基于FUSE的实现 • curve / ceph / gluster • LD_PRELOAD重载⽂件系统系统调⽤ • vpp / f-stack / DirectFUSE • Kernel版本实现 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析 • 环境 • FUSE daemon使⽤ passthrough_ll 调⽤底层ext4 • 进程共享内存通信延迟10us+ 通过贡献代码、丰富⽂档、提交issue、改进⽹站、交流分享等，提⾼⾃⼰专业 能⼒的同时还可以提升个⼈影响⼒、扩展⼈脉。 • 项⽬https://github.com/opencurve/curve • 版本发布周期：每半年⼀个⼤版本，1～2个⽉⼀个⼩版本 • 了解Curve进展：每隔2周的Curve周会说明Curve进展以及讨论相关问题 • 提交bug与建议：http://github.com/opencurve/curve/issues

github代码仓库： https://github.com/opencurve/curveCURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化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 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器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Curve ChunkServer是数据节点， 对外提供数据读写和节点管理功 能，底层基于ext4文件系统，操 作实际的磁盘。 ChunkServer架构Chu 括读写socket，rpc协议解析等。 ChunkServer架构RPC Service层是对外提供的一些RPC服 务的接口。包含的RPC服务有： • ChunkService。IO相关操作 • CliService。成员变更相关操作 • CopySetService。创建copyset等操 作 • RaftService。Braft内置的service， 完成raft成员之间的选举，日志复制， 安装快照等操作。

如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 工作量 成本 新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 传统实践中，主要采用虚机/物理机 3 配置变化：因环境而变带来的不稳 定性因素 6 外部依赖变化：ERP可用性变化 带来的不稳定因素 5 人员变化：没有知识沉淀导致的 不稳定因素 4 环境变化：因安全、流量、故障、环境崩 溃、底层IT变更而变带来的不稳定因素 非云原生：无法对应变 化=稳定性无法保证 云原生：主动对应变化= 稳定性保证 什么是云原生(Cloud Native Computing)->为云而生 只有为云而生的应用才

(NAS/OSS/Cloud Disk/Ceph) 网络接入 (SLB/ALB) 容 器 层 跨集群管理 单元化能力 容器镜像管理 批次发布 原生资源管理 Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态 分发/汇聚 数据层流量调拨 压测/灰度 流量管理 单元化 元数据管理 弹性流量管理 跨集群发布策略 蓝绿发布 灰度分组发布 中间件变配 （DRM/Scheduler/Message） Mesh流调拨和治理 弹性建站/下站 容器腾挪/迁移 容灾切换和恢复 应急预案管理 … 分钟级容灾切换和恢复 全面变更风险管理 无限弹性可扩展 业务架构 产品层 云原生 PaaS 产品架构方案 7/209/20 二、多集群管控 多集群管控10/20 为什么要有集群联邦 • 异构屏蔽：  底层集群变化； + revision 版本控制； • 快速构建能力 - binary2Image 能力； 发布运维体系15/20 发布运维体系 发布运维 • 基础运维能力下沉；  原地升级，分组驱动；  流量控制； • 多应用有序发布； • 应用 ReleasePipeline 管理；  应用依赖项顺序；  发布顺序；  Beta 发布  分组发布； • 变更管控能力；发布流程 无损发布流程控制；

TiDB 配置项解释 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiDB-Binlog 部署方案 - 4 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiSpark 文档 TiSpark 快速入门指南 TiSpark 用户指南 常见问题与解答(FAQ) 版本发布历史 2.0.4 2.0.3 2.0.2 2.0.1 2.0 2.0 RC5 2.0 RC4 2.0 RC3 2.0 RC1 1.1 Beta 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 配置项解释 使用 Ansible 变更组件配置 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入

4. 5. 6. 1. 2. 背景 只考虑单客户端, 单metaserver 为了解决的问题: 客户端在对一个文件的某个部分多次写入后, 同一个chunk会产生很多版本数据; 而客户端在读的时候, 会需要对这些chunk进行筛选和构建, 得到有效的部分, 越是散乱的状态, 就越需要发送更多次读请求至s3. 最后导致无效旧数据的堆积和读请求性能的下降, 所以需要在合适的时候进行重叠元数据和数据的合并 对于一个chunk来说，chunkinfo数量大于20即进行处理 计算变更 - 记录整个chunk最大的chunkid - 读出一个chunk所有有效的部分（如果是最后一个chunk，需要注意不超出len），compaction+1，chunkid为上一步获取的chunkid，为需要新增的obj - 老的obj为全部需要删除的部分 应用变更 - 先读写新增的s3 objects列表, 由于新增了version字段 需不需要这个步骤@xuchaojie @chenwei确认 - 删除老的object 问题与风险 在执行变更时, 在bcd步挂掉时, 会造成s3数据的残留 当同时有多个变更inode元数据(s3chunkinfolist)的动作时, 目前的updateinode的实现是直接的覆盖, 如果数据整理和client写同时进行了同一个inode的变更, 总有一个变更会丢失,© XXX Page 3 of 3 2. 1. 2.

