curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余) ## 背景 1. 只考虑单客户端，单metaserver 2. 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，会需要对这些chunk进行筛选和构建，得到有效的部分，越是散乱的状态，就越需要发送更多次读请求至s3．最后导致无效旧数据的堆积和读请求性能的下降，所以需要在合适的时候进行重叠元数据和数据的合并

支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 数据的冗余访问路径  数据路由 数据冗余存储 ## 支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 数据的冗余访问路径  • MySQL Replication 数据冗余存储 • Shared Storage • Group Replication • MySQL Cluster ## MySQL 复制工作流 二进制日志 会话 转储 中继日志 ![Image](/ 线程：接收复制事件，并将其存储在从数据库的中继日志中 - SQL 线程：读取从数据库的中继日志中的复制事件，然后将其应用到从数据库 ## 为何进行复制？ - 将数据库从 “主服务器” 复制到 “从服务器” – 数据的冗余副本奠定了高可用性的基础 – 通过在复制场中进行分布式查询来扩展 ![Image](/uploads/documents/4/8/4/c/484c9d62390ce6f7d8cf5e435c4c269f/p7_1

集群滚动重启 57 4.3.9. 将日志存储服务公开为路由 60 4.4. 配置日志可视化工具 63 4.4.1. 配置 CPU 和内存限值 63 4.4.2. 为日志可视化器节点扩展冗余性 64 4.5. 配置 OPENSHIFT LOGGING 存储 65 4.5.1. OpenShift Logging 和 OpenShift Container Platform 的存储注意事项 设置一个或多个索引的主分片数量。 在以前的版本中，EO 会将索引的分片数量设置为数据节点的数量。当 Elasticsearch 中的索引被配置为带有多个副本时，它会为每个主分片创建多个副本，而不是每个索引。因此，因为索引分片，集群中存在更多副本分片，这为集群复制和保持同步造成大量消耗。 ## 更新了 OpenShift Elasticsearch Operator 名称和成熟度等级 此发行版本更新了 具有不同的字段值，仅会更新其滚动索引模板。索引模板具有高于索引的优先级。更新模板时，集群会优先将它们分发到索引分片上，这会影响性能。为最小化 Elasticsearch 集群操作，operator 只有在主分片或副本分片数量发生变化时才会更新模板。 ###### 1.2.11.2. 技术预览功能 这个版本中的一些功能当前还处于技术预览状态。它们并不适用于在生产环境中使用。请参阅红帽门户网站中关于对技术预览功能支持范围的信息：

Elasticsearch 节点上。您可以配置 Elasticsearch 来为分片制作备份（称为 replica（副本）），Elasticsearch 也会分散到 Elasticsearch 节点上。ClusterLogging 自定义资源（CR）允许您指定如何复制分片，以提供数据冗余和故障恢复能力。您还可以使用 ClusterLogging CR 中的保留策略来指定不同类型的日志的保留的时长。 ents/5/a/9/2/5a929cacb989bfad7a4ea2e6bae9886c/p64_5.jpg) 用于配置 Kibana 的设置。通过使用 CR，您可以扩展 Kibana 来实现冗余性，并为 Kibana 节点配置 CPU 和内存。如需更多信息，请参阅配置日志可视化工具。 ![Image](/uploads/documents/5/a/9/2/5a929cacb989bfad 会设置默认值，它们应足以满足大多数部署的需要。内存请求的默认值为 256Mi，CPU 请求的默认值为 100m。 9 用于配置 Kibana 的设置。通过使用 CR，您可以扩展 Kibana 来实现冗余性，并为 Kibana Pod 配置 CPU 和内存。如需更多信息，请参阅配置日志可视化工具。 用于配置 Fluentd 的设置。通过使用 CR，您可以配置 Fluentd CPU 和内存限值。如需更多信息，请参阅配置

9.4.4 云硬盘测试 9.4.5 利用Cosbench来测试Ceph 9.5 本章小结 第10章 自定义CRUSH 10.1 CRUSH解析 10.2 CRUSH设计：两副本实例 10.3 CRUSH设计：SSD、SATA混合实例 10.3.1 场景一：快-慢存储方案 10.3.2 场景二：主-备存储方案 10.4 模拟测试CRUSH分布 10.5 本章小结 13.1.1 集群扩展 13.1.2 集群维护 13.1.3 集群监控 13.2 Ceph常见错误与解决方案 13.2.1 时间问题 13.2.2 副本数问题 13.2.3 PG问题 13.2.4 OSD问题 13.3 本章小结 ## 本书赞誉 正如OpenStack日渐成为开源云计算的标准软件栈，Ceph也被誉为软 块硬盘读写的聚合能力，又能提供硬盘故障的容错能力。 镜像技术（Mirroring）又称为复制技术（Replication），可提供数据冗余性和高可用性；条带（Striping），可提供并行的数据吞吐能力；纠删码（Erasure Code），把数据切片并增加冗余编码而提供高可用性和高速读写能力。镜像、条带和纠删码是磁盘阵列技术经典的数据分发方式，这3种经典的磁盘技术可通过组合方式提供更加丰富的数据读写性能。

MDS各组件详细介绍 03 Q&A ## 基本架构 ## • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 - 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查 快照克隆服务器 ，chunkserver以一块磁盘作为最小的服务单元。 ## TOPOLOGY curve在上物理pool之上又引入逻辑pool的概念，以实现统一存储系统的需求，即在单个存储系统中多副本PageFile支持块设备、三副本AppendFile（待开发）支持在线对象存储、AppendECFile（待开发）支持近线对象存储可以共存。 如上所示LogicalPool与pool为多对一的关系，一个物理poo

野，不再集中于用户的短期兴趣，能更好地满足用户口味“短聚集，长多样”的特性。 在后续的数据探查中，基于样本维度统计了二级品类 ID 检索序列、meal_time 检索序列和 distance 存在冗余信息，并且需要分别建模三个序列，带来的性能压力较大。其次，将情境割裂成一个个单独的维度进行建模，无法建模他们之间的联系，更真实准确的情况应该是对用户所处情境的不同维度进行统一建模。针对这两个问题，我们正在情境 2）用户序列计算图折叠。长序列模块的加入，给线上计算带来了巨大压力，因此考虑对线上计算图进行优化。由于一次请求中，在 Batch 内部，用户部分序列输入都是一致的，原始计算图对用户序列做投影时，会产生大量重复冗余计算。基于这一点，我们在请求模型服务时将用户侧序列的 id 查询模块以及投影计算在计算图中进行折叠，如图 8 所示，把用户侧特征 batch size 先缩小至 1，只计算一次，然后与候选商家计算 attention 店判断为不相关，从而对用户体验带来伤害。 为了获取最全面的 POI 表征，一种方案是不抽取关键词，直接将商户的所有字段拼接到模型输入中，但是这种方式会因为模型输入长度过长而严重影响线上性能，且大量冗余信息也会影响模型表现。 为构造更具信息量的 POI 侧信息作为模型输入，我们提出了 POI 匹配字段摘要抽取的方法，即结合线上 Query 的匹配情况实时抽取 POI 的匹配字段文本，并构造匹配字段摘要作为