© XXX Page 1 of 3 curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余)© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 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 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 原则是尽力而为, 并不能做到完美 方案 基于一下3个基础的数据结构, 2层索引 s3chuninfolist[index] = [s3chunkinfo(s)] s3chunkinfo 个inode元数据缓存失效, 重拉 写: 只是对chunkinfolist做新增, 不影响整理对原有部分的变更 删除: 已标记为删除的inode不进行整理, 已经在整理的任务不会被新的删除标记的请求打断. 如果标记删除到实际删除之间的时间间隔非常短, 并且在标记删除前已经开始了整理任务, 可能会出现边删除边整理的状态(出现概率较小) 可以在实际删除前检查当前整理的inode列表, 如果在列表

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 612 6.1.3 分库分表 MySQL 合并迁移到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 612 · · · · · · · · · · 631 6.4.4 从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 638 6.4.5 从大数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1 功能详情 2.2.1.1 性能 • 新增 TSO 请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 之前，TiDB 向 PD 请求TSO 时会将一段时间内的请求汇总起来并以串行的方式进行批处理，以减 少 RPC (Remote Procedure Call) 请求数量，从而降低 PD 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 617 6.1.3 分库分表 MySQL 合并迁移到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 617 · · · · · · · · · · 636 6.4.4 从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 643 6.4.5 从大数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1 功能详情 2.2.1.1 性能 • 新增 TSO 请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 之前，TiDB 向 PD 请求TSO 时会将一段时间内的请求汇总起来并以串行的方式进行批处理，以减 少 RPC (Remote Procedure Call) 请求数量，从而降低 PD 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 554 6.1.3 分库分表 MySQL 合并迁移到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 554 · · · · · · · · · · 573 6.4.4 从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 580 6.4.5 从大数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 型 描述 TiDB token-limit 修改 最大值从 18446744073709551615（64 位平 台）和 4294967295（32 位平台）修改为 1048576，代表同时执行请求的 session 个数 最多可以设置为 1048576，避免设置过大导 致 TiDB Server OOM。 TiKV max-apply-unpersisted- �→ log-limit 修改

7 > 推荐序 推荐序 阿里巴巴合伙人 - 蒋江伟（小邪） 随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 散我们 品牌和运营资源。另外大部分客户没有阿里这么大的体量，模块拆分过细，部署和运维成本都会成 倍上涨，而且阿里巴巴也是从最早⼀个产品逐步演化成 3 个产品的，因此我们最终决定将内部三个 产品合并统⼀开源。定位为：⼀个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平 台。由于我们在阿里内部发展了 10 年，在易用、规模、实时、稳定沉淀了核心竞争力，围绕阿里 Dubbo 和 Spring-cloud-alibaba 与存储、Server 间、Server 与 SDK 间高效通信问题。  容量管理：管理每个租户，分组下的容量，防止存储被写爆，影响服务可用性。  流量管理：按照租户，分组等多个维度对请求频率，长链接个数，报文大小，请求流控进行控制。  缓存机制：容灾目录，本地缓存，Server 缓存机制，是 Nacos 高可用的关键。  启动模式：按照单机模式，配置模式，服务模式，DNS 模式模式，启动不同的模块。

SecurityManager 并绑定到 SecurityUtils，这是一个全局设置，设置一次即可； 2.3、通过 SecurityUtils 得到 Subject，其会自动绑定到当前线程；如果在 web 环境在请求结 束时需要解除绑定；然后获取身份验证的 Token，如用户名/密码； 2.4、调用 subject.login 方法进行登录，其会自动委托给 SecurityManager.login 方法进行登录； 因为每个 AuthenticationStrategy 实例都是无状态的，所有每次都通过接口将相应的认证信 息传入下一次流程；通过如上接口可以进行如合并/返回第一个验证成功的认证信息。 自定义实现时一般继承 org.apache.shiro.authc.pam.AbstractAuthenticationStrategy 即可，具体 可 以 getObjectPermissions() 得 到 Permission 实 例 集 合 ； 通 过 AuthorizationInfo. getStringPermissions()得到字符串集合并通过 PermissionResolver 解析为 Permission 实例；然后获取用户的角色，并通过 RolePermissionResolver 解析角色对应的权 限集合（默认没有实现，可以自己提供）；