务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模 式，IAST可以像SAST一样精准的发现问题点 SCA（软件成分分析） 有大量的重复组件或者三方库的依赖，导致安全漏洞被传递或者扩散， SCA就是解决此类问题的办法，通过自动化分析组件版本并与漏洞库相 比较，快速发现问题组件，借助积累的供应链资产，可以在快速定位的 同时，推动业务快速修复。 安全左移的一种，在上线前发现依赖组件的安全 问题，快速借助供应链资产库，帮助业务修复问 题。 主要体现在领域专业性上 应用改造成本高：将运行在Hadoop平台的大数据应用迁移到云原生平台，一方面需要大数据团队将业务应用进行 容器化改造，如系统任务的启动方式、基础设施的适配（环境变量、配置文件获取方式的变更等），这些都需要 大数据团队来做适配，在资源管理的方式，则从适配Yarn修改为适配Kubernetes，总体改造成本比较高；另一方面， 需要在大数据应用的资源申请层面进行改造，使其具备直接向Kube 性，也称为Native on Kubernetes。目前Apache Spark、Apache Flink已经从框架内核不同程度的支持了该特性，但整体的完整对依赖于社 区的努力。 迁移风险高：一次变更引入的改动越多，引发故障的几率也越多。在Hadoop领域，大数据应用的资源，由 Hadoop Yarn负责管理和调度，具体来说，大数据应用运行在Yarn提供的Container之中，这里的Container，是Yarn中资源的抽

1. 2. 3. 4. 5. 由于元数据使用raft, apply的时候是以kv的方式写入到文件，因此可以复用这个逻辑。 客户端感知文件版本号。如果版本号变更，就触发raft的sanpshot，并且只apply小于版本号的部分 这种方式相当于每次都是全量缓存当前元数据，不做增量快照，考虑到转储逻辑，这也是可以接受的 对比这两种方案，第一种方案对于copy场景是友好的， 也绕过了文件系统的空间管理，通过mds的segment/chunk实现了简单的空间管理。 利用本地文件系统去构建curvefs，采用分布式文件和本地文件系统相对应的方式，curve当前数据节点需要变更。因为chunk16MB的定长不适用于文件系统。另外快照逻辑无法复用。 利用已有的块设备构建curvefs, 需要实现空间分配器，可以复用快照逻辑做文件系统级别的快照。 对比两种方案：首先curv

服务注册中心、文件传输、消息集成、 ITSM等系统的部署集成。 4. 由于上层所依赖的底层环境在不同交 付环境中是不同的，而传统交付方式 缺乏脚本能“理解”的方式来表达这些 差异，此外由于事后更新OS、三方库 或者系统，这些变更又缺乏校验关系， 升级时很难给予企业信心，这种交付 方式很难被自动化。 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-1-引子 客户环境交付 制品 • 云应用交付最难的还不是RT的 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-3 以上解耦的结果，隐含着更深层次的能力，不是简单解耦那么简单，它使得统一通用PaaS成为可能 组件市场|仓库 平台运维特性 应用编排 运维特性编排 版本化 应用 • 两端解耦之后，两端方面都可以形成一个没有 私有PaaS特征依赖的市场，而强大的开源社区 比平台提供商自己还要强大，利用容器底座的 承载能力和OAM抽象化编排能力，可以不等排 期的构建各种特征的Paas。业务应用由于不依 交付到这些组织所在的数据中心 里去 标准化能力-微服务PAAS-OAM交付流程模式-场景流程 • 由于互联网迭代相对于其 他企业业务更新迭代更加 频繁，引发的变更循环会 积累更多的破坏稳定性的 因素。 • 分成开发、测试（或者还 需要增加预发）、生产等 环境，要将一个变更后的 制品通过些环境的层层验 证，才能进行交付 • 由于比如电商更多关心的 是自己的业务，所以更多 购买了不同厂家的云计算 平台，以便减少费用和投

© XXX Page 1 of 19 curvefs copyset与fs对应关系© XXX Page 2 of 19 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/7/23 陈威 初稿 1.1 2021/8/4 陈威 根据评审意见修改 1.2 2021/8/9 陈威 增加详细设计 1、背景 2、chubaofs的元数据管理 2.1、meta partition的创建 2.2、meta CopySetScheduler: copyset均衡调度器。根据集群中copyset的分布情况生成copyset迁移任务； LeaderScheduler: leader均衡调度器。根据集群中leader的分布情况生成leader变更任务； ReplicaScheduler: 副本数量调度器。根据当前copyset的副本数生成副本增删任务； RecoverScheduler: 恢复调度器。根据当前copyset副本的存活状态生成迁移任务。 4、实现出现异常场景下的数据恢复，副本修复的调度。 7.3 metaserver端 1、需要提供copyset的创建功能 2、由copyset负责inode和dentry的管理 3、定期向mds上报心跳，并根据心跳结果执行配置变更 metaserver 子模块拆分 metaserver service：接受rpc请求 copyset：负责对元数据的持久化，主要是一致性协议raft的处理© XXX Page 18 of 19