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

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 CS3在下一次心跳中向MDS报告本次raft成员变更已完成 ⑨ 等CS1上的copyset数量恢复到和其它节点相差不大时，集群回 到均衡状态，迁移结束ChunkServer核心模块-DataStore ChunkServer的目录结构： • 每个copyset一个目录，后面三个目录由braft管理，data目录由DataStore管理 • Curve中的Chunk全部来自Chunkfilepool，是在系统初始化的时候预创建

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：

-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

MDS MDS SnapshotClone Server HTTP采集 bvar数据 定时获取图表 并发送邮件 获取集群拓扑信息 Curve利用brpc内置的bvar组件生成监控指标，并 使用部署在docker的三个组件进行监控指标的处 理与展示：  Prometheus——面向云原生应用程序的开源 的监控&报警工具，curve利用它进行监控指标 的采集与存储。  Daily 。 2. Prometheus依据上述配置文件，发现相应服务。 3. Prometheus server以pull的方式，定期从Curve集群中 MDS、ChunkServer、Client等组件的brpc Server拉取 相应的监控指标，并存储在本地。 22/33监控指标的可视化 Curve通过Grafana实现监控指标的可视化，其展示效果如下： 23/33丰富的metric 24/33每日报表

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