© XXX Page 1 of 3 curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余)© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 背景 只考虑单客户端, 单metaserver 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

设置的大小，您必须分析工作负载的特定要求。考虑影响 etcd 负载的节点、pod 和其他相关因素的数量。 以下硬盘功能提供最佳的 etcd 性能： 支持快速读取操作的低延迟。 高带宽写入，实现更快速的压缩和碎片处理。 高带宽读取，加快从故障恢复。 固态硬盘是最小的选择，NVMe 驱动器是首选的。 来自不同制造商的服务器级硬件可以提高可靠性。 RAID 0 技术以提高性能。 专用 etcd 驱动器。不要将日志文件或其他重重工作负载放在 1.7. 分离 ETCD 数据 对于大型、高密度的集群，如果键空间增长过大并超过空间配额，etcd 的性能将会受到影响。定期维护并 处理碎片化的 etcd，以释放数据存储中的空间。监控 Prometheus 以了解 etcd 指标数据，并在需要时对 其进行碎片处理；否则，etcd 可能会引发一个集群范围的警报，使集群进入维护模式，仅能接受对键的读 和删除操作。 监控这些关键指标： etcd_ 显示数据库大小，包括等待碎片整理的可用空间 在导致磁盘碎片的事件后（如 etcd 历史记录紧凑）对 etcd 数据进行清理以回收磁盘空间。 历史压缩将自动每五分钟执行一次，并在后端数据库中造成混乱。此碎片空间可供 etcd 使用，但主机文 件系统不可用。您必须对碎片 etcd 进行碎片清除，才能使这个空间可供主机文件系统使用。 碎片清理会自动发生，但您也可以手动触发它。 注意 注意 自动清理碎片非常适合大多数情况，因为

能力等等。 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-新发展 由于历史遗留或者软件形态所限制，不可能所有的软件都可以被微服务化或被容器化，那么现在阶段来看，整个 数字化转型的一些困难就是处于在技术上的碎片化，为云原生彻底发挥对极端变化的适应性价值还有很多障碍。 在统一的K8s管理面下， 通过一种代理容器(内置 了管理虚拟机的逻辑） 来启动虚拟化Pod， 此时可以同时在统一的 容器云平台下运行微服 务化容器化或者未容器 大部分周边依赖无法做到平台化，导致管理碎片化严重，并与 微服务框架直接关联，成本较高。 Ingress Service A Service B Service C k8s-ETCD ConfigMap Zipkin EFK prometheus • 适合新项目上云，如果是已经存在的项目就需要修改代码 • 注册中心、配置中心、跟踪链、日志分析、性能分析、流量网 关等都是平台提供的，也需要碎片化适配，并与微服务框架直 熔断器 服务发现 SideCar SideCar 统一化Service Mesh’s Control Plane • 通过将服务治理、通信、安全等从微服务框架中以独立进程剥离出来，解决了微服 务治理的碎片化以及基础设施耦合问题。 • 但是Sidecar（数据面）在国际化组织和企业联盟的努力下，也形成了叫做UDPA （Universal Data Plane API）的标准，使得在不同场景下的数据面在API层面达成统

等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 KPI数值 Tracing 通过TraceId来 标识记录并还 升级时很难给予企业信心，这种交付 方式很难被自动化。 标准化能力-微服务PAAS-OAM-万花筒PAAS-1-引子 客户环境交付 制品 • 云应用交付最难的还不是RT的 碎片化，最难的是环境依赖的 碎片化，比如，硬件环境、网 络环境、运维规范等的碎片化。 尤其是运维方面的差异化，必 然导致私有Paas的出现！ • 虽然服务网格、虚拟化等正在 努力解决交付困难的问题，但 是依然对除RT外的环境依赖碎 片化无能为力。

B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux   Windows) Windows) • 访问速度飞快，是所有 像性别、状态值等等建立索引没有意义 像性别、状态值等等建立索引没有意义  字段唯一，最少，不可为 字段唯一，最少，不可为 null null  对大数据量表建立聚集索引，避免更新操作带来的碎片。 对大数据量表建立聚集索引，避免更新操作带来的碎片。  尽量使用短索引，一般对 尽量使用短索引，一般对 int int 、 、 char/varchar char/varchar 、 、 date/tim date/tim

环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog YAML 产品 开 发

由于元数据全部缓存在本地，而且磁盘空间远大于内存空间，所以一台机器上能放多少个inode和dentry最大的限制在于内存。 按照最差的情况，文件里面全部都是碎片，那么metaserver上的空间碎片将会占用最多的空间。这里忽略掉其他次要的因素，考虑全是空间碎片信息，每条记录只保存4KB数据，可以保存多少元数据。 选取占用空间更多的S3ChunkInfo。按照一台metaserver 256GB内存容量全

6251003742218018" 29) "fragmentation" //内存碎片率 30) "1.1039986610412598" Peak memory: peak.allocated/total.allocated > 1.5，此时内存碎片率可能比较高 High fragmentation: fragmentation > 1.4，此时碎片率比较高 Big slave buffers: 每个slave

腾讯云提高K8S集群资源利用率实践 庄鹏锐 腾讯云高级工程师 资源利用率分析 Node节点资源碎片 Pod Resource（requests）配置不合理 WorkLoad/HPA 副本数设置不合理 业务空闲时间 解决方案 Pod 压缩 Node 超卖 HPA VPA 动态 调度 碎片 处理 Pod 资源压缩 • MutatingAdmission Webhook Node

Kubernetes 性能要求更高  离线场景，Pod 生命周期短、变更频率高 如何扩展 Kubernetes 集群 单个集群规模垂直扩展 多个集群横向扩展  降低运维管理成本  减少资源碎片  提高资源利用率 Kubernetes 的架构特点 中心化架构 所有组件通过 apisever 交互 随着规模增大存储系统成为瓶颈 etcd 存在性能问题 apiserver etcd • 未来演进 落地效果  压测环境 • 配合 apiserver 优化手段，规模达 5w 节点 200w Pod  生产环境 • 2 W 节点 100w Pod 超大集群，有效降低资源碎片率 落地效果 读写 QPS > 1w • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 影响力构建 集成进入 Kubernetes 作为新型 Storage Backend