关闭⽂件时会发送FLUSH请求和RELEASE请求FUSE⽂件IO读写流程FUSE的IO路径及瓶颈分析 • 对⽐测试 • ⽂件访问测试直接访问ext4 • 通过FUSE访问passthrough_ll底层ext4 • 内核调⽤延迟测试 • 与FUSE Daemon通讯120us左右，FUSE Daemon⼤概10us以内 • 瓶颈在/dev/fuse通讯开销基于FUSE可能的优化点 • 降低内核与libfuse通讯延迟 LD_PRELOAD重载⽂件系统系统调⽤ • vpp / f-stack / DirectFUSE • Kernel版本实现 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析 • 环境 • FUSE daemon使⽤ passthrough_ll 调⽤底层ext4 • 进程共享内存通信延迟10us+ • others 开销 10us+ • fu

新介质的文件系统，可代替 EXT4，XFS 等文件系统，满足单机应用、云原生分布式应用高性能 数据存储诉求。 openEuler 21.09 技术白皮书 12 内存分级扩展 当前内存制造工艺已经达到瓶颈，Arm 生态发展让每个 CPU 核的成本越来越低。数据库、虚拟机、大数据、人工智能、 深度学习场景同时需要算力和内存的支持。内存容量成为了制约业务和算力的问题。 内存分扩展通过 DRAM 和低速内存介质，如 新型技术的成熟，还可应用 于物联网 IOT 设备，边缘智能计算设备等。 分布式内存 ( 敬请期待 ) 海量数据的时效性处理推动了应用的规模化扩展，大规模集群分布式应用加剧了复杂性和性能挑战，凸显了现有计算 架构的瓶颈。分布式内存套件是集群分布式应用加速平台，针对大数据、HPC、AI、分布式存储、数据库、云与虚拟化等 分布式应用场景，通过内存数据处理、近数计算等关键技术实现应用性能倍数级提升。分布式内存套件在多样化算力和

增强：支持外部接口自定义配置分区 rmid，支持 MPAM 设备节点通过 device tree 配置启动，可用于虚拟化 等场景。 • TCP 压缩特性：hbase 等分布式数据库节点间数据传输量大，网络传输是性能瓶颈；在 TCP 层对指定端口的数据进 行压缩后再传输，收包侧把数据解压后再传给用户态，从而提升分布式场景节点间数据传输的效率。 • 支持 SGX 特性：SGX (software guard extensions) 的进程，而避免内核复位。 d) 支持 osnoise tracer：osnoise tracer 支持分析系统噪声对业务线程的干扰，可以清晰的找出干扰源。 内存分级扩展 当前内存制造工艺已经达到瓶颈，生态发展让每个 CPU 核的成本越来越低。数据库、虚拟机、大数据、人工智能、深 度学习场景同时需要算力和内存的支持。内存容量成为了制约业务和算力的问题。 内存分级扩展通过 DRAM 和低速内存介质，如

系统优化，通过优先在本 NUMA 节点内传递， 能大量减少跨 NUMA 的 Cache 同步和乒乓，从而提升锁的整体吞吐量，提升业务性能。 • 支持 TCP 压缩：大数据等场景节点间数据传输量大，网络传输是性能瓶颈。在 TCP 层对指定端口的数据进行压缩后 再传输，收包侧把数据解压后再传给用户态，从而提升分布式场景节点间数据传输的效率。 • 热补丁：内核热补丁主要针对内核的函数实现的 bug 进行免重启修复，原理主要在于如何完成动态函数替换， CTinspector 项目 CTinspector 是天翼云科技有限公司基于 ebpf 指令集自主创新研发的语言虚拟机运行框架。基于 CTinspector 运行框 架可以快速拓展其应用实例用于诊断网络性能瓶颈点，诊断存储 I/O 处理的热点和负载均衡等，提高系统运行时诊断的稳 定性和时效性。 CTinspector 框架的主要部件包括： • ebpf compiler/JIT：将 C 代码编译为 ebpf

多个target时，如果挂的设备多，一旦客户端请求量大，就会忙不过来。 • 开源界有尝试修改 • 例如sheepdog的开发者提交过一个patch，但是测试效果不理想，分析 原因，event loop依然是瓶颈对TGT的性能优化 • IO是使用多个epoll 线程，充分发挥多CPU能力 • 当前策略是每个target一个epoll线程，负责Initiator发过来的I/O • 好处是各target上的

如果解决系统用户体验和性能，对 于业务、运营、转化率、收入有什 么影响？ 运维 + 业务 + AI → 数字化 智能优化业务： ⚫ 系统化关联IT数据和业务数据 ⚫ 实时/提前自动发现、量化业务瓶颈 ⚫ 一键智能定位根因，自动优化 明确结果（举例）： ⚫ 提高用户体验至200ms内，可以每小时增加XXX个订单 ⚫ 主动找到被影响客户ID并补救 ⚫ 提高业务办理成功率至99.99% ⚫

requests:holt_winters_rate1h offset 7d 告警规则: 预测业务A请求量量异常 异常响应 todo • 异常事件关联关系挖掘 • 全联路路模块调⽤用分析 • 瓶颈分析 针对历史事件 针对当前事件 • 异常检查(动态阈值) • 异常定位(根因分析) • 快速⽌止损 针对未来事件 • 故障预测 • 容量量预测 • 趋势预测 Thank You

●发挥某些被操作系统屏蔽的功能，例如nvme write zero ●根据阿里《When Cloud Storage Meets RDMA》的说法 ●在100Gbps网络带宽时，内存带宽成为瓶颈 ●Intel Memory Latency Checker (MLC)测试得到的CPU内存带宽是 61Gbps10/17/22 3 RDMA可以减轻CPU负担 ●可以减少CPU操作网络通讯的开销

130KCLIENT性能优化  发送RPC耗时较长  增加发送线程个数  在bthread协程中使用std::mutex/spinlock，在大量并发的情况下，会阻塞worker线程，也 存在瓶颈  std::mutex/spinlock 改成 bthread::Mutex  …… 128深度、4K随机写欢 迎 大 家 参 与 C U R V E 项 目 ！  github主页：

单深度fio测试chunkserver内部时延统计 Raft 日志落盘延迟 优化前性能分析：braft日志落盘时延占据了ChunkServer处理时延的50%以上，因此推断braft日志落盘存在瓶颈 ChunkServer性能优化主要是braft日志落盘优化，包括三个方面： 1、追加写改为覆盖写 2、写入时4KB对齐 3、改为O_DIRECT模式 How？ Why？新版本ChunkServer性能优化