数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查基本架构 • 快照克隆服务器 独立于核心服务 储到支持S3接口的 对象存储，不限制数量 异步快照、增量快照 从快照/镜像克隆 ( lazy/非lazy ) 从快照回滚数据组织形式 • 底层 可用性 / 可靠性 扩展性 / 负载均衡 向上提供无差别文件流 • Application 1 0.998 4K随机写 4K随机读 61.12 % 67.8% 测试环境：6台服务器*20块SATA SSD，E5-2660 v4，256G，3副本场景 高性能高性能 • quorum机制：raft • 轻量级快照 • io路径上的优化 • filepool落盘零放大 • 轻量级线性一致性读 • io路径上用户空间零拷贝 10卷4K随机读写IOPS 294k 185k

• 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器 • 快照 • 克隆快照和克隆的特点 • 快照的定义 快照是云盘数据在某个时刻完整的只读拷贝，是一种便捷高效的数据容灾手段， 常用于数据备份、制作自定义镜像、应用容灾等。 高可用，快照任务中断自动拉起继续转储快照和克隆的特点 • 克隆的定义 • 克隆是指从卷复制出卷的功能，提供快速的复制卷的能力。 • 这里的克隆还包括从快照回滚的功能 • 克隆的特点 • 支持Lazy和非Lazy两种模式克隆 • 支持从快照克隆和从镜像（卷）克隆 • 支持从快照回滚 • 高可用，克隆任务中断自动拉起继续克隆快照克隆服务器架构 • 基于brpc提供restful API的对外http接口 HttpService:

Curve核心组件之ChunkServer 查日苏CURVE CURVE是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟存储底座 • 可扩展存储场景：块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 当前实现了高性能块存储，对接 openstack 和 k8s 网易内部线上无故障稳定运行500+天 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化Curve ChunkServer是数据节点， 成， CS1成为了复制组的一员， CS2不再属于这个复制组。 ⑧ CS3在下一次心跳中向MDS报告本次raft成员变更已完成 ⑨ 等CS1上的copyset数量恢复到和其它节点相差不大时，集群回 到均衡状态，迁移结束ChunkServer核心模块-DataStore ChunkServer的目录结构： • 每个copyset一个目录，后面三个目录由braft管理，data目录由DataStore管理

: struct dentry； 分别从不同场景上进行分析，curve文件系统的元数据应该有以下的操作： 1、系统加载的时候，元数据从持久化介质加载。 2、业务运行过程中，元数据的增删改查。 3、系统退出的时候，元数据持久化。© XXX Page 7 of 24 场景一：系统加载的时候，元数据从持久化介质中加载。 元数据进行恢复的时候，有两种情况。 一种系统必须等到元数据 时候，需要等待一段时间加载内存。 一种是元数据需要全部加载到内存，这种情况下，元数据只需要加载一小部分主要的元数据，比如说super block这种，剩下的比如inode，dentry这种，按需加载，而且使用淘汰机制，内存中不常用的元数据可以淘汰出去。这种方式，扩展性好，元数据服务的扩展性不受限于内存，服务上的内存只有几百GB，而硬盘空 间按照20块1.6TB的盘来计算，一个服务器上可以有32TB的空间，硬盘的 条持久化的记录加载到内存里。实现把string转化为inode结构体，再插入内存结构中。 场景二：业务运行过程中，元数据的增删改查。 如果采用raft的方式对元数据持久化进行保证，所有元数据的处理都是先写WAL，再修改内存结构。那么任何对元数据的增删改查，对应着一条记录，根据记录去修改内存数据。 按照之前的讨论，curve文件系统的元数据管理采取先写log的方式。这里先不考虑log的组成形式。

• 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器CURVE基本架构 01 02 03 04 Client总体介绍 热升级NEBD总体介绍 新版本Client/NEBD性能优化 QEMU、Curve-NBD：上层应用 发送写请求给Chunkserver BRPC线程 10.Chunkserver处理完成后返回RPC Response 11.用户请求的所有子请求完成后，调用 IOTracker::Done 12.调用异步请求回调，返回用户CLIENT IO请求重试 IO分发线程将拆分后的子请求通过RPC请求发往指定的Chunkserver上，RPC有可能会失败，一般情况下 处理逻辑是sleep一个较短时间后重试，但是存在两种特殊的场景：

options ●是创建socket的参数 ●主要成员: –fd 是socket文件句柄 –void (*on_edge_triggered_events)(Socket*) ●可读事件的回调函数16 Server创建Socket Listener 把系统调用创建的listen socket fd传给Socket::Create，获得一个Socket对象17 Socket List ●Listener –接收连接请求 ●Ep –连接对象，在ep上请求发送和接收29 UCP 消息接口类型 ●Active message –速度最快，被brpc使用作为消息传递 –消息通过回调函数接收 –消息异步发送 ●Tag –MPI使用 ●Stream –官方不推荐30 WORKER ●worker是UCX通讯中的核心概念，它是一个进度引擎(progress engine) 关闭连接。此举和Socket原来代码一样，减少了修 改。UcpCm检测到pipe读端可读，关闭UcpConnection。 ●以上修改实际上绕过了BRPC的Event dispatcher触发读写机制，UCX自己完成发送接收45 连接管理器UcpCm ●连接管理类 –全局唯一对象 –通过UcpCm * get_or_create_ucp_cm(void)获取 –完成连接的接受 –完成连接的创建

Q&A基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查 • 快照克隆服务器MDS各个组件 MDS是中心节点，负责元数据管理、集群状态收集与调度。MDS包含以下几个部分： • Topology: 管理集群的 topo 元数据信息。 • Nameserver:

相关调研 moosefs chubaofs 方案设计思考 1.Trash机制是实现1个(类似chubaofs)，还是2个（类似moosefs）？ 2. Trash放在哪里？ 3. 是否需要做session机制（在metaserver打开），来维护inode的打开情况？ 方案设计 Trash机制： Session机制： 遗留问题 工作量评估 背景 目前curvefs client moosefs 未对接forget moosefs 实现了在mds上open，因此删除时可以判断文件是否被打开 moosefs使用了两种机制，来实现上述功能，分别是trash机制和reserve机制（最新版本叫sustained），两种机制如下： trash机制： 对于所有TYPE_FILE类型的文件在删除时， ，则不会立即将该文件彻底删除，而是将其类型修改为TYPE_TRASH并且将该节点从 若其trashtime大于0 站。 通过META文件系统来访问trash 通过trash机制，可实现文件的恢复UNDEL 回收站实现了一个timer，定期判断trashtime，执行定期清理回收站 清理时，当文件仍处于打开状态，则还需要进入下sustained/reserve中。 sustained机制/reserve机制 当一个trashtime等于0的TYPE_FILE类型的文件被一个客户端正

Dailybuild测试 提交issue 开发设计 提交PR review +1 CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 合入master 分支 代码提交流程 异常自动化 测试 混沌测试 （每周一次） CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 邮件通知 Curve所有代码均在github托管。新 代码需要通过CI测试和code

Log Raft Snapshot 持久化文件 key_value_pairs 其他说明 实现 1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案？ redis + muliraft 存在的问题？ redis 改造 vs 自己实现? redis 中哈希表实现的优点？ 参考 前言 根据 filePtah; // WAL dump (WAL : curvefs.waldump : curvefs.dump) }; Q&A© XXX Page 9 of 12 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? 不能，因为 AOF 与 SET/DEL 这些操作不是同步进行的，即使刷入文件配置项 开启最高级别的 always 选项，也有可能丢失一个事件循环的数据，实现如下： appendfsync