积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部系统运维(19)存储(19)

语言

全部中文(简体)(17)西班牙语(1)zh(1)

格式

全部PDF文档 PDF(19)
 
本次搜索耗时 0.012 秒,为您找到相关结果约 19 个.
  • 全部
  • 系统运维
  • 存储
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 西班牙语
  • zh
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 Curve质量监控与运维 - 网易数帆

    系统测试是对整个系统的测试,将硬件、软件、操作人员看作一个整体,检验它是否有不符 合系统说明书的地方。它是一个黑盒测试,可以发现系统分析和设计中的错误。 Curve的系统测试一般是由QA来完成,包含:  常规测试,主要是新增功能的手工测试;  性能测试,将性能数据与基准对照,确定性能没有出现预期外的下降或提升;  稳定性测试,在正常压力下运行足够长的时间;  异常测试,在正常流程中注入一种软硬件异常;  混沌测试,大压力多级故障(随机组合软硬件异常)。 在系统测试过程中,我们尽可能将所有用例自动化,其优点是:  大幅降低了测试回归成本,加快了测试进度;  可以对代码进行足够频繁的测试,有利于提高代码质量;  容易发现隐藏的问题,手工测试无法做到频繁触发  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 支持python关键字,灵活定义测试  完善的测试报告  完美兼容Jenkins ci  丰富的第三方库(ssh, paramiko, request等) 用例设计原则  无需绑定特定环境,“随意拉起”  配置化(测试环境、测试负载定义)  控制用例时间(考虑一些折中方案)  Case独立性  Case通用性(兼顾curve、ceph等)  Tag规范(优先级、版本、运行时间)  最大化覆盖率(打乱操作顺序、随机
    0 码力 | 33 页 | 2.64 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 TGT服务器的优化

    SCSI • 替代SAN • 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C 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 • 纯用户态,不与内核绑定 因为TEL线程只存取自己负责的target,不存取别的target,所以TEL线程 不需要target list lock。 • 管理面是单线程,只有它遍历target list,没有需要互斥的情况。FIO性能测试(配置) • [global] • rw=randread • direct=1 • iodepth=128 • ioengine=aio • bsrange=16k-16k • runtime=60
    0 码力 | 15 页 | 637.11 KB | 6 月前
    3
  • pdf文档 新一代云原生分布式存储

    地址空间的每段数据会分布在不同机器的磁盘上,如 何找到这些数据? 可靠性 & 可用性 —— 多副本/EC 服务不可用时 间 数据一致性 —— 一致性协议 如何保证数据不丢?如何保证各种硬件故障的时候读 写都正常? 可扩展性 —— 和数据分布的方式相关 所用容量都用完后,可以新增机器扩展容量分布式存储的要素 — 数据分布 无中心节点:哈希算法 INPUT (Offset, Len) -> 文件系统 -> 块设备层 -> 不同协议/驱动使用中的问题 • io抖动(一致性协议): 异常场景(比如阵列卡一致性巡检,坏盘,慢盘,网络异常),服务升级 • 性能差(一致性协议):在通用硬件下,无法支撑数据库、kafka等中间件对存储性能和稳定性要求 • 容量不均衡(数据放置):集群各节点容量不均衡需要人为干预 • 上述问题和架构涉及、核心功能的选型有关,在已有开源版本上改进代价很大分布式存储介绍
    0 码力 | 29 页 | 2.46 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 Curve 分布式存储设计

    完善混合云、公有云上部署架构 3. 完善高性能3副本存储引擎,支持混合盘 4. 文件存储支持数据存储到HDFS、rados等引擎 2. 性能 1. 完善RDMA/SPDK方案,发布稳定版本 2. 更高性能硬件选型、适配及性能调优 3. 大文件读写性能优化,RAFT优化,降低写放大 3. 功能 1. 文件存储支持回收站/生命周期管理/配额/用户权限等 2. 支持NFS、CIFS/SMB、HDFS等协议
    0 码力 | 20 页 | 4.13 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 Raft在Curve存储中的工程实践

    点初始状态一致的时候,保证节点之间状态一致。 raft日志复制RAFT协议简介 raft配置变更 • 配置:加入一致性算法的服务器集合。 • 集群的配置不可避免会发生变更,比如替换宕机的机器。 直接配置变更可能出现双主问题 • 共同一致(joint consensus) • 集群先切换到一个过渡的配置(old + new),一旦共同一 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 metaserver有两套存储引擎,基于memory和基于rocksdb。 Curve文件系统与Curve块存储的实现区别CURVE的RAFT配置变更 心跳 • 通过心跳维持mds和chunkserver/metaserve的 数据交互 • mds发起配置变更,copyset复制组执行 • 在curve自动容错和负载均衡时,需要进行raft配 置变更。 • 自动容错保证常见异常(如坏盘、机器宕机)导 存等资源的利用率最大化。 Curve块存储和文件存储的配置变更实现基本一致CURVE的RAFT配置变更 异常场景下配置变更 • ReplicaSchedule • RecoverSchedule 均衡场景下配置变更 • CopySetSchedule • LeaderSchedule • RapidLeaderSchedulerCURVE的RAFT配置变更 异常场景下配置变更 • ReplicaSchedule
    0 码力 | 29 页 | 2.20 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 Curve核心组件之mds – 网易数帆

