Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench 延迟降低21% TPS提升26% 研究现状Curve块存储 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. 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

分布式存储系统，支持 块存储 和 文件存储 2018~2021 Curve块存储 2021~2022 Curve文件存储 • 基于Openstack构建云计算平台 • 底层存储使用Ceph块存储 • 稳定性挑战 • 算力平台kubernetes的迅速发展 • AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 Curve块存储和文件存储均采用raft协议整体架构 对接OpenStack平台为云主机提供高性能块 存储服务 • 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 型的持久化存储卷 • 对接PolarFS作为云原生数据库的高性能存储 底座，完美支持云原生数据库的存算分离架 构 • Curve作为云存储中间件使用S3兼容的对象 存储作为数据存储引擎，为公有云用户提供 高性价比的共享文件存储 • 支持在物理机上挂载使用块设备或FUSE文件 leader把请求指令记录下来，写入日志，然后并⾏发 给其他的服务器，让他们复制这条⽇志。 3. 当这条⽇志条⽬被安全的复制，leader会应⽤这条⽇ 志条⽬到它的状态机中。 4. 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。

新一代云原生分布式存储—Curve 上 李小翠 网易数帆存储团队分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 Ceph 架构简介 | 场景介绍 | 使用中的问题 Curve 架构简介 | 数据对比 | 应用情况 FAQ 答疑存储的发展 互联网时代，数据大爆炸 大型主机 成本高 单点问题 扩容困难 各存储设备通过网络互联 各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本：共用基础设施 弹性：随意扩缩容 速度：更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念： 易用性：跨平台，超融合，弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 通常意义是支持 对指定地址空间进行随机读写 传统意义的块存储：磁盘分布式存储的要素 如何构建分布式文件系统？ 以分布式块存储为例。 •提供大容量的块设备 •可以在指定地址空间内随机读写 write(offset, len) •服务质量要求：数据不能丢、服务随时可用、弹性扩缩容 要什么 •成百上千台存储节点 •磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求，并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力

开放性，设计和讨论保持社区互动和透明，方便大家协作。 架构图 整体架构分为用户层、业务层、内核层和插件，用户层主要解决用户使用的易用性问题，业务层主 要解决服务发现和配置管理的功能问题，内核层解决分布式系统⼀致性、存储、高可用等核心问题， 插件解决扩展性问题。 Nacos 架构 < 18 用户层  OpenAPI：暴露标准 Rest 风格 HTTP 接口，简单易用，方便多语言集成。  Console Server IP 直连，域名访问，Nameserver 寻址、广播等多种寻址模式，需要可 扩展。  推送通道：解决 Server 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 ⼀致性协议：解决不同数据，不同⼀致性要求情况下，不同⼀致性要求，是 Nacos 做到 AP 协 议的关键。  存储模块：解决数据持久化、非持久化存储，解决数据分片问题。 插件  Nameserver：解决 Namespace 到 ClusterID 的路由问题，解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB：解决元数据存储，与三方 CMDB 系统对接问题，解决应用，人，资源关系。  Metrics：暴露标准

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 479 4.11.2 结果集不稳定· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 624 6.3.3 预估存储空间· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · Open Protocol 中的 Row Changed Event 是 INSERT 事件还是 UPDATE 事件？· · · · · · · 954 7.8.19 TiCDC 占用多少 PD 的存储空间 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 955 7

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 475 4.11.2 结果集不稳定· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 618 6.3.3 预估存储空间· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1570 12.5.11 只读存储节点最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 408 4.10.2 结果集不稳定· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 560 6.3.3 预估存储空间· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1502 12.5.11 只读存储节点最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

重要了。并且，新兴的Node.js把JavaScript引入到了服务器端，JavaScript已经变成了全能型选 手。 JavaScript一度被认为是一种玩具编程语言，它有很多缺陷，所以不被大多数后端开发人员所重视。 很多人认为，写JavaScript代码很简单，并且JavaScript只是为了在网页上添加一点交互和动画效 果。 但这是完全错误的理解。JavaScript确实很容易上手，但其精髓却不为大多数开发人员所熟知。编写 浏览器将弹出一个对话框，显示“Hello, world”。你也可以修改两个单引号中间的内容，再试着运 行。 俗话说得好，“工欲善其事，必先利其器。”，写JavaScript的时候，如果期望显示 ABC ，结果却 显示 XYZ ，到底代码哪里出了问题？不要抓狂，也不要泄气，作为小白，要坚信：JavaScript本身 没有问题，浏览器执行也没有问题，有问题的一定是我的代码。 如何找出问题代码？这就需要调试。 ipt文件和直接编写在页面中的 JavaScript代码。然后在Chrome中打开开发者工具，在控制台输入 console.log('Hello'); ，回 车查看JavaScript代码执行结果。 原文: https://wizardforcel.gitbooks.io/liaoxuefeng/content/js/3.html 练习 2 快速入门 - 12 - 本文档使用 书栈(BookStack

. . . . 13 2.6.4 Llama3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3 零代码本地部署 AI 后端 13 3.1 大模型 Llama3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.1 步骤 1：安装 Ollama 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 语言模型。 Figure 2: 各个大型语言模型发布时间线 5 1.4 基础概念 1.4.1 上下文窗口 上下文窗口指的是模型一次可以处理的最大文本长度。这个长度通常用“to- k 工具，旨在提高 AI 应用的可访问性和效 率。 2.6.4 Llama3 描述：Meta 推出的最新开源大型语言模型，具有高级自然语言处理能力，适用 于多种 AI 任务。 3 零代码本地部署 AI 后端 首先介绍一种最精简的本地部署大模型的方法。使用目前最强开源大模型 LlaMA3，2024 年 4 月 19 日，Meta 公司发布，共有 8B，70B 两种参数，分 为基础预训练和指令微调两种模型。

迭代来自多个输入流的行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 440 11.4 stat --- 解释 stat() 的结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443 11.5 filecmp --- 文件和目录比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 490 12.5.1 dbm.sqlite3 --- 针对 dbm 的 SQLite 后端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 492 12.5.2 dbm.gnu --- GNU 数据库管理器 . . . . . . . . . ASCII 编码字节 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1313 21.6.4 结构化解析结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1313 21.6.5 URL 转码 .