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|
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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
ReleaseCache流程
- Flush流程
- FsSync流程
- 后台流程
• poc测试验证
## 背景
基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体
数据如下:
nuyao@pubbetal-nostest2:~/mnt$ fio -bs=4k -direct=1 --fallocate=none -size=10M -iodepth=1 -filename=hello2 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。
## 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
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| 1 年前 3
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? c7629a529dcbf0fae11/p5_1.jpg)
## 内存不够用怎么办?
存储扩展,冷热数据交换

可自定义冷热数据交换策略
## 还能提供什么帮助?

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 另外,异常管理模块处理客户端挂掉后的文件重新上传问题。
## 主要数据结构定义
class DiskCacheManagerImpl : public DiskCacheManager{
public:
DiskCacheManagerImpl();
virtual ~DiskCacheManagerImpl() {
TrimStop();
}
int
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| 1 年前 3
## 数据迁移
## 存量 MySQL 迁移到 TiDB 服务
UDTS 产品支持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移,及增量数据同步。可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从 MySQL 切换至 TiDB。
## 自建 TiDB 迁移到 TiDB 服务
UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 服务。用户在源 TiDB 开启 Pump, Drainer 可进行数据增量同步。UDTS 与源端 Pump, Drainer 一起可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从自建 TiDB 切换至 TiDB 服务。
## 为 TiDB 服务建立 MySQL 从库
UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 MySQL 数据库。用户在 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 MySQL。UDTS 与 TiDB Binlog Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 MySQL 从库。
## 为 TiDB 服务建立 TiDB 从库
UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 数据库。用户在源 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 TiDB。UDTS 与 TiDB Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 TiDB 从
库。
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| 1 年前 3
# SQLite
数据转 Mysql
#### I nsMsgServer 3.7.6
## 当前 InHgServer 环境
以下过程在 win7 sp1 x64 系统下完成, 如果您的系统不能运行以下相关程序, 请将服务器的 db/ 目录下的 IMBase.dat 文件复制到 win7 sp1 x64 系统下完成

## 利用 InHgServer 生成 Mysql
数据库
确保 mysql
数据库中没有 IM 相关库

调整使用 Mysql 作为
数据库,并点击启动

确认启动后
数据库正确建立
| InsMsgServer Start(2017-12-17 05:59:25) |
| General | Data | Network | 0 码力 |
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| 2 年前 3
Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据
阿里巴巴 李劲松/胡争
FLINK FORWARD #ASIA 2020
#1
#2
#3
#4
常见的CDC
为何选择 Flink
如何实时写
未来规划
分析方案
+ Iceberg
入读取
FLINK FORWARD #ASIA 2020
## #1 常见的CDC分析方案
## 离线 HBase 集群分析 CDC 数据
↓
## MySQL 3、通过RegionServer定位HFile,Server的优化和缓存完全用不上。
4、数据格式绑定HFile,不方便拓展到Parquet、Avro、Orc等。
FLINK FORWARD #ASIA 2020
## Apache Kudu 维护 CDC 数据集
## MySQL
## 方案评估
优点
1、支持实时更新数据,时效性佳。
2、列存加速,适合OLAP分析。
## 缺点
等割裂。数据独立,且存储成本不如 S3 / OSS。
3、Kudu的批量扫描不如parquet。
4、不支持增量拉取。
FLINK FORWARD #ASIA 2020
## MySQL → GQOOP → HVE
## 方案评估
优点
1、流程能工作
2、Hive存量数据不受增量数据影响。
## 缺点
1、数据不是实时写入;
2、每次数据导致都要 MERGE 存量数据。T+1
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| 2 年前 3
## p2p缓存系统
## 基于Golang的Aop设计模式
龚浩华
QQ 29185807 月牙寂
## 背景
Web缓存(类似CDN技术)
☑ 网页、图片
普通下载
■ 普通视频
P2P缓存
下载(bt等)
■ 视频(qvod、百度影音等)
## 背景
P2P缓存好处
■ 一次获取,多次利用
■ 减少局域网出网流量
■ 提升用户体验
## 背景
P2P缓存服务器(基于c++开发) 现实世界的设计模式直接可以拿来借鉴
## P2P缓存框架

## P2P缓存框架
1、入口监听模块
常驻
功能监听识别连接
2、任务管理模块
常驻
管理任务、分流client
## P2P缓存框架
## 3、 任务模块
文件缓存度:是否需要下载
文件热点程度:是否热点 文件下载状态:sleep、down、限速
client数量、存活
自身存在的必要检查:如超时无client连接
## P2P缓存框架
## 4、 文件模块
具体文件的存储,另外再加上内存缓存系统
## 5、 client
对应于与客户端的一个连接,通过协议进行通信。通过任务模块再来进行文件模块的读写,将数据发送给客户端
## 6、 下载模块
如何识别热点?群体智能
## 群体智能
蝗虫行为
1、跟随前面的蝗虫
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| 2 年前 3
大数据集成与 Hadoop
可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践

IBM $ ^{®} $
## 简介
Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构,不断改进大数据措施的经济性和活力,这样不仅有助于削减 开源软件项目,支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集,并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System(用于存储大型文件)和Hadoop分布式并行处理框架(称为MapReduce)。
但是,Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案,摆在人们面前的既有挑战,也有机遇,只有处理好这 。
## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性
Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析,还是希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平,都可以通过这项技术一一实现,从而大幅降低成本并创造新的收入。
依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop
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| 2 年前 3
Curve元数据节点高可用
• 1. 需求
• 2. 技术选型
• 3. etcd clientv3的concurrency介绍
• 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成
• 3.2 Campaign的流程
• 3.2.1 代码流程说明
• 3.2.2 举例说明Campagin流程
• 3.3 Observe的流程
4. MDS使用election模块的功能进行选主 区
4.2.5.1 事件一先发生
4.2.5.2 事件二先发生
4.2.6 异常情况4:Etcd集群的follower节点异常
4.2.7 各情况汇总
### 1. 需求
mds是元数据节点,负责空间分配,集群状态监控,集群节点间的资源均衡等,mds故障可能会导致client端无法写入。
因此,mds需要做高可用。满足多个mds,但同时只有一个mds节点提供服务,称该提供服务的m 熟知的就是zookeeper和etcd,考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块,一是mysql,用于存储集群拓扑的相关信息;二是etcd,用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用,没必要引入其他组件。
使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制:TTL和CAS。TTL(time to
live)指的是给一个key设置一个有效期,到期后key会被自
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| 1 年前 3
## Greenplum
## 新一代数据管理和数据分析 解决方案
## 关于Greenplum公司

## Greenplum

- Greenplum是一家数据库软件公司,在数据处理和BI/DW领域,提供容量最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。
• Greenplum总部位于圣马蒂奥,加利福尼亚州,美国,成立于2003年6月。
• Greenplum 中国于2008年12月正式成立.
官方网站:
www.greenplum.com
www.greenplum-china ts/9/8/b/3/98b3d2ca5ab52d44cfe0bd9d7d1dfbef/p2_3.jpg)
## Greenplum: 简介
## 推动数据依赖型企业的发展
Greenplum数据引擎软件为新一代数据仓库所需的大规模数据和复杂查询功能所设计
## 全球各地的一些Greenplum客户
## 亚太地区
## 欧洲、中东、非洲
## 北美
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| 2 年前 3