1. 2. 1. 3. 1. 2. 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 流程举例说明？ 例 1：rename KV/DB 中（如 redis、tikv...），而这些 KV 本身就支持事务，所以它只要把这些操作打包成事务扔给 KV 就可以了 如果采用 Juicefs 的方案，我们需要在 metaserver 层实现分布式事务 方案实现 方案一：chubaofs 从以上的分析来看，chubaofs 的方案是可行的，参照其实现就行 方案二：事务方案 前言（关于 MVCC）： MVCC ( ) MVCC 可以保证事务 ACID 中的 C(一致性) 和 I(隔离性)) 方案主要借鉴 leveldb 与 etcd(boltdb) 中事务的实现（主要利用 mvcc），方案设计如下：© XXX Page 7 of 15 整体思路如下： 在 MDS 所有 copyset 中增加一个 txid 字段，保存当前 copyset 已成功的事务 id（该事务 id 顺序递增，事务每成功一次则加一）

Kubernetes-Deployer，辅助 NestOS 解决在使用容器技术与容器编排技术实现业务发布、运维时与底层环境高度解耦而带来的运 维技术栈不统一，运维平台重复建设等问题，保证了业务与底座操作系统运维的一致性。 功能描述 应用场景 特性增强 20 openEuler 24.03 LTS 技术白皮书 特性增强 特性增强 21 openEuler 24.03 LTS 技术白皮书 AArch64 openEuler 24.03 LTS 技术白皮书 • 高可用 针对 MGR 进行了大量改进和提升工作，新增支持地理标签、仲裁节点、读写节点可绑定动态 IP、快速单主模式、智能选主， 并针对流控算法、事务认证队列清理算法、节点加入 & 退出机制、recovery 机制等多项 MGR 底层工作机制算法进行深度优化， 进一步提升优化了 MGR 的高可用保障及性能稳定性。 - 支持地理标签特性，提升多机房架构数据可靠性。 支持智能选主特性，高可用切换选主机制更合理。 - 采用全新流控算法，使得事务更平稳，避免剧烈抖动。 - 优化了节点加入、退出时可能导致性能剧烈抖动的问题。 - 优化事务认证队列清理算法，高负载下不复存在每 60 秒性能抖动问题。 - 解决了个别节点上磁盘空间爆满时导致 MGR 集群整体被阻塞的问题。 - 解决了长事务造成无法选主的问题。 - 修复了 recovery 过程中长时间等待的问题。

性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench 延迟降低21% TPS提升26% 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 3. iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构

Jenkins 流水线设计的， Jenkins 的部署与数据中心一一对应。由于路特斯使用的是混合云，且数据中心遍布海外，导 致 Jenkins 数量庞大，随着业务扩张，早期架构难以适应快速变化，大量重复的事务性工作使得运维的人力捉襟见肘。 Zadig 的引入助力解决了这些挑战，推动了研发交付的数字化转型。 选择 Zadig 实现出海跨团队协作、跨云 / 跨地域自动化部署 背景需求 路特斯迎来了技术选型的决 环境公开透明 4. 更新过程可追溯 Zadig — 托管项目方案 演示 -> 环境治理场景：数千开发者、 5 条业务线、多分支多环境协作 IoT 端云混合场景：打通云和端混合部署，实现一致性交付流程 v 上线资源设备只能人工确认，资源设备没有统 一的管理平台。 研发排查问题困难，对于服务进行诊断，每有 一个资源设备都需要给研发单独分配 SSH 权 限，管理成本巨高。 开发

Jenkins 流水线设计的，Jenkins 的部署与数据中心一一对应。由于路特斯使用的是混合云，且数据中心遍布海外，导 致 Jenkins 数量庞大，随着业务扩张，早期架构难以适应快速变化，大量重复的事务性工作使得运维的人力捉襟见肘。Zadig 的引入助力解决了这些挑战，推动了研发交付的数字化转型。 选择 Zadig 实现出海跨团队协作、跨云/跨地域自动化部署 背景需求 路特斯迎来了技术选型的决 3. 环境公开透明 4. 更新过程可追溯 Zadig — 托管项目方案 演示-> 环境治理场景：数千开发者、5 条业务线、多分支多环境协作 IoT 端云混合场景：打通云和端混合部署，实现一致性交付流程 v 上线资源设备只能人工确认，资源设备没有统 一的管理平台。 研发排查问题困难，对于服务进行诊断，每有 一个资源设备都需要给研发单独分配 SSH 权 限，管理成本巨高。 开发 debug

