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  • pdf文档 CurveFS方案设计

    © XXX Page 1 of 14 CurveFS方案设计(总体设计,只实现了部分)© XXX Page 2 of 14 时间 修订人 修订内容 2021-03-23 李小翠 初稿(背景,调研,架构设计) 2021-03-30 李小翠 增加快照部分 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 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 为更好的支持云原生的场景,Curve需要支持高性能通用文件系统,其中高性能主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve是实现了块存储,向上 结果是合理的,分布式的元数据设 调研测试 计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是:我们需要怎样的元数据节点的性能? 可行性分析 方案对比 根据上述调研和测试结果,我们考虑了三种curvefs的元数据设计方案: CurveFS kv方案设计 curve实现块设备时,元数据不是扁平化的设计,而是采用来有目录层级的 namespace 方式,namespace 已经实现了 fs 元数
    0 码力 | 14 页 | 619.32 KB | 6 月前
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  • pdf文档 CurveFS rename 接口实现方案

    1 of 15 rename 接口实现方案(已实现,选用方案二)© XXX Page 2 of 15 1. 2. 3. 4. 1. 2. 1. 3. 1. 2. 背景 方案调研 Chubaofs Juicefs 方案实现 方案一:chubaofs 方案二:事务方案 方案三:利用 KV 自带的分布式事务 Q&A 1. 是否需要实现跨文件系统的 存在) 4. 当 2 个操作的 dentry 属于同一个 copyset 有什么不一样? 背景 当前 curvefs 并没有实现 rename 接口,本文档是对 rename 接口实现的调研及方案设计。 rename 操作,主要操作的是 dentry,如 rename /dir1/file1 /dir2/file2,主要有 2 个步骤:(1) 删除 file1 的 dentry,(2) 增加 inodeid 等同 file1 的 inode id)。 关于 rename 接口的实现,主要调研了 chubaofs 和 juicefs,而 rename 的实现难点主要在于其原子性的保证。 方案调研 Chubaofs chubaofs 中的 rename 实现不是原子性的,它是通 用创建源文件的硬连接,然后删除源文件的方式来实现的,主要有以下 4 步 : 将源文件的 nlink 加一
    0 码力 | 15 页 | 555.93 KB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve文件系统空间分配方案

    © XXX Page 1 of 11 Curve文件系统空间分配方案(基于块的方案,已实现)© XXX Page 2 of 11 背景 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 延迟分配/Allocate-on-flush Inline file/data 空间分配 整体设计 空间分配流程 特殊情况 空间回收 小文件处理 并发问题 文件系统扩容 接口设计 RPC接口 空间分配器接口 背景 根据 ,文件系统基于当前的块进行实现,所以需要设计基于块的空间分配器,用于分配并存储文件数据。 CurveFS方案设计(总体设计,只实现了部分) 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 尽量分配连续的磁盘空间,存储文件的数据。这一特性主要是针对HDD进行的优化,降低磁盘寻道时间。 延迟分配/Allocate-on-flush 在sync/flush之前,尽可能多的积累更多的文件数
    0 码力 | 11 页 | 159.17 KB | 6 月前
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  • pdf文档 Curve支持S3 数据缓存方案

    © XXX Page 1 of 9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/8/18 胡遥 初稿 背景 整体设计 元数据采用2层索引 对象名设计 读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 Read流程 ReleaseCache流程 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 由于chunk大小是固定的(默认64M),所以Inode中采用map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
    0 码力 | 9 页 | 179.72 KB | 6 月前
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  • pdf文档 蚂蚁金服Service Mesh渐进式迁移方案

    Service Mesh Meetup #4 上海站 蚂蚁金服Service Mesh 渐进式迁移方案 2018.11.25 敖小剑 @ 蚂蚁金服 中间件 龙轼 @UC 基础研发部1 Service Mesh演进路线 1 2 实现平滑迁移的关键 3 DNS寻址方案的演进 4 5 总结 DNS寻址方案的后续规划ü 对未来长期目标的认可 • Service Mesh(带控制平面,如Istio) + Kubernetes 是目标 • 但是如何从现有体系向目标迈进,必须给出可行的实践指导 ü Roadmap • 预计2019年初 蚂蚁金服主站落地:目标与现状 百川归海蚂蚁金服主站落地方案的实施原则 Target 长期 目标 Step By Step 分步 进行 Resiliency 操作 弹性 符合远期规划 • 不走弯路,不浪费投资 • 每一步都为下一步奠定基础 • 每一步的工作量和复杂度都控制在可 接受范围内 • 每一步都简单方便,切实可行 可操纵性 • 操作层面上要有足够的弹性 • 每个步骤都是可分批进行 • 步步为营,扩大战果 • 杜绝一刀切k8s和Service Mesh落地方案演进路线 部署在 非k8s上 不是Service Mesh形态 部署在K8s上 非SM 部署在 非k8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在K8s上 Service
    0 码力 | 40 页 | 11.13 MB | 6 月前
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  • pdf文档 CurveFS对接S3方案设计

    © XXX Page 1 of 11 curvefs对接s3方案设计(过程文档)© XXX Page 2 of 11 时间 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
    0 码力 | 11 页 | 145.77 KB | 6 月前
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  • pdf文档 CurveFS S3本地缓存盘方案

    Curvefs-S3 本地写缓存盘方案© XXX Page 2 of 9 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 背景 当前,s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储,由于写远端时延相对会较高,所以为了提升性能,引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时,先把数据写到本地缓存硬盘,然后再把本地缓存 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 方案设计© XXX Page 3 int loadAllCacheReadFile() {}; private: std::string CacheReadDir_;© XXX Page 8 of 9 }; 方案设计思考 本地硬盘如何管理 借用linux本地文件系统进行管理,存储进本地硬盘的内容以文件的形式来表现。 配置一个目录用于本地硬盘的文件管理,对作为缓存盘的本地硬盘进行格式化并挂载到该目录(如
    0 码力 | 9 页 | 150.46 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

    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 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: 无法保证数据 100% 不丢失(这主要是 redis 基于性能考量,毕竟纯内存数据库,如果利用 WAL 每次写文件再 sync,那么性能就会下降很多) 所以,单靠 redis 的方案是不行了. redis 的高可用、高可扩方案? 主要是 redis cluster + 主从复制 (或者第三方 codis + 哨兵) redis cluster/codis 主要解决扩展性的问题,它会进行分片,每个
    0 码力 | 12 页 | 384.47 KB | 6 月前
    3
  • pdf文档 TiDB中文技术文档

    JSON 函数 GROUP BY 聚合函数 其他函数 精度数学 SQL 语句语法 数据定义语句 (DDL) 数据操作语句 (DML) 事务语句 数据库管理语句 Prepared SQL 语句语法 实用工具语句 JSON 支持 Connectors 和 API TiDB 事务隔离级别 错误码与故障诊断 与 MySQL 兼容性对比 TiDB 内存控制文档 Bit-value Literals Boolean 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案(强烈推荐) 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 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 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB Controller 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 码力 | 444 页 | 4.89 MB | 6 月前
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  • pdf文档 TiDB v8.2 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 50 2.3.6 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 83 4.1.2 TiDB 事务机制 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 336 4.8 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 341 4.8.1 事务概览 · · · · · · · · · · · ·
    0 码力 | 4987 页 | 102.91 MB | 10 月前
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