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需要bitmap的大小为40MB 在设计过程中，对于每个文件系统，blk应该是可以根据业务形态来配置的 bitmap重建时间？ 如果通过获取所有inode，重建出当前的空间分配情况，我们常见的业务形态有以下两种： ① 在AI训练等场景，文件的目录层级较少，文件数量较多，文件较小。这种情况inode比较聚集，一般分布在几个复制组上。inode数量多。 ② 在数据库等场景，文件的目录层级较少，文件数量较少，文件很大。这种情况i

小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 inodeId是永远不可重复。 读写缓存分离 读写缓存的设计采用的是读写缓存分离的方案。 写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 即读写缓存相互没影响不相关， 缓存层级 缓存层级分为fs->file->chunk->datacache 4层，通过inodeId找到file，通过index找到chunk，然后通过offs

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好并覆盖写过一遍的一些chunk，减少IO放大CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化新版本ChunkServer性能优化