用户调用接口，发起IO请求 2. AioWrite将请求封装成io task并放入任务队列 3. 放入任务队列后，异步请求发起成功，返回用户 IO拆分线程 4. 从任务队列取出任务后进行拆分 5. 拆分过程依赖元数据，可能会通过MDSClient向 MDS获取 6. 拆分成的子请求放入队列CLIENT IO线程模型 IO分发线程 7. 从队列中取出子请求准备发送 8. 发送依赖复制组leader，可能会向 Client接收到IO请求后，直接发送 异步RPC（在用户线程） 发送异步4K RPC的平均延迟在11.26us， 这种情况下单线程只有 89055 iops 发送RPC阻塞了用户线程，导致iops下降 优化点： 增加队列，用户请求放入队列，由后台线 程负责发送 86.4K -> 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/spinl

同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 本地缓存盘的异步上传 工作队列: 该队列中保存缓存盘中的待上传文件名 工作线程: 遍历工作队列(队列swap)，从缓存盘目录读取到文件内容并上传到对象存储。文件上传到对象存储后，直接删除。 工作队列做好互斥管理 异常管理 如果客户端挂掉，那么写缓存盘中可能会有残留文件没有上传到对象存储；如果忘记处理，那么这些数据也就相当于是丢失了。

Binlog Maxwell DebeziumPolarDB-X 完全兼容 MySQL Binlog 可行性 • 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

brpc(比较快) –当消息很大时，由brpc提供接收缓冲区（rndv,rendezvous） ●阀值可调 –接收和发送使用无锁队列 ●UcpWorker接收时写入UcpConnection的无锁队列 ●brpc发送时写入UcpWorker的无锁发送队列5455 UcpWorker实现 ●提供命令行参数调整ucp worker的行为 –--brpc_ucp_worker_busy_poll为true时使用busy

好处是各target上的CPU使用由OS负责分配，CPU分配粒度更细 • 也可以多个卷的lun都分配到一个target上，这样多个卷共享一个target， 限制使用一个CPU。 • 管理平面不变。主线程里的事件循环及问题： 管理面是主线程，登录，增、删、改target,lun,session,connection,params 都在主线程，而target epoll 线程也要使用这些数据，多线程冲突，数据一

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 // : call(...) // propagate(...) feedAppendOnlyFile(cmd, ...)

unkCacheMap_不为空，则表示F lush的过程中有新的cache加入，则需要进行合并，合并的规则是新的cache如果和老的cache有重叠则覆盖老的cache。 FsSync流程 1.循环获取FileCacheManager，执行Flush函数。© XXX Page 9 of 9 后台流程 1.在FsCacheManager中增加一个DataCacheNum_字段，如果该字段为0

如果标记删除到实际删除之间的时间间隔非常短, 并且在标记删除前已经开始了整理任务, 可能会出现边删除边整理的状态(出现概率较小) 可以在实际删除前检查当前整理的inode列表, 如果在列表里就暂时跳过(同步删除)/重新丢进删除队列(异步删除) 或者就不管, 处理一下报错, 让后续的应该会开发的数据清理工具来删除, 因为出现这个冲突的概率比较小 truncate: 只进行元数据里len的改变, 触发一下compact就行,