curvefs chunkid 持久化 ## 背景 1. 将原有的获取chunkid的方法从space迁入mds中，并持久化写入etcd中； 2. 只考虑单mds工作的情况； 3. chunkid全局递增。 ## 实现 1. proto/space.proto 中的 message AllocateS3ChunkRequest、message AllocateS3ChunkResponse

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 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](/uploads/documents/8/5/d |checksum|8|前面5部分的校验和| Raft Snapshot ## 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| |ke

community. All other trademarks are the property of their respective 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/OPENSHI 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 3.3. 持久性卷 (PV) ..... 12 3.4. 持久性卷声明 (PVC) ..... 16 3.5. 块卷支持 ..... 18 第4章 配置持久性存储 ..... 22 4.1. 使用 AWS BLOCK STORE 的持久性存储 ..... 22 4.2. 使用 AZURE 持久性存储 ..... 24 4.3. 使用 AZURE FILE 的持久性存储 ..... 25 4.4. 使用 CINDER 的持久性存储 ..... 28 4.5. 使用 FIBRE CHANNEL 持久性存储 ..... 31 4.6. 使用 FLEXVOLUME 的持久性存储 ..... 32

(Stream) 第二部分：附加功能 11. 数据库 $ ^{*} $ 12. 自动过期 $ ^{*} $ 13. 流水线与事务 $ ^{*} $ 14. Lua 脚本 15. 持久化 16. 发布与订阅 17. 模块 第三部分：多机功能 18. 复制 $ ^{*} $ 19. Sentinel 20. 集群 附录 附录 A：Redis 安装方法 除了变得越来越受欢迎之外，Redis 在过去数年的另一个变化就是更新速度越来越快，功能也变得越来越多、越来越强大：比如说，Redis 的数据结构数量已经从过去的五种增加到了九种，RDB-AOF 混合持久化模式的引入使得用户不必再陷入“鱼和熊掌不可兼得”的难题中，而集群功能和模块机制的引入则让 Redis 在性能和功能上拥有了近乎无限的扩展能力。 综上所述，我们可以说现在的 Redis 跟五年前比 s 可以保证，用户总是可以使用最适合的工具去解决手头上的问题。 ## • 完备的功能 在上述这些数据结构的基础上，Redis 提供了很多非常有用和实用的附加功能，比如自动过期、流水线、事务、数据持久化等，这些功能能够帮助用户将 Redis 应用在更多不同的场景中，或者给予用户以方便。更重要的是，Redis 不仅可以单机使用，还可以多机使用：通过 Redis 自带的复制、Sentinel 和集群

特性 2 Installation 3 Hello, world 4 Documentation 4.1 User's guide 4.2 pywebio.input — 输入模块 4.3 pywebio.output — 输出模块 4.4 pywebio.session — 会话相关 4.5 pywebio.platform — 应用部署 4.6 第三方库生态 5 Indices and tables 6 Discussion and support Python 模块索引 索引 PyWebIO 提供了一系列命令式的交互函数来在浏览器上获取用户输入和进行输出，将浏览器变成了一个“富文本终端”，可以用于构建简单的 Web 应用或基于浏览器的 GUI 应用。使用 PyWebIO，开发者能像编写终端脚本一样（基于 input 和 print 进行交互）来编写应用，无需具备 的相关知识；PyWebIO 还可以方便地整合进现有的 Web 服务。非常适合快速构建对 UI 要求不高的应用。 ## 特性 - 使用同步而不是基于回调的方式获取输入，代码编写逻辑更自然 - 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 - 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成