基于FUSE的实现 • curve / ceph / gluster • LD_PRELOAD重载⽂件系统系统调⽤ • vpp / f-stack / DirectFUSE • Kernel版本实现 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析 • 环境 • FUSE daemon使⽤ passthrough_ll 调⽤底层ext4 • 进程共享内存通信延迟10us+ 通过贡献代码、丰富⽂档、提交issue、改进⽹站、交流分享等，提⾼⾃⼰专业 能⼒的同时还可以提升个⼈影响⼒、扩展⼈脉。 • 项⽬https://github.com/opencurve/curve • 版本发布周期：每半年⼀个⼤版本，1～2个⽉⼀个⼩版本 • 了解Curve进展：每隔2周的Curve周会说明Curve进展以及讨论相关问题 • 提交bug与建议：http://github.com/opencurve/curve/issues

软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 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 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 Curve所有功能开发均在master分支进行，而版本发布则在相应的release分支进行：  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

I/O 抖动Curve文件存储 1. 元数据服务 2. 高性能 3. 可扩展易运维 4. 云原生 设计目标Curve文件存储 1. 兼顾性能与容量的机器学习 场景 2. 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 2. 更高性能硬件选型、适配及性能调优 3. 大文件读写性能优化，RAFT优化，降低写放大 3. 功能 1. 文件存储支持回收站/生命周期管理/配额/用户权限等 2. 支持NFS、CIFS/SMB、HDFS等协议 社区成员组成： 网易杭研、网易云音乐、腾讯、zstack、西安邮电大学生等等 3. 项目 https://github.com/opencurve/curve 4. 版本发布周期：每半年一个大版本，1～2个月一个小版本 5. 了解Curve进展：每隔2周的Curve周会说明Curve进展以及讨论 相关问题 6. 提交bug与建议：https://github.com/openCURVE/CURVE/issues

无法弹性扩展 成本高 去 IOE 商品库去O TDDL首次双十一 “去IOE完成” 天价账单 上云 2009 2011 2012 2013 2013 2015 TDDL 以中间件形态在阿里云上 发布: DRDS Oracle根据双十一350的交易量， 反推出了天价账单也谈所谓的“中间件” 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 DebeziumPolarDB-X 完全兼容 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 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

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 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 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 • 容量不均衡（数据放置）：集群各节点容量不均衡需要人为干预 • 上述问题和架构涉及、核心功能的选型有关，在已有开源版本上改进代价很大分布式存储介绍 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 | 块存储场景 | 使用中的问题 Curve

string 快照唯一Id user string 所属用户 fileName string 快照目标卷名 snapshotName string 快照名 seqNum uint64_t 快照版本号 chunkSize uint32_t chunk的size segmentSize uint64_t segment的size fileLength uint64_t 卷的大小 time 文件格式协议 版本号 demaged bool 损坏标记 sn uint64_t 快照版本号 bits uint32_t 位图的位数 bitmap char[] 位图 crc uint32_t 上述字段的crc 校验码 padding / 填0，以补足 4KBCHUNKSERVER端快照实现-写时复制原理  写时复制通常使用版本号实现  复制时仅复制元数据，并增加版本号  写 适用于从云主机或快照创建镜像CHUNKSERVER端克隆实现-CHUNKFILE 字段 类型 说明 version uint8_t 文件格式协议版本号 sn uint64_t chunk文件的版本号 correntSn uint64_t chunk的修正版本号 locationSi ze size_t 可缺省，当前为CloneChunk时表示 location占用的字节数 location char[]

github代码仓库： https://github.com/opencurve/curveCURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 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 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 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化Curve ChunkServer是数据节点， 对外提供数据读写和节点管理功 能，底层基于ext4文件系统，操 作实际的磁盘。 ChunkServer架构Chu 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 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化ChunkServer核心模块-注册和心跳 上报心跳 根据心跳下发raft成员变更 ChunkServer注册：chunkserver第一次启动时，需要向mds注册，mds分配并返回

程如下： 正常情况： step1: 三个mds向etcdserver写入带有相同前缀的key，etcd会给每个key一个版本号(revision: 是全局递增的)© XXX Page 12 of 30 1. 2. 1. step2: 写入key版本最小的mds当选leader 其余mds对 进行watch。例如MDS2获取到有相同前缀Leader的key为{ [Leader/MDS1 且revision小于自身的key中，revision最大的那个 MDS3获取到有相同前缀Leader的key为{ [Leader/MDS1, revision:2], [Leader/MDS2, revision:3],}, 其中版本号较大的为 [Leader/MDS2, revision:3], 因此watch Leader/MDS2。 step3: MDS1退出后，MDS2收到MDS1的key被删除的消息，Campagin成功© 3.3 Observe的流程© XXX Page 15 of 30 1. 2. observe的功能在上面说过，主要用于监听leader的变化。 获取[指定prefix的key, 创建版本号最小]kv值， 如果不存在，会一直等待到有指定prefix的key创建为止。 如果存在，监听该key值，如果key被删除，回到1的操作。 过程描述如下： 4. MDS使用election模块的功能进行选主©

• github代码仓库： https://github.com/opencurve/curveCURVE基本架构 01 02 03 04 Client总体介绍 热升级NEBD总体介绍 新版本Client/NEBD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 Client总体介绍 热升级NEBD总体介绍 新版本Client/NEBD性能优化 QEMU、Curve-NBD：上层应用  通过链接curve-client使用curve提供的服务  FileManager：提供接口，记录已挂载卷  未能返回。所以，在这种情况下，重试请求会将RPC超时时间进行增加。CURVE基本架构 01 02 03 04 Client总体介绍 热升级NEBD总体介绍 新版本Client/NEBD性能优化NEBD 整体介绍 热升级之前，QEMU是直接链接curve-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

1. 2. 3. 4. 5. 由于元数据使用raft, apply的时候是以kv的方式写入到文件，因此可以复用这个逻辑。 客户端感知文件版本号。如果版本号变更，就触发raft的sanpshot，并且只apply小于版本号的部分 这种方式相当于每次都是全量缓存当前元数据，不做增量快照，考虑到转储逻辑，这也是可以接受的 对比这两种方案，第一种方案对于copy场景是友好的，