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Curve元数据节点高可用
• 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
4. MDS使用election模块的功能进行选主 区
4.2.5.1 事件一先发生
4.2.5.2 事件二先发生
4.2.6 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m 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：TTL和CAS。TTL(time to
live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key会被自
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| 1 年前 3
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Curve文件系统元数据管理（已实现）
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
• 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片
5.1 文件系统的元数据是否全缓存？
2. 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？
3. inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？
4. 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|内存空间分配元数据|元数据持久化|元数据扩展|小文件优化|空间管理单位|数据持久化|其他| --|
|moosefs (mfs)|有元数据服务器|全内存fsnode → has 表table (inode id)fsedge → has table (parent inode + name)|全内存chunk → has table (chunk id)|log + dump record|差|否|chunk|链式多副本|overwrite 有数据不一致风险|
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| 1 年前 3
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curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）
## 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。
![Image](/uploads/documents/6/5/7/9/6579a4e9a6fde3e069fddf95fb76e7bd/p2_1
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| 1 年前 3
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元数据持久化
• 前言
• Raft Log
• Raft Snapshot
- 持久化文件
- 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 自己实现?
• 参考
• redis 中哈希表实现的优点?
## 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：
• Raft Log: 记录 operator log
• Raft Snapshot：将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化
copyset-2
copyset-1
![Image](/u 持久化文件
|字段|字节数|说明|
|---|---|---|
|CURVEFS|7|magic number（常量字符 "CURVEFS"），用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件|
|version|4|文件版本号（当文件格式变化时，可以 100% 向兼容加载旧版持久化文件）|
|size|8|键值对数量|
|key\_value\_pairs|/|键值对（当 size
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| 1 年前 3
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ss
节跳动高性能 K8s 元信息存储
许搬
字节跳动资深研发工程师
企业数字化传播一站式服务.
InfoQ 企业会员是为满足企业在中国开发者群体中的品牌曝光需求而推出的一款和矩阵化资源包。可为企业提供
包括“ 企业号服务 "、“ 企业动态宣发 ”、” 品牌展示通道 ”在内的多项专属权益与服务，助力企业高效触达开发
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大纲
. 背景介绍
， 设计思路
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各
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新场景对 Kubernetes 性能要求更高
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如何扩展 Kubernetes 集群
多个集群横向扩展
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1 写写互斥，限制性能
2高负数下读写延增高
3.线上无法 defrag 减少让上
自研元信息存储
如何解决存储瓶颈?
证人5 放oup wy 设计新的元信息存储
N 本
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| 2 年前 3
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## Kubernetes日志平台建设最佳实践
## 张城-元乙
阿里巴巴
# TGO鲲鹏会
# 汇聚全球科技领导者的高端社群
全球12大城市
850+高端科技领导者
使命
Mission
为社会输送更多优秀的
科技领导者
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构建全球领先的有技术背景
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## 自我介绍
## 张城（花名：元乙） 阿里巴巴 技术专家
- 负责阿里巴巴集团、蚂蚁金服、阿里云等全站日志基础设施建设与维护
• 覆盖200W+ 容器/物理机，日采集数据40万亿行，10PB+
- 目前主要关注 Kubernetes、微服务、IoT 等领域的 DevOps、AIOps 技术
## 目录 27b56012eafb889657fae8/p6_3.jpg)
容器、Serveless
数字化、智能化
统一日志平台
## 日志系统的重要性与建设目标
智能分析
链路跟踪
监控
数据清洗
流计算
OLAP
离线计算
线上监控
 到 TiDB 的全量数据迁移，及增量数据同步。可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从 MySQL 切换至 TiDB。
## 自建 TiDB 迁移到 TiDB 服务
UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 服务。用户在源 TiDB 开启 Pump, Drainer 可进行数据增量同步。UDTS 与源端 Pump, Drainer 一起可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从自建 TiDB 切换至 TiDB 服务。
## 为 TiDB 服务建立 MySQL 从库
UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 MySQL 数据库。用户在 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 MySQL。UDTS 与 TiDB Binlog Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 MySQL 从库。
## 为 TiDB 服务建立 TiDB 从库
UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 数据库。用户在源 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 TiDB。UDTS 与 TiDB Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 TiDB 从
库。
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| 1 年前 3
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## clickhouse数仓应用实践
演讲人：朱元
日期：2019-10-20
 jpg)
即席查询性能差
数据链路长
数据压缩率低。
需求响应慢
## 利用 InHgServer 生成 Mysql
数据库
确保 mysql
数据库中没有 IM 相关库
调整使用 Mysql 作为
数据库，并点击启动
确认启动后
数据库正确建立
| InsMsgServer Start(2017-12-17 05:59:25) |
| General | Data | Network 0 码力 |
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| 2 年前 3 -
Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据
阿里巴巴 李劲松/胡争
FLINK FORWARD #ASIA 2020
#1
#2
#3
#4
常见的CDC
为何选择 Flink
如何实时写
未来规划
分析方案
+ Iceberg
入读取
FLINK FORWARD #ASIA 2020
## #1 常见的CDC分析方案
## 离线 HBase 集群分析 CDC 数据
↓
## MySQL 3、通过RegionServer定位HFile，Server的优化和缓存完全用不上。
4、数据格式绑定HFile，不方便拓展到Parquet、Avro、Orc等。
FLINK FORWARD #ASIA 2020
## Apache Kudu 维护 CDC 数据集
## MySQL
## 方案评估
优点
1、支持实时更新数据，时效性佳。
2、列存加速，适合OLAP分析。
## 缺点
1、独立的Kudu集群，比较小众。维护成本高。 等割裂。数据独立，且存储成本不如 S3 / OSS。
3、Kudu的批量扫描不如parquet。
4、不支持增量拉取。
FLINK FORWARD #ASIA 2020
## MySQL → GQOOP → HVE
## 方案评估
优点
1、流程能工作
2、Hive存量数据不受增量数据影响。
## 缺点
1、数据不是实时写入；
2、每次数据导致都要 MERGE 存量数据。T+1 0 码力 |
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| 2 年前 3
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Curve元数据节点高可用Curve元数据节点高可用 • 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 4. MDS使用election模块的功能进行选主 区 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 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m 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：TTL和CAS。TTL(time to live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key会被自0 码力 | 30 页 | 2.42 MB | 1 年前3