© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds, 但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多，其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd, 考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql， 用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制:

© 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

WorkLoad鉴权、WorkLoad 间授权等)、DevSecOps（安全左右移等等，比如代码或者镜像扫描）、 RASP应用安全、数据安全、态势感知与风险隔离 由于云原生托管的应用是碎片化的，环境变化也是碎片化的，而且其业务类型越来越多，比如已经延展到边 缘计算盒子，此时攻击面被放大，在云原生环境下安全是一个核心价值，需要立体纵深式的安全保障。 由于云原生DevOps环境追求效率以及运行态的动 制 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略 Check&Report机制影响通信性能，并只涉及到服务 通信级别的安全，对node没有防护 Calico零信任 主要针对Node层的访问控制，可以让攻击者难以横向移动，隔离了风险 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略，针 对Node层面构建安全 采用IpTables，有一定的性能消耗 Cilium零信任 采用eBPF,为Mesh打造具备API感知和安全高效的网络层安全解决方案， 为Mesh打造具备API感知和安全高效的网络层安全解决方案， 克服了Calico SDN安全和性能方面的不足 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略，针 对Node层面构建安全，端到端安全需要和以上安 全方案集成。 说说应用基本依赖的四大件：数据库、存储、中间件和大数据 下单服务 交易支付 支付网关 锁定库存 库存数据库 前台类目 商品查询 BFF 商品数据库 文件存储 logging MQ 交易数据库 大数据 营销分析

on管理剩下的一直到2^63-1的Inode id。创建meta partition的时候，选择的3个meta node组成一个复制组。如何选择？论文上写的是按照存储节点的memory和disk usage来选的，通常选择内存和disk使用率最低的节点。 并去对应的meta node上去创建对应的meta partition。 如何选择partition的host，通过这个函数去选择。 func 用copyset的影响比较大的方面在其他地 方。一个是copyset的数目，如果的每个fs独占copyset，那么整个系统的copyset的个数一定会比非独占多。copyset对资源的占用开销大不大。 会不会因为太吃资源导致性能反而下降。chubaofs的 大量的copyset 方案里面，每一个metanode上能够服务的copyset个数是有限制的，当内存和磁盘的到达一定的限度之后，这个met client在创建inode的时候，如何选择copyset。client在fs的所有可用的copyset中，轮询进行inode的分配。如果选择的copyset创建inode失败，比如说metaserver返回copyset上的资源已经满了，这时client需 要把这个copyset的转为readonly模式，这个copyset不再承担inode的新建功能。client继续尝试下一个copyset，直到成功从一个copyset上创建到1个inode。

试，统计 平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随 在分析一段程序的空间复杂度时，我们通常统计暂存数据、栈帧空间和输出数据三部分，如图 2‑15 所示。 图 2‑15 算法使用的相关空间 相关代码如下： /* 类 */ class Node { var val: Int var next: Node? init(x: Int) { val = x } } /* 函数 */ func function() -> Int { // 执行某些操作...

试，统计 平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随 在分析一段程序的空间复杂度时，我们通常统计暂存数据、栈帧空间和输出数据三部分，如图 2‑15 所示。 图 2‑15 算法使用的相关空间 相关代码如下： /* 类 */ class Node { int val; Node next; Node(this.val, [this.next]); } /* 函数 */ int function() { // 执行某些操作... return 0; }

试，统计 平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随 图 2‑15 算法使用的相关空间 相关代码如下： /* 类 */ class Node { val; next; constructor(val) { this.val = val === undefined ? 0 : val; // 节点值 this.next = null; // 指向下一节点的引用 } } /* 函数 */ function constFunc() {

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试，统计 平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随 class Node(int x) { int val = x; Node next; } /* 函数 */ int Function() { // 执行某些操作... return 0; } int Algorithm(int n) { // 输入数据 const int a = 0; // 暂存数据（常量） int b = 0; // 暂存数据（变量） Node node

试，统计 平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随 在分析一段程序的空间复杂度时，我们通常统计暂存数据、栈帧空间和输出数据三部分，如图 2‑15 所示。 图 2‑15 算法使用的相关空间 相关代码如下： /* 类 */ class Node(var _val: Int) { var next: Node? = null } /* 函数 */ fun function(): Int { // 执行某些操作... return 0 } fun algorithm(n: