CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） |时间|修订人|修订内容| |---|---|---| |2021-03-23|李小翠|初稿(背景，调研，架构设计)| |2021-03-30|李小翠|增加快照部分| |2021-04-13|李小翠、陈威|补充元数据数据结构| |2021-04-19|李小翠、吴汉卿、许超杰等|补充文件空间分配，讨论与确认| 背景 • 调研 • 开源fs • • 性能对比 • 可行性分析 方案对比 • 对比结论 • 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 • 方案一：文件/目录级别快照 • 方案二：文件系统快照 • 关键点 - 元数据设计 - 数据结构 - 索引设计 - 文件空间管理 - 开发计划及安排 ## 背景 为更好的支持云原生的场景，Curve需要支持高性能通用文 是合理的，分布式的元数据设计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是：我们需要怎样的元数据节点的性能？ ## 可行性分析 ## 方案对比 根据上述调研和测试结果，我们考虑了三种curvefs的元数据设计方案： ### 1. CurveFS kv方案设计 curve实现块设备时，元数据不是扁平化的设计，而是采用有目录层级的 namespace 方式，namespace 已经实现了 fs

Open Ta//k 公开课 # Traefik 在又拍云的应用和改造 陈卓 又拍云系统开发工程师 又拍云 ## 分享内容 - Traefik 简介 - Traefik 跟 Ingress-Nginx 比较 - 我们为什么使用 Traefik - Traefik 改造之路 ## Traefik 简介 ## traffic ![Image](/uploads/document Stderr = os.Stderr cmd.ExtraFiles = fds //111,212 cmd.Env = env //127.0.0.1:2000,4000 ## Traefik 其它的一些改造 1. Traefik Hash算法跟 OpenResty 不同 2. Traefik 的超时设置 3. Traefik retry 算法 4. Traefik 日志格式 ## 又拍云 关注又拍云微信公众号，

Mesh 探索 Istio 技术点 Dubbo 场景下的改造 对比传统微服务架构 • 和 Service Mesh 化 之后有哪些优缺点 • MCP • Pilot • xDS • MOSN 结合 Istio 的技术点， 介绍多点生活目前的 探索以及服务发现 Demo 的演示 ## 为什么需要 Service Mesh 改造 对比传统微服务架构和 Service Mesh 化之后有哪些优缺点 "metadata": "Object{...} } ] } ] }, ## /03 ## Dubbo 场景下的改造 从数据面、控制面两个方面来介绍如何改造 ## 改造方案1 Istio+Envoy - 通过创建 EnvoyFilter 资源来给 xDS 资源打 patch Envoy 解析 Dubbo 协议中的 Service 和 Method 3005.html ## 改造方案2 MOSN+Dubbo-go • MOSN 提供 Subscribe、Unsubscribe、Publish、Unpublish 服务 • SDK 发送请求 MOSN 提供的服务 • MOSN 通过 Dubbo-go 直接和注册中心连接 ## 改造方案3 Istio+MOSN 数据面改造 • 控制面适配 ## 数据面改造 ![Image](/up

## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景.....10 3.5 方案实战.....10 3.5.1 实战环境介绍.....10 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 4.5 方案实战.....17 4.5.1 实战环境介绍.....17 4.5.2 Mysql 的安装和配置..

rename 接口实现方案（已实现，选用方案二） 背景 • 方案调研 • Chubaofs • Juicefs • 方案实现 • 方案一：chubaofs • 方案二：事务方案 • 方案三：利用 KV 自带的分布式事务 • Q&A • 1. 是否需要实现跨文件系统的 rename 操作？ • 2. 在多客户端情况下，是否需要加锁来保证其原子性？ • 3. rename • 4. 当 2 个操作的 dentry 属于同一个 copyset 有什么不一样？ ## 背景 当前 curvefs 并没有实现 rename 接口，本文档是对 rename 接口实现的调研及方案设计。 rename 操作，主要操作的是 dentry，如 rename /dir1/file1 /dir2/file2，主要有 2 个步骤：（1）删除 file1 的 dentry，（2）增加 file2 inodeid 等同 file1 的 inode id）。关于 rename 接口的实现，主要调研了 chubaofs 和 juicefs，而 rename 的实现难点主要在于其原子性的保证。 ## 方案调研 ## Chubaofs chubaofs 中的 rename 实现不是原子性的，它是通用创建源文件的硬连接，然后删除源文件的方式来实现的，主要有以下 4 步： 1. 将源文件的 nlink

