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 Curve块存储 3. Curve文件存储 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 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 3. 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

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 • 稳定性挑战 • 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 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 致已经被提交，系统切换到新的配置(new)。RAFT协议简介 日志压缩 • 日志会不断增长，占用空间 • 采用快照的方式压缩日志 • 在某个时间点，整个系统的状态都以快照的形式写入 到稳定的持久化存储中 • 完成一次快照之后，删除时间点之前的所有日志和快 照。BRAFT简介 • raft协议提出之后，涌现出了非常多的实现，比如etcd，braft，tikv等。 • braft是raft的一

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 通常意义是支持 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

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： 概述背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划背景 • 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 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 数据一致性基本架构 • 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

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 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。 测试用例可以持续积累，成为代码质量的。 目前Curve的 异常测试以及混沌测试 均实现了自动化。 15/33测试用例的编写方法 很多情况下，待测试场景会包含多个变化的参数，每个参数有若干个典 型值；如果将用例覆盖所有可能的情况，总用例数将达到不可接受的程 度。因此，需要通过组合测试的方法，尽量用较少的用例数量覆盖绝大 多数情况：  两因素组合测试 通过测试集覆盖任意两个变量的所有取值组合。理论上两因素组合测

value_length 4 value 长度 value $value_length 保存编码后的 value© XXX Page 5 of 12 其他说明 持久化文件中涉及到的数字均以小端序存储 利用 fork 子进程 (COW) 的方式解决在持久化的过程中，读写冲突的问题以及性能问题 实现 1、inode、entry 的编码 给 inode、dentry 增加编码函数 // 这里要尽可能减少 cluster + 主从复制 (或者第三方 codis + 哨兵) redis cluster/codis 主要解决扩展性的问题，它会进行分片，每个 redis 实例保存分片的 key 主从复制主要解决高可用，一个分片实例挂 2 个从实例，当主节点挂掉时，cluster/哨兵会自动将从节点升为主节点 redis + muliraft 存在的问题？ 每个 raft ，需要独立的 snapshot（目前 可行，因为 leveldb 是可嵌入的，一个 raft 实例中可以绑定一个 leveldb 实例（leveldb 中的 wal 和 SST 文件都可以写到指定的目录) redis 改造 vs 自己实现? 结论：从目前元数据持久化的需要来看，更倾向于自己实现，理由如下： redis 目前不支持单独持久化 redis 中的某个 DB (一个 redis 实例可包含多个 DB) 或数据结构，这对于在要使用 multiraft

Oracle根据双十一350的交易量， 反推出了天价账单也谈所谓的“中间件” 中间件只是起点，PolarDB-X 可能是离终点最近的那个 对近十年的探索以及五年的上云 经验进行重新思考，面向未来设 从运维视角实现计算存储一体化 计新架构 产品形态 基于MySQL XA实现分布式事务 基于外部组件进行扩容 支持扩容 分布式事务 一体化尝试 Review 2.0 开源 2016 2017 2018 2019 ONE Does进入 Kubernetes 生态 04 When in Rome, do as the Romans do.参数设置 容灾部署 CDC 备库重搭 备库重搭 SQL审计 只读实例

6、curve文件系统的多文件系统的设计 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 文件系统的元数据是否全缓存？ 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 是否有单独的元数据管理服务器？ 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 内存空间分配元数据 元数据持久化 元数据扩展 小文件优化 空间管理单位 id和partition的映射关系。这个缓存可以在挂载文件系统的时候缓存在client端。不缓存具体的Inode的结构体，仅仅缓存(inodeid, partitionid)的映射，如果inodeid为uint64类型，partitionid为uint64_t类型，那么一条记录需要16字节。一个文件系统按照10亿的元数据统计，10亿 * 16字节 = 1.5GB，全部缓存到内存需要1.5GB的内存。除了缓存需要占用

, 入队inodekey, 如果是已有inode任务, enqueue直接返回, 不入队 任务开始执行, 尝试根据inodekey获取inode信息, 获取不到就退出; 不是s3类型的inode退出 对于每一个s3类型的inode来说, 对每一个index内的chunkinfo按照chunkid升序排序. 对于一个chunk来说，chunkinfo数量大于20即进行处理 计算变更 - 记录整个chunk最大的chunkid

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 概述整体架构 01 02 03 MDS各组件详细介绍 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： • 磁盘作为最小的服务单元。TOPOLOGY curve在上物理pool之上又引入逻辑pool的概念，以实现统一存储系统的需求，即在单个存储系统中多副 本PageFile支持块设备、三副本AppendFile（待开发）支持在线对象存储、AppendECFile（待开发）支持 近线对象存储可以共存。 如上所示LogicalPool与pool为多对一的关系，一个物理pool可以存放各种类型的file。当然由于curve支持