Mesh Meetup #4 上海站 ## 蚂蚁金服Service Mesh 渐进式迁移方案 2018.11.25 敖小剑 @ 蚂蚁金服 中间件 龙轼 @UC 基础研发部 ## 1 Service Mesh演进路线 2 实现平滑迁移的关键 3 DNS寻址方案的演进 4 DNS寻址方案的后续规划 总结 ## 蚂蚁金服主站落地：目标与现状  Step By Step 分步进行 Q Resiliency 操作 弹性 ## k8s和Service Mesh落地方案演进路线 背景1：原生Istio无法支撑我们的规模 背景2：k8s（Sigma3.1）将加快普及 部署在K8s上 Service Mesh (Sidecar模式) 部署在K8s上 非SM

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

## 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

# 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](

PC性能极致优化方案-RPAL落地实践  谢正尧 字节跳动 研发工程师  方案诞生的背景 RPC框架Kitex集成 05 性能收益与业务展望 06 ## 第一部分 ## 方案诞生的背景 ## 方案诞生的背景 几种常见的同机通信场景： 1. 微服务合并部署（亲和性部署、sidecar 部署） 2．本地基础组件：mesh sidecar、风控 sidecar、分布式网关... ## 方案诞生的背景 微服务合并部署 微服务化拆分： 1. 序列化 2．网络开销 3. 服务治理 f0ff9d02a06a91/p5_1.jpg) remote call ## 方案诞生的背景 微服务合并形态：sidecar 进程通信  ## 方案诞生的背景 微服务合并形态：亲和性部署 ![Image](/uploads/do

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 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

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| ||||| 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 ## 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方案。即读写缓存相互没影响不相关，写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 ## 缓存层级 缓存层级分为fs->file-