场景下，每个 raft 实例需要独立的快照并不合适 如果改造 redis，初步评估了下，其工作量要比自己实现持久化的逻辑要大一些，改造主要是为了让 redis 如果自己实现，只是一个简单的 sava/load 逻辑，比较清晰 redis 中有许多数据结构可供使用，如 (哈希、列表、set、sort_set)，但对于目前的需求来说，我们内存数据结构使用的是 C++ STL 中的哈希表（unsorted_map），之后有可能根据需求换成 B+ 树或跳表，但是 redis 中的这些数据结构我们是不需要的 另外，如果 C++ 中的哈希表在后期使用中发现性能不达标的话（特别是在

方案设计 Trash机制： Session机制： 遗留问题 工作量评估 背景 目前curvefs client版本对删除unlink和rmdir的设计只有简单的删除inode和dentry结构，遗留了nlink和lookup count相关的内容还未实现，是不完备的。本文首先调研moosefs，chubaofs等分布式系统，参考并设计解决上述遗留问题。 当前删除接口代码如下：© XXX 就难以区分两者。© XXX Page 9 of 15 2. Trash放在哪里？ Trash放在哪里的问题可能有以下几种方案： 第一种方案： Trash中只存放inode id， inode结构仍然在原地。由于inode放在原地， ，以便于扫描进程清理到期的inode。 那么需要实现类似freelist一样的东西来保存当前已经"被删"的inode id 由于inode放在原地，那么由于d 第二种方案： 将inode移动到隐藏的trash目录，这个trash目录可以是实际的目录结构，有dentry和inode，并遵循当前inode和dentry的放置方式（inode按照inodeid分布，dentry按照parentid分布） 这种方案的优点是便于工具对trash进行查询，毕竟是实际的目录结构，完全遵循文件系统，可能可以复用client的当前设计，甚至可以参考moosefs实现一个meta文件系统来管理，更为优雅。

xtent数量可以大大减少，能够降低整个文件系统的元数据量。 对于延迟分配和Inline file这两个特性，需要fuse client端配合完成。 空间分配 整体设计 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 （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，空间分配器只作为内存结构，负责空间的分配与回收。在初始化时，扫描文件系统所有inode中已使用的空间。 空间分配流程 在新文件进行空间分配时，随机选择level1中标记为0的块，先预分配给这个文件，但是并不表示这个块被该文件独占。© DeallocateSpace(DeallocateSpaceRequest) returns (DeallocateSpaceResponse); } 空间分配器接口 空间分配器相关接口及部分数据结构定义如下： #include #include enum class AllocateType { NONE = 0, SMALL = 1,

smount$ strace ./main open("in.txt", O_RDONLY|O_PATH) = 3 open flags 实现方式 cephfs处理方式是用Fh的结构体保存文件打开的状态和上下文信息，并不该Fh保存在Inode中，在后续读写等操作中依据该状态进行处理。 // cephfs Inode Fh.flags(cephfsFh struct Inode return --_ref; } }; FastCFS处理方式是自定义FileInfo保存文件打开的状态信息，在create()、open()、opendir()操作时填充进 fuse_file_info结构中，在后续操作中直接使用： struct fuse_file_info { /** Open flags. Available in open() and release() */ int flags; ..© XXX Page 15 of 23 fi->fh = (long)fh; return 0; } 整体flags支持方案 目前倾向于使用类似fastcfs的方式，自定义结构FileHandle，在create()、open()、opendir()时将上下文信息保存到fuse_file_info中，在后续文件操作时判断相关flags进行具体操作。简单的FileHandle如下

KVM块存储服务 3. iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储 1. physical physical pool用于实现对机 器资源物理隔离 2. zone故障隔离的基本单元 3. server表示物理服务器 4. chunkserver物理服务器上 的服务实例 拓扑结构Curve块存储 1. Curve块存储将虚拟块设备 映射到文件 2. 每个文件包含的chunk分散 在集群的存储节点 3. chunkserver按照故障域分组 4. copyset中的节点属于不同的