33 CurveFs 用户权限系统调研（已实现）© XXX Page 2 of 33 一、Curvefs测试 1. 启动curvefs 问题1：root用户无法访问挂载目录 测试 allow_root 测试allow_other 参考文献 问题2：本地文件系统挂载默认是共享的？ 问题3：文件系统访问控制是在哪一层实现的？ 二、文件系统权限管理 文件类型 文件权限 特殊权限(SUID, 文件默认权限umask 用户&用户组 文件系统用户权限管理 对mode的管理 对ACL（Access Control Lists）的管理 ACL Access Entry保存在哪？ ACL的表示 内存中的ACL 是如何与具体的 Inode 相关联 如何存储和获取ACL信息 Inode权限校验 chmod、chown、setfacl、getfacl接口文件系统自己如何实现 结论： 参考文献： 一、Curvefs测试 Page 4 of 33 查阅资料发现这是fuse的一种安全策略，默认是只有filesystem owner拥有该文件系统的访问权限，如果想要其他用户有权访问，需要在挂载参数中指定‘-o allow-root’ 或'-o allow-other'以允许相应用户有权访问该文件系统，如果挂载者不是root还需要在/etc/fuse.conf（/usr/local/etc/fuse.conf）中增加配

© XXX Page 1 of 24 Curve文件系统元数据管理（已实现）© XXX Page 2 of 24 1. 2. 3. 4. Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 hardlink：生成一个hardlink /B/E，指向文件/A/C 6、curve文件系统的多文件系统的设计 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 文件系统的元数据是否全缓存？ 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 是否有单独的元数据管理服务器？ 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 stl unordered_map moose，使用c实现 4、curve文件系统的元数据内存组织 curve文件系统元数据主要有3个类型，inode， dentry， 。 extent 4.1 inode定义： inode定义见：curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）© XXX Page 5 of 24 typedef uint64_t

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 ，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据块才进行空间分配，一方面可以提高局部性，另一方面可以降低磁盘碎片。 几百字节的小文件不单独分配磁盘空间，直接把数据存放到文件的元数据中。 针对上述的本地文件系统特性，Curve文件系统分配需要着重考虑 。 局部性 虽然Curve是一个分布式文件系统，但是单个文件系统的容量可能会比较大，如果在空间分配时，不考虑局部性，inode中记录的extent数量很多，导致文件系统元数据量很大。© XXX Page 3 of 11 假如文件系统大小为1PiB，空间分配粒度为1MiB，inode中存储的e

XXX Page 1 of 15 curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块，在当前curve项目的目录下，增加一个一级目录curvefs，curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto

Sealos 云操作系统 方海涛 环界云计算 CEO 目 录 云操作系统介绍 01 云操作系统架构 02 功能与实用场景 03 实现原理 04 价值 05 总结 06 自我介绍 Sealos 作者 阿里巴巴 CNCF sealer 作 者 环界云计算创始人 公司代表作品： Sealos 云操作系统 Laf 函数计算 FastGPT AI 知识库 Sealos 介绍 以 kubernetes 为内核的云操作系统 整个数据中心抽象成一台服务器，一切皆应用，让用云像用个人电脑一样简单！ Kubernetes是云操作系统内核，整个集群是一个整体 Sealos是云操作系统发行版本 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat Linux kernel CPU 内存 磁盘 Linux发行版，如redhat 我大道至简海纳百川 不求最好，但求最贵 优秀还便宜 你真的需要虚拟机？真的需要 IaaS 层？ PaaS SaaS 有本质区别？鸭式辩型忘记了？ 云里面，一切皆应用才是王道。 系统架构与设计理念 通用的系统管理入口 所有应用自由安装卸载 极简、高内聚、高度抽象 提供最基础的核心能力 容器管理、编排调度、资源隔离 驱动层实现资源抽象 自由切换，到处运行 Sealos API Sealos

| checksum | +------+------------+-----+----------------+---------+----------+ 字段 字节数 说明 type 1 操作类型，共有以下 2 类： SET (0X01)：ADD 和 UPDATE 都可以转换成 SET 操作 DEL (0X02)：当为 DEL 操作时，value_length 和 value 则为空 key_length

云原生社区Meetup 第三期·杭州站 使用 Chaos Mesh 来保障云原生系统的健壮性 演讲人：周强 GitHub 地址：https://github.com/zhouqiang-cl PingCAP 工程效率负责人，ChaosMesh 负责人 云原生社区Meetup 第三期·杭州站 The incident in the production environment

深入 Kubernetes 的“无人区” —— 蚂蚁金服双十一的调度系统 曹寅2/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 二、双十一Kubernetes实践 三、展望未来迎接挑战 目 录 contents 目录3/19 一、蚂蚁金服的Kubernetes现状 Part 1：4/19 发展历程与落地规模 Part 1：蚂蚁金服的Kubernetes现状 平台研发 灰度验证 灰度验证 云化落地 规模化落地 2018年下半年开始投 入 Kubernetes 及其配 套系统研发 2019年初于生产环境 开始灰度验证，对部分 应用做平台迁移 2019年4月完成云化环境 适配，蚂蚁金服云上基础 设施全部采用 Kubernetes 支撑618 2019年7月到双十一前完成 全站 Kubernetes 落地，超过 90% 的资源通过 Kubernetes 分配，核心链路100%落地支撑

• 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 • 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问，无需分步引导 “证明勾股定理” 冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例

• 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 • 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问，无需分步引导 “证明勾股定理” 冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例