    多个pool,可以选择一个logicalPool独享一个pool。 通过结合curve的用户系统,LogicalPool可以通过配置限定特定user使用的方式,实现多个租户数据物理 隔离(待开发)。TOPOLOGY Topology的实际例子,右侧是topo配置文件: 集群有一个物理pool,由3个zone组成,每个zone有1台server。 在物理pool上,还创建了一个逻辑pool,逻辑pool使用3个zone,采用 间的通信将会非常复杂,例如复制组内Primary给Secondary定期发送心跳进行探活,在256K个复制组的情况 下,心跳的流量将会非常大;而引入CopySet的概念之后,可以以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 通过上述信息的定期更新,作为schedule 模块进行均衡及配置变更的依据 • 通过chunkserver定期上报copyset的copyset的epoch, 检测chunkserver的copyset与mds差异,同 步两者的copyset信息 • 支持配置变更功能,在心跳回复报文中下发mds发起的配置变更命令,并在后续心跳中获取配置 变更进度。HEARTBEAT MDS端:mds 端的心跳主要由三个部分组成:
    0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 CurveFS Copyset与FS对应关系

    t的能力*copyset的个数 = 这个metanode的的处理能力。通过合理的配置copyset的能力的,应该的可以避免一个机器上,有太多的copyset。 结论:coypset由fs共用。具体的使用上,每一个copyset上,有一个可以由多少fs共用的限制。这个限制通过配置文件进行配置。用户挂载时可以通过参数配置是否独占copyset。原因是,为了避免fs独占copyset 带来的copyset数量过多影响性能的问题。 node。 client在系统初始化的时候, 还需要起来一个后台线程,定期的检查每一个fs的copyset的状态,如果某一个fs的可以提供分配inode能力的copyset的个数小于规定的值(来自配置文件,默认3个), 就为这个fs创 建一个新的copyset。© XXX Page 12 of 19© XXX Page 13 of 19 6.4、open流程© XXX Page 14 of 19© 4、实现出现异常场景下的数据恢复,副本修复的调度。 7.3 metaserver端 1、需要提供copyset的创建功能 2、由copyset负责inode和dentry的管理 3、定期向mds上报心跳,并根据心跳结果执行配置变更 metaserver 子模块拆分 metaserver service:接受rpc请求 copyset:负责对元数据的持久化,主要是一致性协议raft的处理© XXX Page 18 of
    0 码力 | 19 页 | 383.29 KB | 6 月前
    3
  • pdf文档 Curve元数据节点高可用

    但同时只有一个mds节点提供服务,称该提供服务的mds节点为主,等待节点为备;主节点的服务挂掉之后,备节点能启动服务,尽量减小服务中断的时间。 需要解决的问题就是:如何确定主备节点。 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多,其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd, 考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块,一是mysql, 用于存储集群拓扑的相关信息;二是etcd,用于存储文件的元 GetTimeout ③使用Observe监控指定前缀的key的最小版本的变化情况。© XXX Page 19 of 30 1. 2. 1. 该部分涉及到的参数说明: 参数 说明 当前配置 ElectionTimeout etcd集群leader选举的超时时间 3s LeaseTime mds当选leader之后,与etcd集群维持租约的过期时间 租约的keepalive间隔为LeaseTime/3 为LeaseTIme 说明etcd server删除Leader/MDS1的时间在[0, LeaseTime]之间 这种情况会导致[0, LeaseTime]时间内没有MDS提供服务。 当前配置下, LeaseTime = GetTimeout,这种情况发生的概率极低,Lease在etcd新leader当选后没有失效,get也不应该超时 4.2.4.3 MDS1、MDS2、MDS3的租约全部过期©
    0 码力 | 30 页 | 2.42 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 CurveFs 用户权限系统调研

    com/cw123/curve/tree/fs_s3_joint_debugging 环境:test2 1. 启动curvefs 手动创建curve卷,/etc/curve/client.conf中配置卷所在集群信息。 启动服务&client挂载卷:bash startfs.sh start volume (挂载目录为/tmp/fsmount)© XXX Page 3 of 33 # wa allow-other'以允许相应用户有权访问该文件系统,如果挂载者不是root还需要在/etc/fuse.conf(/usr/local/etc/fuse.conf)中增加配置项“user_allow_other”(该配置项是无值的)。详见libfuse官方文 档:https://github.com/libfuse/libfuse#security-implications # The file 1:前期可以先不自己实现权限管理,使用‘default_permissions’ 和 ‘allow_other’的mount option(如果是非root用户进行挂载还需要在/etc/fuse.conf中增加配置项‘user_allow_other’)启用内核基于mode的权限控制。 2:新建rootinode mode = 1777(原因是设置STICKY,避免普通用户对非自己所属文件的删除) 3:这
    0 码力 | 33 页 | 732.13 KB | 6 月前
    3
  • pdf文档 NJSD eBPF 技术文档 - 0924版本

    相关⼯作 • extFUSE • google android12 passthrough什么是eBPF • ebpf是不同环境下内核配置, 调试,监控⼯具 • map映射 • 验证器 • Hook • Helper api配置TCP Initial RTO • 场景 内核4.12之前 initial RTO是⼀个常数1s • 应⽤类型BPF_PROG_TYPE_SOCK_OPS s • … • set_initial_rtoCurve的Cache模块 • 底层ext4⽂件系统作为cache • cache分为写cache与读cache,读/ 写cache独⽴配置 • 与底层⽂件关系 (filename, offset, len) = func (inodeid, offset, len) • 读cache流程 • 写cache流程基于inode
    0 码力 | 20 页 | 7.40 MB | 6 月前
    3
共 19 条
  • 1
  • 2
前往
页
相关搜索词
Curve质量监控运维网易数帆TGT服务务器服务器优化一代新一代原生分布布式分布式存储设计Raft工程实践核心组件mdsCurveFSCopysetFS对应关系数据节点可用CurveFs用户权限系统调研NJSDeBPF技术文档0924版本
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