© XXX Page 1 of 9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 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 Read流程 ReleaseCache流程 背景 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 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 s3Chunk

curvefs client 删除文件和目录功能设计© XXX Page 2 of 15 背景 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： Trash机制： Session机制： 遗留问题 工作量评估 背景 目前curvefs client版本对删除unlink和rmdir的设计只有简单的删除inode和dentry结构，遗留了nlink和lookup count相关的内容还未实现，是不完备的。本文首先调研moosefs，chubaofs等分布式系统，参考并设计解决上述遗留问题。 当前删除接口代码如下：© XXX Page 3 of 15 ret; } 存在两个问题: 一是删除时nlink字段未考虑： 文件的nlink用于实现hard link。 hard link使用nlink字段表示文件的link的引用计数，第一次创建文件是nlink字段为1。每创建一个新的指向该文件的hard link时,nlink字段+1， 每删除一个hard link或指向的原文件时，nlink字段-1。© XXX Page 4 of 15 当nl

TGT 服务器的优化块设备协议 • NBD • Linux专有块设备协议 • iSCSI • 广泛支持的外部设备协议（块，磁带等）Curve云原生存储支持块设备 • 通过NBD，只支持Linux • 通过SDK API，目前只支持Linux • PFS • 扩大使用范围 • 通过iSCSI支持更多系统，例如Windows, 类UNIX系统等，使用两项基础 技术 • TCP/IP 可靠性、稳定性方面有自己的的特色，使用raft副本一致性和copyset概念可以自动 修复损坏的副本，并且可扩容。无论在可靠性、稳定性还是性价比方面都很有优势， 使用廉价硬件搭建。iSCSI软件 • Client端: iscsi initiator，系统自带 • Linux open-iscsi • Windows iSCSI 发起者 • 服务器端 • 必须是CurveBS原生支持的平台，因为需要 • 作为LILO支持用户态的接口 • 如何评价LILO • 输出内核块设备I/O效率高 • 不利于把复杂的存储协议代码搬进内核，例如(curve, brpc, c++, protobuf 等) • TCMU多了一层转接，配置过程复杂，业界踩的坑不够多。 • TCMU的用户态代码会受到框架约束，不够灵活。iSCSI target 服务器 • TGT(STGT) • 比较久的历史，原来叫STGT，后来改成TGT

r a f t 在 C u r v e 存 储 中 的 工 程 实 践 陈威Curve介绍 01 02 raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化项目背景 Curve是一个 高性能、更稳定、易运维 的 云原生 分布式存储系统，支持 块存储 和 文件存储 2018~2021 Curve块存储 2021~2022 Curve文件存储 算力平台kubernetes的迅速发展 • AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 Curve块存储和文件存储均采用raft协议整体架构 • 对接OpenStack平台为云主机提供高性能块 存储服务 • 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 型的持久化存储卷 • 对接PolarFS作为云原生数据库的高性能存储 底座，完美支持云原生数据库的存算分离架 底座，完美支持云原生数据库的存算分离架 构 • Curve作为云存储中间件使用S3兼容的对象 存储作为数据存储引擎，为公有云用户提供 高性价比的共享文件存储 • 支持在物理机上挂载使用块设备或FUSE文件 系统开源社区 社区运营 生态共建 开源共建 源码兜底 技术领先 目标 方法 影响力 降本 获客 用户 开发者 操作系统 芯片 数据库 云原生 AI训练 大数据 社区生态Curve介绍 01 02

1 用UCX实现BRPC对RDMA的支持 徐逸锋2 BRPC简介 ●BRPC是Curve的基础通讯框架 ●支持远程过程调用 –C++ –TCP传输 –bthread协程(m:n调度，减少基于内核的下文切换 ，减少cache miss) ●多协议支持 –baidu_std,http,grpc… ●protobuf3 BRPC简介 ●Client/Server架构 ●使用Protobuf定义协议文件 –代表一个连接，Client通过Channel发 送请求和接收应答 ●Server类 –代表一个服务器，可以注册不同的 接口服务，例如上面的EchoService6 BRPC SERVER7 BRPC SERVER8 BRPC client9 BRPC EndPoint EndPoint是一个代表通讯地址的数据结构, 是一个C++类。 字段: ip，port ●在Socket创建时需要提供EndPoint ●Accept的Socket可以获得Remote EndPoint10 BRPC Socket对象 ●brpc最终的网络通讯都集中在socket对象里面 ●读socket通过EventDispatcher触发 ●上层发送网络数据通过写socket完成，不能立刻完成的，则去启动后台bthread去完成。11 BRPC SocketMap ●根据EndPoint作为一个map的Key，Value是Socket对象

