Curve支持S3 数据缓存方案 |版本|时间|修改者|修改内容| |---|---|---|---| |1.0|2021/8/18|胡遥|初稿| ||||| 背景 · 整体设计 - 元数据采用2层索引 - 对象名设计 - 读写缓存分离 • 缓存层级 • 对外接口 • 后台刷数据线程 • 本地磁盘缓存 - 关键数据结构 - 详细设计 - Write流程 。 ## 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的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 ## 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map缓存分离 读写缓存的设计采用的是读写缓存分离的方案。即读写缓存相互没影响不相关，写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 ## 缓存层级 缓存层级分为fs->file->chunk->datacache 4层，通过i

Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分 难点攻克 ## “ ## 数据一致性如何保证？ ## 一 致性 同步、更新  ## ➢ 被动方式 ✓ 缓存过期 ✓ 定期同步 ## 存储扩展  存储空间 VS 缓存性能 ## 冷热可交换，引擎可扩展 IStore Norma $ \tilde{M} $ ap MemoryTile CMap map[int]interface{} ![Im

Curvefs-S3 本地写缓存盘方案 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 ## 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 ## 方案设计 ![Image] 480/p3_1.jpg) S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后，异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群，上传成功后，删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 另 借用linux本地文件系统进行管理，存储进本地硬盘的内容以文件的形式来表现。 配置一个目录用于本地硬盘的文件管理，对作为缓存盘的本地硬盘进行格式化并挂载到该目录（如果没有缓存盘，那一般而言就是系统盘本身了）。 • 本地缓存盘的文件内容表示 本地缓存盘存放的文件即是存储到对象存储中的对象。 • 写缓存如何作为读缓存利用 除了写缓存目录，另外引入读缓存目录；当写缓存目录中有新文件加入时，则对该文件做硬链接到读缓存目录。

## TypeScript 类型系统 分享人：陈文岗 学校：中国科学院大学 2021年1月21日 ## 关于TypeScript TypeScript是微软推出的JavaScript静态类型版本，它是JavaScript的超集，可以编译为纯粹的JavaScript TypeScript How Does TypeScript Work? TypeScript file.ts JavaScript // unknown类型(Top Type) let foo: unknown; // never类型(Bottom Type) let bar: never; ## TypeScript 结构类型系统 #include #include using namespace std; struct Person1 { string name; of local variable 'p1' to 'Person2' ↔ More actions... Person2 p2 = p1; } ## 标明类型系统 即使两个类的结构完全一致，也不能互相赋值 interface Person1 { name: string; age: number; } interface Person2 {

文件在超过保留期限后会被 autovacuum 删除。 ## • PieCloudDB 全局缓存系统 支持在计算节点为一个查询缓存所需的目录（catalog）信息，在每个虚拟数仓中，只有一个目录信息副本从协调节点分发，并共享给所有Slices/Backends。 ☑ 支持在 PieCloudDB 全局缓存系统中添加本地缓存。 ## - HLL（HyperLogLog）压缩 当 HLL 比较稀疏时支持使用游程编码，可以节省

CurveFs 用户权限系统调研（已实现） ## 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 文件权限 • 特殊权限 (SUID, SGID, STICKY) - 文件默认权限mask - 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 代码：https://github.com/cw123/curve/tree/fs_s3_joint_debugging 环境：test2 ### 1. 启动curvefs

## 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 ## 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cron sun 04 心得体会   ## 01 Part One 任务系统 ## 任务 1. 什么时间 2. 什么地点 3. 做什么事 ## 一 个简单的任务  星期数，范围：0-7（0和7都是星期天） e42541490db6c0e/p6_1.jpg) crontab cmd1 cmd2 cmd3 ## 早期的 cron V7, 1979 1. 在Version 7 Unix里是一个系统服务 2. 只用 root 运行任务 3. 算法简单直接 ## 早期的 cron 运行逻辑 1. 读 /usr/lib/crontab 文件 2. 如果有命令要在当前时间执行，就用 root

## 声明式自愈系统——高可用分布式系统的设计之道 王昕 高级技术专家 全球技术领导力峰会 # 500+高端科技领导者与你一起探讨 技术、管理与商业那些事儿 2019年6月14–15日 上海圣诺亚皇冠假日酒店  ![Imag 年软件系统开发和架构经验，在分布式系统领域经验丰富，长期参与高可用中间件系统、云平台基础管理系统和云原生自动运维系统的构建。在国内外有10多项授权和在审软件技术发明专利，并多次受邀出席技术会议，做技术专题分享。 ## 目录 > 分布式系统面临的高可用问题 > 设计和验证高可用分布式系统的工具与方法 > 设计和验证高可用分布式系统的案例分享 > 高可用系统的最佳实践总结 高可用系统的最佳实践总结 ## 无状态分布式系统的高可用问题 处理消息的服务节点可以随机选择 不必处理数据复制和同步的问题 系统容量和高可用能力可以同步提升 服务节点可以随意迁移，不必固定 IP 和存储 ## 有状态分布式系统的高可用问题 处理请求需要特定节点 ➢ 必须要考虑数据备份和同步的问题 容量扩展和高可用需要不同解决方案 服务节点不能随便迁移 ![Image](/uploads/docu

## 电商消息系统架构演进 李历岷 阿里巴巴-淘宝高级技术专家 ## SPEAKER INTRODUCE ## 李历岷 淘宝高级技术专家 ## - 当前： 电商消息核心系统架构以及Team Leader ## 阿里： • 主导电商内容平台架构以及构建招选搭投一体化内容导购 - 阿里巴巴第四届中间件ServiceMesh性能挑战赛冠军 - 基于Facebook–GraphQL规范打造数据聚合产品TQL 曾任职于甲骨文公司，参与移动PCRF策略与计费规则系统研发 • 曾任职于亚信联创科技公司，从事移动BOSS支撑系统研发  ## TABLE OF CONTENTS 大纲 电商消息业务场景 电商消息系统架构 电商消息核心技术和挑战 电商消息全链路稳定性保障 电商消息全链路稳定性保障 电商消息系统未来展望 • Q&A  ## 电商消息业务场景 场景：社交互动、生意沟通、交易提醒、优惠通知、品牌资讯 目标：打造新零售业务商业连接，帮助消费者进行消费决策 ## 活动 9月会员日来袭 U 童装上新，网红爆款玩具等你来玩

## Golang与高性能DSP竞价系统  By @QLeelulu  舜飞科技 EXCHANGE 模式 ## DSP竞价系统的挑战 • 高并发量请求处理（峰值QPS 20万） • 每天上百亿竞价请求 • 每个竞价请求要在100毫秒内响应（包含网络延迟） • 复杂的出价算法与逻辑 ## 100 毫秒内要做些什么 - 竞价请求解析（JSON 或 Google Protobuf） 根据广告位属性过滤活动 根据客户端信息过滤活动（浏览器、操作系统类型等） • 根据地区过滤活动 根据地区过滤活动 • 查询Cookie Mapping得到访客在DSP系统的唯一ID 根据用户看过广告的频次过滤活动 根据访客的人群属性过滤活动 根据活动的出价选择胜出的活动 - 其他更细致的过滤条件 ## 为什么选择Golang ## 第一次签入 ## • 2012-11-29 ### • 在 Go 1.1 发布之后 ## 初始化 ![Image](/uploads/documents/f/0