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  • pdf文档 Curve核心组件之snapshotclone

    Curve核心组件 - SnapShotCloneServer 许超杰CURVE基本架构 01 02 03 04 快照和克隆的特点 快照克隆服务器架构 快照的实现 05 克隆的实现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 kServer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 打快照后写过,触发了cow, 有snap file, 合并读取 c) 卷从未写过, 两者都没有,返回NOTEXIST 转储内部快照,即读内部快照的三种情况:克隆总体流程 • 1. 用户发起克隆,生成克隆任务,并持 久化任务元数据到etcd,开始执行克隆 任务。 • 2. 调用mds接口创建clone卷信息,该 clone卷是个临时卷,位于/clone目录下。 • 3. 调用mds接口为目的卷分配空间。 •
    0 码力 | 23 页 | 1.32 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之chunkserver

    Curve核心组件之ChunkServer 查日苏CURVE CURVE是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟存储底座 • 可扩展存储场景: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500+天 • 已开源 • github主页: https://opencurve.github de封装了braft的Node,并 实现了braft的状态机,完成与raft的交 互。详细交互流程后面展开。 CopysetNodeManager负责管理 CopysetNode的创建、初始化、删除等 ChunkServer架构心跳模块有两方面的职责: 1、向MDS节点上报心跳,心跳中包括 ChunkServer本身的一些统计信息 2、解析MDS的心跳response中的raft ChunkserverID,token,chunkserver持久化这些信息,并在后续心跳上报时携带这些信息。ChunkServer核心模块-CopysetNode 写请求: 1. Client发送写请求给Leader ChunkServer 2. 请求封装,提交给Raft node 3. 本地持久化entry的同时发送给其他peer 4. 本地持久化log entry成功,并且有一个peer也落 盘成功,则commit
    0 码力 | 29 页 | 1.61 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之mds – 网易数帆

    Curve核心组件之 MDS 陈威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 • 已开源 • github主页: https://opencurve.github.io/ • github代码仓库: https://github com/opencurve/curve 概述整体架构 01 02 03 MDS各组件详细介绍 Q&A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 对元数据增删改查 对数据增删改查 • 快照克隆服务器MDS各个组件 MDS是中心节点,负责元数据管理、集群状态收集与调度。MDS包含以下几个部分:
    0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之Client - 网易数帆

    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
    0 码力 | 27 页 | 1.57 MB | 6 月前
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  • pdf文档 CurveFS ChunkID持久化

    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; 只考虑单 ChunkIDGenerator 类对象,方法 AllocateS3Chunk 调用 ChunkIDGenerator对象的GenChunkID方法; ChunkIDGenerator 类 构造函数 初始化 init 函数:用于初始化或者更改 ChunkIdAllocatorImpl 的一些配置。但是这些配置不会立即生效,而是等到当前 chunkId池枯竭时才会生效。 析构函数 GenChunkID 申请的chunkID池是否枯竭?
    0 码力 | 3 页 | 79.38 KB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve文件系统元数据持久化方案设计

    © 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 / 键值对(当
    0 码力 | 12 页 | 384.47 KB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve质量监控与运维 - 网易数帆

    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 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系软件质量 异常自动化 测试 混沌测试 (每周一次) CI测试(编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点) 邮件通知 Curve所有代码均在github托管。新 代码需要通过CI测试和code review才 能合入master分支,确保新合入代码 的功能、正确性、规范性等都有基本 保障;而每日运行的dailybuild测试在 CI测试基础上增加了异常自动化测试 和混沌测试,确保master分支代码的 单元测试 1300+用例 行覆盖80%+,分支覆盖70%+  集成测试 Given When Then 设计方法 500+用例  异常测试 40+自动化用例  混沌测试 20轮自动化随机故障注入 12/33单元测试 单元测试是软件开发的过程中最基本的测试,它用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行 正确性检验的测试工作。 curve通过lcov统计代码覆盖率,衡量单元测试的完备程度,如下图所示:
    0 码力 | 33 页 | 2.64 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve设计要点

    10卷4K随机读写平均延迟(ms) 4.34 7 3.7 2.423 4K随机写 4K随机读 38% 34.5% 测试环境:6台服务器*20块SATA SSD,E5-2660 v4,256G,3副本场景高可用 核心组件支持多实例部署,允许部分实例异常 MDS、Snapshotcloneserver 通过 etcd 选主,实现高可用高可用 chunkserver 使用raft,2N + 1 个副本允许 N 副本异常自治 prometheus + grafana 可视化 • 每日报表 • 丰富的数据定位问题易运维 • 丰富的metric体系 • prometheus + grafana 可视化 • 每日报表 • 丰富的数据定位问题 • 集群状态查询工具 • curve_ops_tool • 自动化部署工具 • 一键部署,一键升级高质量 • 良好的模块化和抽象设计 • 完善的测试体系 • 单元测试 单元测试 行覆盖80%+,分支覆盖70%+ • 集成测试 Given When Then 方法 完备的测试用例集 • 自动化异常测试 41个异常用例 • 自动化大压力随机故障注入 20轮随机故障注入背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划• 性能优化 • 满足数据库性能要求 • 大io吞吐优化 • muti raft 性能优化 • 开源 • 系列技术分享
    0 码力 | 35 页 | 2.03 MB | 6 月前
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  • pdf文档 MySQL 兼容性可以做到什么程度

    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 从运维视角实现计算存储一体化 计新架构 产品形态 基于MySQL XA实现分布式事务 基于外部组件进行扩容 支持扩容 分布式事务 一体化尝试 Review 2.0 开源 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2021年10月20日,云栖大会宣 布开源
    0 码力 | 18 页 | 3.02 MB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve元数据节点高可用

    eper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会被自动删掉。这在很多分布
    0 码力 | 30 页 | 2.42 MB | 6 月前
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