接口服务，例如上面的EchoService6 BRPC SERVER7 BRPC SERVER8 BRPC client9 BRPC EndPoint EndPoint是一个代表通讯地址的数据结构, 是一个C++类。 字段: ip，port ●在Socket创建时需要提供EndPoint ●Socket::Connect时需要Remote EndPoint ●Accept的Socket可以获得Remote ●Accept的Socket可以获得Remote EndPoint10 BRPC Socket对象 ●brpc最终的网络通讯都集中在socket对象里面 ●读socket通过EventDispatcher触发 ●上层发送网络数据通过写socket完成，不能立刻完成的，则去启动后台bthread去完成。11 BRPC SocketMap ●根据EndPoint作为一个map的Key，Value是Socket对象 ●So Channel远程调用的发起21 UCX ●NVIDIA Mellanox 开源项目 ●支持RDMA，TCP，Shared memory等 ●能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ●编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ●有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ●有性能测试工具 ●比较详细的文档2223 UCS ●是一些工具代码，例如 –链表 –hash table –epoll

© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 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。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds, 但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的 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 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

of 24 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：in 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 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 moosefs（mfs） 有元数据服务器 全内存 fsnode → hashtable(inode id) fsedge → hashtable (parent inode + name) 全内存 chunk → hashtable(chunk id) log + dump record 差 否 chunk 链式多副本 overwirte有数据不一致风险 chubaofs（cfs） 有元数据服务器 inode

© XXX Page 1 of 9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/8/18 胡遥 初稿 背景 整体设计 元数据采用2层索引 对象名设计 读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 Read流程 ReleaseCache流程 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3 读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map s3ChunkInfoMap用于保存对象存储的位置信息。采用2

© XXX Page 1 of 15 curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块，在当前curve项目的目录下，增加一个一级目录curvefs，curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto

1 of 3 curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余)© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 背景 只考虑单客户端, 单metaserver 为了解决的问题: 客户端在对一个文件的某个部分多次写入后, 同一个chunk会产生很多版本数据; 而客户端在读的时候, 会需要对这些chunk进行筛选和构建 会需要对这些chunk进行筛选和构建, 得到有效的部分, 越是散乱的状态, 就越需要发送更多次读请求至s3. 最后导致无效旧数据的堆积和读请求性能的下降, 所以需要在合适的时候进行重叠元数据和数据的合并 原则是尽力而为, 并不能做到完美 方案 基于一下3个基础的数据结构, 2层索引 s3chuninfolist[index] = [s3chunkinfo(s)] s3chunkinfo { } s3 object命名: chunkid_version_index (index为obj在chunk内的index) 执行步骤 数据整理作为一个后台服务(线程池), 运行于metaserver, 遍历metaserver的inode进行数据整理的尝试, 入队inodekey, 如果是已有inode任务, enqueue直接返回, 不入队 任务开始执行, 尝试根据inodekey获取inode信息

© 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 存在的问题？ redis 改造 vs 自己实现? 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 / 键值对（当 size 为

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 • github主页： 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 ✓ 监控架构 ✓ 指标采集、后端处理、可视化展示 运维 ✓ 运维特性 （易部署、易升级、自治） ✓ 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 接口  数据库设计  非功能特性设计  参考文献 8/33代码编写规范 Curve代码编写规范遵循Google Style Guides（https://google.github.io/styleguide/） 9/33新代码提交 Dailybuild测试 提交issue 开发设计 提交PR review +1 CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点）

PolarDB开源生态介绍 阿里云 digoal为什么开源是未来?阿里巴巴开源缩略图数据库开源大图PolarDB开源云原生分布式数据库家族 : 兼容MySQL&PostgreSQL用户 生态伙伴 人才 降本提效 团队成长 商业服务 用户合作 • 联合实验室 PolarDB云原生分布式开源数据库产品 高校合作 • 课程合作 • 科研项目合作 • 工作组 高校 协同育人、教学优化成果 联合解决方案|产品 • OxM发型版 • 数据库管理产品 • 数据迁移、联邦产品 生态伙伴合作 高校合作 学习、分享、比赛、贡献 服务客户 开源共建 社区运营 生态建设 获得生态 商业服务 使用开源 PolarDB 开源学习 开源共建 人才招聘 产品适配 OxM 源码兜底 技术领先 PolarDB开源生态 共建模式 国产化替代 应用软件 适配迁移 生态伙伴集成 • 云市场、云速搭 • 创新中心SaaS市场 创新中心SaaS市场 • 云起实验室 接入云端销售 数据价值放大 • 基础设施 • 安全 • 管理维护 • 数据集成 • 开发协同 • ISV • 培训育人 • 商业服务 • ... 2022S1: 3500W曝光 150W学习人次 2万+实践体验 2K+持证人才 PolarDB开发大赛: 230+参赛选手 21K+ 社区用户 • 全面开源 • 兼容PG&MySQL

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： 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 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 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 • 底层 可用性 / 可靠性 扩展性 / 负载均衡 向上提供无差别文件流 • Application 块/对象/EC等 感知具体格式 提供不同文件类型支撑不同上层应用数据组织形式