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 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 rehash 扩桶的时候），我们可以把 redis 中的哈希表借鉴过来用（redis 中的哈希表借鉴过来用（redis 中的哈希实现很独立，单独的文件 t_hash.c，其性能表现也非常好） redis 哈希表实现主要优点参考以下 总的来说，我们只是参考 redis 持久化实现，而 redis 中的大头（各类数据结构、模块化、主从复制、集群等这些都是我们目前不需要的），因此去改造 redis 感觉不是很划算 redis 中哈希表实现的优点？ 主要是当哈希表需要扩桶的时候，rehash 过程中 redis

要素 — 数据分布 无中心节点：哈希算法 INPUT (Offset, Len) HASH HASH mod 72 (DiskNums) (0, 4MB) 163342856 2 58 (4MB, 8MB) 759463473 9 3 (8MB, 16MB) 342165799 5 51 • 映射信息无需记录，直接通过计算获得 • 伪随机算法在服务器数量特别大的时候接近均衡 OSD：Object Storage Device, 管理一个磁盘的进程架构简介 — 数据放置 使用多级哈希的方式 使用CRUSH算法根据pgid获得指定的副本个数的id osd.1, osd.2, osd.3 对ObjectID进行哈希并取模（复制组数量）得到pgid head_D35c9011 根据 offset, len, name.. 生成ObjectID

→ 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 DG Master/Slave glusterfs 无中心化服务器 dht算法 hash 扩展时大量迁移 client缓存 inode→ hashtable(gfid) dentry→ hashtable(name) inode扩展属性字段 和写数据一样 好 用多台元数据服务器需要对元数据进行合理的分片。 当前的一个可行方案是按照inodeid进行分片。分片算法如何设计，热点如何解决下半年细化，当前简单按照算法为 serverid = (inodeid / inode_per_segment) mod metaserver_num 进行分片。分片算法的具体实现不影响下面的讨论。 比如说分片规则按照每个分片管100个inodeid，如果有3个meta

KVM块存储服务 3. iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储

然后把执⾏的结果返回给客户端。 • 提供命令在多个节点之间有序复制和执行，当多个节 点初始状态一致的时候，保证节点之间状态一致。 raft日志复制RAFT协议简介 raft配置变更 • 配置：加入一致性算法的服务器集合。 • 集群的配置不可避免会发生变更，比如替换宕机的机器。 直接配置变更可能出现双主问题 • 共同一致（joint consensus） • 集群先切换到一个过渡的配置(old +

实现思路 开发 大需求 设计文档 POC 开发 7/33设计文档规范 设计文档需要具备以下内容：  修订记录  审批记录  系统介绍  相关调研  架构  重要流程  关键算法  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