罗辑思维Go语言微服务改造实践 ’ alt=‘OCR图片’/> 自我介绍 Cisco Weibo 创业阶段 罗辑思维 ’ alt=‘OCR图片’/> 背景 改造过程 未来做什么 最早的版本 GopherChina2018 第二版 GopherChina2018 屋漏偏逢连夜雨 8/31大故障 罗老师要跨年 产品迭代不能停 改造目标 高性能 高性能 服务化 资源拆分隔离 高可用 为什么选择Go 简单易用 高性能 原生支持并发 部署运维方便 改造过程 架构图 框架和基础设施完善 系统重构 GopherChina2018 框架和基础设施 API GATEWAY 服务框架 多级缓存 熔断降级 API GATEWAY 目的 限流 升级API 鉴权

# 金融支付系统的改造之路 金明 skyairmj@gmail.com 回憶下憶回 ## 大纲 01 移动支付风起云涌，场景融合 02 金融支付系统的架构改造 03 系统改造之巩固基石 04 系统改造之柔性均衡流程 05 系统改造之内功心法 06 系统改造之柳暗花明 ## 移动支付风起云涌，场景融合 支付产品种类繁多，支付场景丰富度提升 传统的POS收单以及单支付公司钱包无法支撑市场需求 告》 ## 金融支付系统解决方案Solution - 为银行、第三方支付公司等金融机构提供包括微信支付、支付宝、QQ钱包、京东钱包、百度钱包以及网银在线等在内的多种移动支付方式的统一接入、数据分析、对账清算等。 - 为大、中、小等规模的商户提供简单、极致的支付网关和收单系统，支撑商户包括零售、文娱、餐饮、旅游等在内的多种移动支付场景。 ## 金融支付系统的架构改造 遗留的支付系统是一个大泥球项目，技术栈陈旧，架构耦合 ## 审核  警告 ## 系统改造之巩固基石 合抱之木,生于毫末；九层之台,起于累土；千里之行,始于足 ## 工具链Toolchain ![Image](/uploads/documents/d/9/a/8/d9a8823648

## SERVICE MESH MEETUP #6 广州站 ## 虎牙直播在微服务改造中的实践 张波 虎牙基础保障部中间件团队负责人 2019.8.11 ## 微服务改造事项 数据库故障恢复时间长 服务故障牵引慢，流量接入生效时间长 DNS生效慢 内部服务无 就近接入能 服务性能下降流量不摘除 DNS-F在数据库场景的落地  ## 目标 流量接入接出时长低于30秒 ## 负载均衡配置下发无状态改造 虎牙负载均衡部署的机器数百，配置下发的可靠性保障，一致性保障要求特别严格，如果出现配置下发不及时，或下发配置失败，极大可能出现故障，同时负载均衡服务弹性能力的要求较高，在业务高峰如果不能快速扩容，容易出现全网故障 户投诉  ## 报告整改中 ## 方案介绍  ![Image](/uplo

# Hadoop 迁移到阿里云 MaxCompute # 技术方案 (V2.8.5) 编写人：MaxCompute 产品团队 日期：2019.05 ## 目录 1 概要 ..... 6 2 阿里云大数据与开源生态对比 ..... 7 2.1 Hadoop 及开源生态与阿里云大数据生态对比 ..... 7 2.1.1 主流大数据体系架构 ..... 7 2.1.2 开源大数据组件架构 19 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移.....19 5 迁移整体方案及流程.....19 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案.....20 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移.....20 5.3 阶段 3：并行测试，割接.....20 6 迁移详细方案.....21 6.1 MMA 迁移服务架构.....21 6 Pipeline 迁移评估.....28 6.4 Meta 和数据迁移.....30 6.4.1 环境准备.....30 6.4.2 方案 A：通过 MMA Agent 迁移 Meta 和数据.....32 6.4.3 方案 B：使用 Dataworks 服务迁移 Meta 和数据.....37 6.5 作业迁移.....42 6.5.1 Hive SQL ->

## vmware® EXPLORE ## V Mware Data Solution 介绍 2022 王晓庆 VMware 高级解决方案架构师 ## 免责声明 本演示文稿可能包含当前正在开发的产品特性或功能。 本新技术概要介绍并不表示 VMware 承诺在任何正式推出的产品中提供这些功能特性。 产品的功能特性可能会有变更，因此不得在任何类型的合同、采购订单或销售协议中予以规定。 在本演示中讨论或展示的任何新特性/功能/技术的定价与包装都尚未确定。 ## 议程 - 现状与趋势：分布式无处不在 - 企业数字化转型对数据平台的要求 - VMware 数据解决方案 - 对数据的承诺 - VMware 数据解决方案 - 产品概述 ## 现状与趋势：分布式无处不在 在数据如此分散的情况下，企业如何能加速增长和扩大规模？ 分布式工作团队 分布式应用  vmware $ ^{®} $ ©2022 VMware, Inc. ## VMware 数据解决方案 产品组合  ![Image](