OpRequest，将上下文保存在里面，然 后发起Propose提交给raft，等raft apply后再执行后面的操作。 ChunkServer架构CloneManager主要负责克隆相关的功 能，内部是一个线程池，主要负责异 步完成克隆chunk的数据补全。关于克 隆相关的内容将会在快照克隆相关介 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 假定三个copyset的leader都是CS3，在CS3的下一次心跳的 response中，下发第三步生成的三个operator ⑥ CS3收到change peer from CS1 to CS2的operator，给CS2同步 raft日志，当CS2成功赶上进度时，本次raft成员变更成功完成， CS2成为了复制组的一员，CS1不再属于这个复制组。 ⑦ CS3在下一次心跳中向MDS报告本次raft成员变更已完成 ⑧ 假定三个copyset的leader都是CS3，在CS3的下一次心跳的 response中，下发第四步生成的三个operator ⑦ CS3收到change peer from CS2 to CS1的operator，给CS1同步 raft日志，当CS1成功赶上进度时，本次raft成员变更成功完成， CS1成为了复制组的一员， CS2不再属于这个复制组。 ⑧ CS3在下一次心跳中向MDS报告本次raft成员变更已完成

offset len } 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, 如果标记删除到实际删除之间的时间间隔非常短, 并且在标记删除前已经开始了整理任务, 可能会出现边删除边整理的状态(出现概率较小) 可以在实际删除前检查当前整理的inode列表, 如果在列表里就暂时跳过(同步删除)/重新丢进删除队列(异步删除) 或者就不管, 处理一下报错, 让后续的应该会开发的数据清理工具来删除, 因为出现这个冲突的概率比较小 truncate: 只进行元数据里len的改变, 触发一下compact就行

connection，在单线程里做event loop多路复用。 • 多个target时，如果挂的设备多，一旦客户端请求量大，就会忙不过来。 • 开源界有尝试修改 • 例如sheepdog的开发者提交过一个patch，但是测试效果不理想，分析 原因，event loop依然是瓶颈对TGT的性能优化 • IO是使用多个epoll 线程，充分发挥多CPU能力 • 当前策略是每个target一个epoll线程，负责Initiator发过来的I/O • 管理平面不变。主线程里的事件循环及问题： 管理面是主线程，登录，增、删、改target,lun,session,connection,params 都在主线程，而target epoll 线程也要使用这些数据，多线程冲突，数据一 致性问题就来了对TGT的性能优化（续) • 为每一个target增加一把锁 • Target event loop (TEL)线程和管理面线程使用这把锁互斥 • TEL在运行时锁住这把锁，管理面只能等待，等TEL线程进入epoll wait状 态，会释放这把锁，管理面可以增删改target信息。 • 不需要target list lock • 因为TEL线程只存取自己负责的target，不存取别的target，所以TEL线程 不需要target list lock。 • 管理面是单线程，只有它遍历target list，没有需要互斥的情况。FIO性能测试（配置)

将请求发往leader节点CLIENT IO线程模型 用户线程 1. 用户调用接口，发起IO请求 2. AioWrite将请求封装成io task并放入任务队列 3. 放入任务队列后，异步请求发起成功，返回用户 IO拆分线程 4. 从任务队列取出任务后进行拆分 5. 拆分过程依赖元数据，可能会通过MDSClient向 MDS获取 6. 拆分成的子请求放入队列CLIENT IO线程模型 IO分发线程 7. 从队列中取出子请求准备发送 Chunkserver查询复制组leader 9. 发送写请求给Chunkserver BRPC线程 10.Chunkserver处理完成后返回RPC Response 11.用户请求的所有子请求完成后，调用 IOTracker::Done 12.调用异步请求回调，返回用户CLIENT IO请求重试 IO分发线程将拆分后的子请求通过RPC请求发往指定的Chunkserver上，RPC有可能会失败，一般情况下 Client接收到IO请求后，直接发送 异步RPC（在用户线程） 发送异步4K RPC的平均延迟在11.26us， 这种情况下单线程只有 89055 iops 发送RPC阻塞了用户线程，导致iops下降 优化点： 增加队列，用户请求放入队列，由后台线 程负责发送 86.4K -> 130KCLIENT性能优化  发送RPC耗时较长  增加发送线程个数  在bthread协程中使用std:

