新一代云原生分布式存储—Curve 上 李小翠 网易数帆存储团队分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 Ceph 架构简介 | 场景介绍 | 使用中的问题 Curve 架构简介 | 数据对比 | 应用情况 FAQ 答疑存储的发展 互联网时代，数据大爆炸 大型主机 成本高 单点问题 扩容困难 各存储设备通过网络互联 各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本：共用基础设施 弹性：随意扩缩容 速度：更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念： 易用性：跨平台，超融合，弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 对指定地址空间进行随机读写 传统意义的块存储：磁盘分布式存储的要素 如何构建分布式文件系统？ 以分布式块存储为例。 •提供大容量的块设备 •可以在指定地址空间内随机读写 write(offset, len) •服务质量要求：数据不能丢、服务随时可用、弹性扩缩容 要什么 •成百上千台存储节点 •磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求，并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力

Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 4. 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 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 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 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储 1. physical pool用于实现对机

新一代分布式存储系统 Curve 李小翠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 • 可支撑储场景：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一年多，线上异常演练 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github.io/ • github代码仓库： 多个存储软件：SDFS、NEFS、NBS • 已有的开源软件：Ceph • 不能胜任性能、延迟敏感的场景 • 异常场景抖动较大（比如慢盘场景） • 去中心节点设计在集群不均衡的情况下需要人工运维 • 基于通用分布式存储构建上层存储服务背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度基本架构 • 元数据节点 MDS 1.244 3.2 3.1 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

Curve核心组件之 MDS 陈威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 • 可支撑储场景：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一年多 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github.io/ • github代码仓库： https://github segment是给文件分配空间的最小单位 。 • PageFileChunkInfo: chunk是数据分片的最小单元。 segment 和 chunk的关系如下图:NAMESERVER Namespace的文件的目录层次关系如右图。 文件的元数据以KV的方式存储。 • Key：ParentID + “/”+ BaseName； • Value：自身的文件ID。 这种方式可以很好地平衡几个需求： • 文件列目录：列出目录下的所有文件和目 CopySet的粒度进行探活、配置变更，降低 开销。 3. 提高数据可靠性：在数据复制组过度打散的情况下，在发生多个节点同时故障的情况下，数据的可靠性会受 到影响。引入CopySet，可提高分布式存储系统中的数据持久性，降低数据丢失的概率。COPYSET ChunkServer，Copyset和Chunk三者之间的关系如下图： Mds在分配空间时，轮流在不同的copyset中分配，每次从copyset中分配1个chunk，

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 • 基于Openstack构建云计算平台 • 底层存储使用Ceph块存储 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 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 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 raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化RAFT协议简介 什么是raft • raft 是一种新型易于理解的分布式一致性复制协议，由斯坦福大学的Diego Ongaro和John

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，元数据内存结构，元数据持久化，调研文档如下： 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： 可用性足够，由于是 master-slave 的方式，master 以同步方式调用 slave，slave 在内存中也缓存了全部元数据信息 master-slave 多副本数据 CurveFS 分布式元数据设计 类似 chubaofs 的元数据设计方式，同样是采用 dentry，inode 两层映射关系，所有的元数据都缓存在内存中。元数据是分片的，使用 multi-raft 持久化元数据以及保证多副本数据一致性。基于这种方式开发：

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 https://opencurve.github.io/ • 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。 设计文档 POC 开发 7/33设计文档规范 设计文档需要具备以下内容：  修订记录  审批记录  系统介绍  相关调研  架构  重要流程  关键算法  接口  数据库设计  非功能特性设计  参考文献 8/33代码编写规范 Curve代码编写规范遵循Google Style Guides（https://google.github.io/styleguide/）

PolarDB开源生态介绍 阿里云 digoal为什么开源是未来?阿里巴巴开源缩略图数据库开源大图PolarDB开源云原生分布式数据库家族 : 兼容MySQL&PostgreSQL用户 生态伙伴 人才 降本提效 团队成长 商业服务 用户合作 • 联合实验室 PolarDB云原生分布式开源数据库产品 高校合作 • 课程合作 • 科研项目合作 • 工作组 高校 协同育人、教学优化成果 竞技栏目: 100万/场 曝光流量 • SIG • Issue 开源代码协作 • 理事会 • 人才发展委员会 • 技术委员会 开源社区治理 • 联合解决方案|产品 • OxM发型版 • 数据库管理产品 • 数据迁移、联邦产品 生态伙伴合作 高校合作 学习、分享、比赛、贡献 服务客户 开源共建 社区运营 生态建设 获得生态 商业服务 使用开源 PolarDB 开源学习 开源共建 2022S1: 3500W曝光 150W学习人次 2万+实践体验 2K+持证人才 PolarDB开发大赛: 230+参赛选手 21K+ 社区用户 • 全面开源 • 兼容PG&MySQL • 透明分布式 • HTAP • 企业特性(闪回、TDE、冷热分离...) 50+全链路伙伴: 韵达、莲子数据、网易数帆、 龙蜥、武汉大学 ... 等 需求 手段 需求 手段 需求 手段 需求

C u r v e 核 心 组 件 之 C l i e n t 吴汉卿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400+天 • 已开源 • github主页： https://opencurve

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