Curve文件系统空间分配方案（基于块的方案，已实现） - 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CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分），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。 ## 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。 Inline file/data 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e

### OpenShift Container Platform 4.14 ## 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2023 Red Hat owners. ## 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 ## 目录 第1章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储概述 ..... 4 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储的常见术语表 ..... 4 1.2. 存储类型 ..... 6 1.3. CONTAINER 1.4. 动态置备 ..... 6 第2章 了解临时存储 ..... 7 2.1. 概述 ..... 7 2.2. 临时存储的类型 ..... 7 2.3. 临时存储管理 ..... 7 2.4. 监控临时存储 ..... 8 第3章 了解持久性存储 ..... 10 3.1. 持久性存储概述 ..... 10 3.2. 卷和声明的生命周期 ....

### OpenShift Container Platform 4.8 ## 存储 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理存储 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2023 Red Hat owners. ## 摘要 本文档提供了使用不同存储后端配置持久性卷以及通过 pod 管理动态分配存储的信息。 ## 目录 第1章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 存储概述 ..... 4 1.1. MODULES/OPENSHIFT-STORAGE-COMMON-TERMS.ADOC ..... 4 1.2. 存储类型 ..... 6 1.3. CONTAINER 1.4. 动态置备 ..... 6 第2章 了解临时存储 ..... 7 2.1. 概述 ..... 7 2.2. 临时存储的类型 ..... 7 2.3. 临时存储管理 ..... 7 2.4. 监控临时存储 ..... 7 第3章 了解持久性存储 ..... 9 3.1. 持久性存储概述 ..... 9 3.2. 卷和声明的生命周期 ..... 9

## Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer   Curve块存储 和 Curve文件存储  第四 Curve社区 ## Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求 ## Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 高性能，易运维，云原生  ## Curve块存储 ## 研究现状 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for

Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodongQouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 Java 内 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型，掌握 JVM 内存构成 2. 理解 Java 程序的运行过程，学会通过调 HH 变化 3. 了解 Java 内存管理，认识垃圾回收 4. 建立编程时高效利用内存、避免内存溢上 D 的理 (Java Virtual Machine, JVM ) * Java 程序运行在 JVM 上，JVM 是程序与操作系统之间的桥梁。 * JVM 实现了 Java 的平台无关性。 * JVM 是内存分配的前提。 通过全限定名装载 大网 Java 内存模型 Java 程序内存运行分 Java 内存管理建议 JVM 内存模型 动画演示 JVM 程序的动态链接中起了核心作用。(Perm) 存放从硬盘上读取的源程序代码。(Perm) 存放 static 定义的静态成员。 (Permy) 建出来的对象只包含属于各自的成员变量，并不包括成员方法。因 的对象拥有各自的成员变量，存储在各自的堆内存中，但是他们共 思 次。 写 大网 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析

raft在Curve存储中的工程实践 D I G I T A L S A I L 陈威 Curve Maintaner 网易资深服务端开发工程师 01 Curve介绍 项目背景 | Curve架构 | 使用场景 | Curve社区 raft和braft raft协议介绍 | braft介绍 raft在Curve中的应用 raft in Curve块存储 | raft curve文件存储 | 配置变更 Curve对raft的优化 优化点1 | 优化点2 05 Q&A 答疑 ## 项目背景 ## Curve是一个高性能、更稳定、易运维的云原生分布式存储系统，支持块存储和文件存储 Curve块存储和文件存储均采用raft协议 ## 2021 ~2022 Curve文件存储 ## 2018 ~2021 Curve块存储 • 基于Openstack构建云计算平台 基于Openstack构建云计算平台 • 底层存储使用Ceph块存储 • 稳定性挑战 • 算力平台kubernetes的迅速发展 AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 ## 整体架构 

## 大容量redis存储方案--Pika 陈宗志 360基础架构组技术经理 ## 简介 ## • 13年入职360 基础架构组 – Bada – Pika – Zeppelin – Mario, Pink, slash, floyd • https://github.com/Qihoo360 ## 概要 - 存在问题 - 分析问题 - 解决问题 - Pika vs redis More ## Pika 定位 Pika 的出现并不是为了替代 Redis，而是 Redis 的场景补充。 Pika 力求在完全兼容 Redis 协议、继承 Redis 便捷运维设计的前提下通过持久化存储的方式解决 Redis 在大容量场景下的问题 ## Redis 问题 - 恢复时间长 - 一主多从, 主从切换代价大 - 缓冲区写满问题 - 成本问题 ## Redis 问题 ## • .jpg) ## 30 倍的差距 ## 问题分析 • 成本问题 • 可用性问题 • 同步问题 • 易用性问题 ## 问题分析 • 尽可能兼容redis 协议 - 使用基于磁盘的存储引擎rocksb实现多数据接口接口 • 网络库 • 添加binlog 模块 ## Pika 整体结构 ![Image](/uploads/documents/f/f/b/f/ffbf272c2

# Ozone : Hadoop 原生分布式对象存储 Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。 S3 protocol  Hadoop FS CSI 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop ## 背景 HDFS是业界默认的大数据存储系统，在业界的大数据集群中有非常广泛的使用。HDFS集群有着很高的稳定性，得益于它较简单的构架，集群也很容易扩展。业界包含几千个数据节点，保存上百PB数据的集群也不鲜见。 HDFS通过把文件系统元 DFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩展集群的节点规模，但单个HDFS集群仍然没法很好地解决小文件的限制。 基于这些背景，Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。 ## Ozone的设计原则 Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他们对大数据有深刻的洞察力，清楚

## 分布式KV存储Cellar演进之路 ## 美团点评·基础架构 齐泽斌 ## 促进软件开发领域知识与创新的传播  关注InfoQ官方信息 及时获取QCon软件开发者大会演讲视频信息 ![Image](/uploads/doc 咨询热线：010-64738142 ## 个人简介 美团点评基础架构部，存储研发团队负责人 • Cellar：分布式KV存储服务 • Databus：数据库变更实时传输服务 • Venus：图片服务 ## 11 年毕业于天津大学 11 年到 14 年任职于百度，负责分布式文件系统和 KV 存储系统研发 有多年分布式存储研发经验 ## 目录 - Cellar起源 - 中心节点架构演进 窖藏酒一样，越存越香。 ## Cellar起源 • 14年初 美团引入阿里Tair作为NoSQL存储 • 14年底 大范围应用，并对Tair修修补补，积累领域问题 • 16年初 基于开源版本研发新一代KV存储系统Cellar • Now Cellar日请求量达万亿级，美团点评最大NoSQL存储 ## Cellar起源—Tair架构 ![Image](/uploads/documents/

## 高可用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ## 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 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  ## 自我介绍 ## 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新一代京东消息中间件系统，专注于流数据的一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和高可用分布式系统架构等技术领域。 从事互联网研发、架构10余年，曾在浪潮集团、当当网等公司从事架构相关工作。2017年加入京东，期间提升京东商城相关系统的性能和吞吐量数倍。 目 目前致力于推进京东基础架构技术的创新、对外赋能与开源。 Why 有什么用？ What 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ ## 目录 ## WHY ## 为什么需要流数据存储？ ## 那些年的服务 单体应用 烟筒式 SOA 微服务 ## 这些年的数据 Services ## ☐ → ☐ Data Hive ES HBase HDFS KV ## 我们的愿景