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 Flush流程 FsSync流程 后台流程 poc测试验证 背景 基于s3的daemon 要提供truncate接口，可以由client直接修改inode的len，由metaserver的碎片整 理（马杰负责）模块进行truncate的无效数据清理 后台刷数据线程© XXX Page 4 of 9 启动后台线程，将写Cache定时刷到S3上，同时通过inodeManager更新inode缓存中的s3InfoList。具体细节见 本地磁盘缓存 如果有配置writeBack dev fileCacheManager，如果没有则生成新的fileCacheManager，解锁，调用fileCacheManager的Write函数。 2.考虑到同一个client同一个文件同时只能一个线程进行文件写，所以在Write函数中加写锁。 3.根据请求offset，计算出对应的chunk index和chunkPos。将请求拆分成多个chunk的WriteChunk调用。 4.在WriteC

典型的RDMA栈28 UCX 编程的一些基本概念 ●Context –收集机器资源（内存，网卡等)，在应用的各个部分共享 ●Worker –完成ucx的功能，可以在应用程序中调用的函数（不是单独执行的线程） ●Listener –接收连接请求 ●Ep –连接对象，在ep上请求发送和接收29 UCP 消息接口类型 ●Active message –速度最快，被brpc使用作为消息传递 –消息通过回调函数接收 ●Tag –MPI使用 ●Stream –官方不推荐30 WORKER ●worker是UCX通讯中的核心概念，它是一个进度引擎(progress engine) ●worker既不是协程也不是线程，而是一个状态机，可以通过不停地调用 ucp_worker_progress(worker)完成功能。如果你用过libuv或者libevent的evbuffer，它们有点 像 proactor，使用 UCX作为选项38 Ucp Context ●只有一个全局对象，使用下列函数获取 ●UCP_Context* get_or_create_ucp_ctx() ●指定了FEATURE_AM, 多线程共享39 命令行参数控制context的属性 ●--brpc_ucp_error_mode缺省是none，是的本地通讯使用shared memory成为可能 ●--brpc_set_cpu_latency

当缓存文件内容达到阈值时，停止向本地缓存盘写入。 同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 本地缓存盘的异步上传 工作队列: 该队列中保存缓存盘中的待上传文件名 工作线程: 遍历工作队列(队列swap)，从缓存盘目录读取到文件内容并上传到对象存储。文件上传到对象存储后，直接删除。 工作队列做好互斥管理 异常管理 如果客户端挂掉，那么写缓存盘中可能会有残留文件没

这个copyset不再承担inode的新建功能。client继续尝试下一个copyset，直到成功从一个copyset上创建到1个inode。 client在系统初始化的时候， 还需要起来一个后台线程，定期的检查每一个fs的copyset的状态，如果某一个fs的可以提供分配inode能力的copyset的个数小于规定的值（来自配置文件，默认3个）， 就为这个fs创 建一个新的copyset。©

: curvefs.dump) }; Q&A© XXX Page 9 of 12 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? 不能，因为 AOF 与 SET/DEL 这些操作不是同步进行的，即使刷入文件配置项 开启最高级别的 always 选项，也有可能丢失一个事件循环的数据，实现如下： appendfsync // : call(...) // propagate( c/feedAppendOnlyFile) (2) 文件写入: 将 AOF 缓冲区的内容以 append 方式写入文件 (详见: aof.c/flushAppendOnlyFile) (3) 文件同步: 根据 appendfsync 配置选项决定文件同步频率, 该步骤与步骤 2 紧密关联 (详见: aof.c/flushAppendOnlyFile)© XXX Page 10 of 12 1. 所以，AOF 不能保证数据

提供与 MySQL 主备复制的能力 产品体验 • 支持 MySQL Change Master 指令 • 原生作为 MySQL 备库的能力 • 支持 PolarDB-X 之间数据同步 • 支持 DDL 同步 • 支持事务复制、行级复制 已验证工具或系统 • MySQL/MariaDB • PolarDB-X 性能指标 • 1.5w rps • 1s 延迟* 下一步 • 多流