unlink rmdir opendir readdir getattr & setattr access rename symlink & readlink link flush & fsync 其他 功能分析 模块划分 接口设计 Cache设计 时间 作者 内容 2021-04-27 许超杰 初稿 背景 CurveFS初步设计见 ， 目前需细化Client端设计 对接fuse，提供通用文件系统接口。对于fuse接口，先前进行了一些调研，见FUSE调研 提供lib库，提供对接分布式数据库接口，这一部分，可参考polarfs的接口，如下图所示。 根据讨论，我们首先对接fuse的lowlevel operators，对于数据库的lib库接口，后续可以在此基础上再做一层对接。lowlevel operators接口一共45个，如下： +init +destroy superblock），块分配器（bitmap）和root inode所在的copyset、 metaserver ip等信息 去metaserver获取文件系统信息（super block），缓存到client端。 destroy void (*destroy) (void *userdata); 清理init缓存的文件系统信息。 lookup void (*lookup) (fuse_req_t

维 秦 亦 1/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系Curve 是网易针对块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 多种场景自研的分布式存储系统：  高性能、低延迟  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近两年  已完整开源 • github主页： https://opencurve github代码仓库： https://github.com/opencurve/curve Curve 3/33为用户服务 作为一个复杂的大型分布式存储系统，Curve 需要利用科学的方法论和专业的工具，在整个 软件生命周期内更好地为用户服务：  质量——向用户交付稳定可靠的软件；  监控——直观地展示Curve运行状态；  运维——保障Curve始终稳定高效运行。 质量 ✓ 质量管理体系（设计、开发、review、CI） 运维工具（部署工具、管理工具） 4/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系软件质量 软件质量的定义是：软件与明确地和隐含地定义的需求相一致的程度。 为了确保最终交付的软件满足需求，必须将质量控制贯穿于设计、开发到测试的整个流程中。 设计  设计流程  文档规范 开发  编码规范与提交流程  版本管理 测试  测试方法论  CI与异常测试

1 基于SPDK的CurveBS PFS存储引擎10/17/22 2 Why ●为了减少使用cpu做内存copy，减少系统调用 ●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 (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 ●读写内存都由网卡进行offload ●应用程序不再通过系统调用在内核和用户态来回切换10/17/22 4 磁盘的读写 ●基于EXT4的存储引擎，依然需要通过系统调用来回切换 ●读写都需要CPU拷贝数据 ●不能发挥某些NVME的功能，例如write zero10/17/22 ●对代码比较熟悉 ●找一个能管理裸盘，具有产品级可靠性的代码挺难的 ●PFS支持类POSIX文件的接口，与使用EXT4的存储引擎代码很像， 所以容易移植现有代码到PFS存储引擎 ●CurveBS对文件系统元数据的操作非常少，对文件系统的要求不高， 所以不需要元数据高性能，这方面PFS也合适10/17/22 6 对PFS的修改 ●基于阿里开源的PFS ●不再基于daemon模式，而是直接使用pfs

问题2：本地文件系统挂载默认是共享的？ 问题3：文件系统访问控制是在哪一层实现的？ 二、文件系统权限管理 文件类型 文件权限 特殊权限(SUID, SGID, STICKY) 文件默认权限umask 用户&用户组 文件系统用户权限管理 对mode的管理 对ACL（Access Control Lists）的管理 ACL Access Entry保存在哪？ ACL的表示 内存中的ACL 是如何与具体的 Inode conf=./curvefs/conf/curvefs_client.conf /tmp/fsmount 问题1：root用户无法访问挂载目录 测试发现client mount进程是哪个用户启动的就只有该用户(filesystem owner)可以访问该目录，即使挂载点mode是777。 # filesystem owner wanghai01@pubbeta1-nostest2:/tmp$ # cd fsmount bash: cd: fsmount: Permission denied© XXX Page 4 of 33 查阅资料发现这是fuse的一种安全策略，默认是只有filesystem owner拥有该文件系统的访问权限，如果想要其他用户有权访问，需要在挂载参数中指定‘-o allow-root’ 或'-o allow-other'以允许相应用户有权访问该文件系统，如果挂载

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件系统，其中高性能主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve是实现了块存储，向上提供块设备服务，CurveFS会基于此实现。第一阶段的目标是实现 满足数据库场景的文件接口。 调研 开源fs 当前对已有的开源分布式文件系统进行了调研，主要包括系统架构， 并对以上文件系统在相同环境进行了元数据节点性能测试： 。测试结果c开发的moosefs和fastcfs元数据性能远优于go开发的chubaofs和c开发的cephfs，理论上分析这个结果是合理的，分布式的元数据设 调研测试 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： CurveFS kv方案设计 kv方案设计 curve实现块设备时，元数据不是扁平化的设计，而是采用来有目录层级的 namespace 方式，namespace 已经实现了 fs 元数据管理的雏形，具备了基本的元数据管理功能。（当时为什么要设计为 namespace 的管理形式？留有租户这个概念），直接基于 namespace 开发： a. 功能 软/硬链接：目前是都不支持的。软链接可以通过标识文件类型解决；由于 prefix