统一的分配器：数据结构使用统一的分配器，这样可以打破不同数据结构之间的界限，使得内存管理更加地简单 与灵活。 3. 采用软更新技术，简化了实现复杂度：软更新 (Soft Update) 是一种轻量级的保证文件系统一致性的技术。 4. 基于指针的目录双视图计数机制，减少元数据同步开销，有效提升文件系统读写性能。 5. 依赖跟踪：目录项的新建、删除等操作并不是立刻持久化的，在进行相应的操作后，只是在 inode openEuler 社区的技术领导机构。 技术委员会的主要职责如下 : 1. 技术委员会拥有技术决策的最终裁决权。 2. 决策社区技术的发展愿景和方向。 3. 决策社区 SIG 的成立、撤销、合并等事务。解决 SIG 组之间的协作冲突，辅导、审视和监督 SIG 组的日常运作。 4. 落实社区日常开发工作，保证 openEuler 操作系统版本高质量发布。 5. 导社区在体系架构、内核、虚

信息，对指定业务进行内核 热升级，并进行质量可靠性保证，在升级失败后保证回滚到旧内核上。 2. 业务进程保存：利用系统 Checkpoint 保存业务进程和资源状态，保证系统业务状态与资源的一致性。 3. 新内核加载：利用系统 Kexec 机制实现新内核的快速加载，保证端到端业务秒级恢复。 4. 业务进程恢复：利用系统 Restore 技术对已保存的业务状态与资源进行恢复。 应用场景 openEuler 社区的技术领导机构。 技术委员会的主要职责如下 : 1. 技术委员会拥有技术决策的最终裁决权。 2. 决策社区技术的发展愿景和方向。 3. 决策社区 SIG 的成立、撤销、合并等事务。解决 SIG 组之间的协作冲突，辅导、审视和监督 SIG 组的日常运作。 社区愿景 openEuler 社区的愿景是：通过社区合作，打造创新平台，构建支持多处理器架构、统一开放的操作系统社区，

connections.waiting - 查询中的连接 数。 pgsql.connections.idle_in_transaction_aborted - 空闲的连接（in transaction）且 事务中的语句之 一导致错误。 从 Zabbix 5.0.1 开始支持此监控 项。 pgsql.dbstat[,,, dbName] 920 Key 缓冲区高速缓存 中的命中）。 pgsql.dbstat.xact_rollback.rate[”{#DBNAME}”] - 数据库中回滚 事务数。 pgsql.dbstat.xact_commit.rate[”{#DBNAME}”] - 数据库中已提 交的事务数。 pgsql.dbstat.tup_updated.rate[”{#DBNAME}”] - 数据库中更新 的行数。 pgsql.dbstat 享对象上校验失 败次数, 如果数 据校验功能被禁 止则返回 NULL (仅 PostgreSQL 12 支持). pgsql.dbstat.sum.xact_commit - 数据库中已提 交的事务数。 pgsql.dbstat.sum.conflicts - 由于与备用服 务器上的恢复冲 突而取消查询的 数据库统计信 息。 pgsql.dbstat.sum.deadlocks - 数据库中死锁

PCRE 库 Zabbix 中的正则表达式支持已从 POSIX 扩展正则表达式切换到Perl Compatible Regular Expressions （PCRE），以增强正则表达式和前端的一致性。 从以前的版本升级时，请务必阅读相应的升级注意事项! ::: 5.11 Web 监控中的 URL 编码支持 以前 web 监控中的变量值不变的情况，变量值的任何 URL out. 9 应用 概述 应用程序用于对逻辑组中的监控项进行分组。 例如，MySQL 服务器应用程序可以包含与 MySQL 服务器相关的所有监控项：MySQL 的可用性、磁盘空间、处理器负载、每秒事务数、慢 查询数等。 应用程序也用于分组 Web 场景。 如果你正在使用应用程序，那么在 Monitoring → Latest data 数据中，你将看到在各自应用程序下分组的监控项和 Web 场景。 CA 验证。 如果 它有 效， 由 CA 签 名， 这时 主体 字段 可以 用于 仅允 许一 个主 体字 符串 值。 如果 此字 段为 空， 则接 受 CA 签名 的任 何有 效证 书。 共享密钥一致性共享密钥身份 符串 809 参数描 共享密钥（PSK）共享密钥 ( 6 进 制)。 如果 Zab- bix 使用 mbed TLS （Po- larSSL） 库， 最大 长度 为 64

中间件只是起点，PolarDB-X 可能是离终点最近的那个 对近十年的探索以及五年的上云 经验进行重新思考，面向未来设 从运维视角实现计算存储一体化 计新架构 产品形态 基于MySQL XA实现分布式事务 基于外部组件进行扩容 支持扩容 分布式事务 一体化尝试 Review 2.0 开源 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2021年10月20日，云栖大会宣 布开源 2020年5月，PolarDB-X 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 • 实现复杂度高 Q: 保证分布式事务完整性与顺序 • 同一连接串 已验证工具或系统 • MySQL Slave（change master） • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium • Streamsets • mysql-binlog-connector-java • Flink CDC 性能指标 • 25w rps • 8GB 大事务 • 5s