通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 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 考虑到同一个client同一个文件同时只能一个线程进行文件写，所以在Write函数中加写锁。 3.根据请求offset，计算出对应的chunk index和chunkPos。将请求拆分成多个chunk的WriteChunk调用。 4.在WriteChunk内，根据index找到对应的ChunkCacheManager，根据请求的chunkPos和len从dataCacheMap中找到一个可写的DataCache： 获取 5. 如果有可写的DataCache，则调用Write接口将数据合并到DataCache中； ，加入到ChunkCacheManager的Map中。 如果没有可写的DataCache则new一个 5.完成后返回成功。 Read流程 1.根据请求offset，计算出对应的chunk index和chunkPos。将请求拆分成多个chunk的ReadChunk调用。 2.在ReadChun

扩展Sofa/Dubbo/HSF Dubbo RPC HSF RPC最大的改变：合并部分Mixer功能 Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Mixer ü Mixer三大功能： • Check – 同步阻塞 • Quota – 同步阻塞 • Report – 异步批量 ü 合并Check和Quota ü Report暂时保留在Mixer中 list Check和Quota 的Adapter Report的AdapterMixer反省之一：对性能的影响 ü 按照Istio的设计，每次请求Envoy都 要执行对Mixer的两次远程调用： • 转发前执行Check(包含Quota) • 转发后执行Report ü 我们的观点： • 需要请求同步阻塞等待的功能都应该在 Sidecar中完成 • 远程调用带来的性能开销代价太高 • 其他尽量优化为异步或者批量Istio的解决方案：添加Mixer r Cache ü 缓存的工作方式： • Sidecar 中包含本地缓存，一部分的前置 检查可以通过缓存来进行 • 另外，Sidecar 会把待发送的Report数据 进行缓冲，这样可能在多次请求之后才调 用一次 Mixer • 前置检查和配额是同步的 • Report数据上送是使用 fire-and-forget 模式异步完成的 Mixer CacheMixer Cache的隐患

feature 的开发； • 3. 开发并自测后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分 支；（执行单元测试，测试状态呈现 MR 中） • 4. Reviewer 对 MR 进行 code review ，批准合并之后， feature/new_branch 会合并到 develop； • 5. 部署负责人将 develop 分支代码部署到测试环境，然后再通知 • 2. Devloper 从 develop 分支新建一个 feature/new_branch 来做特定 feature 的开发； • 3. 开发完成后，提交 merge request（MR）请求合并到 develop 分支； • 4. MR 触发 Jenkins，Jenkins/Drone 触发 Sonar 代码质量检测系统； • 5. Sonar 将 report 和 issue 以 comments Gitlab MR 中； • 6. Developer 对 MR 进行反复修复直至通过 Sonar 的分析； • 7. Reviewer 对 MR 进行 code review ，批准合并之后，feature/new_branch 会合并到 develop； • 8. Merge 触发 Jenkins/Drone 自动构建； • 9. 构建成功就执行你定义的工作流：打包镜像，触发 deploy 以及其他后续的

Server 对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1356 21.16.3 请求处理器对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1357 21.16.4 例子 . 参数确定用于表示整数的字节顺序，默认为 "big"。如果 byteorder 为 "big"，则最高位字 节放在字节数组的开头。如果 byteorder 为 "little"，则最高位字节放在字节数组的末尾。要请求 4.4. 数字类型 --- int, float, complex 39 The Python Library Reference, 发行版本 3.13.0 主机系统上的原生字节顺序，请使用sys 发行版本 3.13.0 container.__iter__() 返回一个iterator 对象。该对象需要支持下文所述的迭代器协议。如果容器支持不同的迭代类型，则 可以提供额外的方法来专门地请求不同迭代类型的迭代器。（支持多种迭代形式的对象的例子有同 时支持广度优先和深度优先遍历的树结果。）此方法对应于 Python/C API 中 Python 对象类型结构体 的 tp_iter 槽位。