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

CS2的operator给这三个copyset ④ MDS通过RPC在CS2上创建copyset1,2,3这三个copyset ⑤ 假定三个copyset的leader都是CS3，在CS3的下一次心跳的 response中，下发第三步生成的三个operator ⑥ CS3收到change peer from CS1 to CS2的operator，给CS2同步 raft日志，当CS2成功赶上进度时，本次raft成员变更成功完成，

WAL 每次写文件再 sync，那么性能就会下降很多） 所以，单靠 redis 的方案是不行了. redis 的高可用、高可扩方案？ 主要是 redis 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

得到一系列可观察的后果，即需要检测的断言·异常自动化测试实践 Robotframework  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

curve 的元数据缓存使用的 lru cache，因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list 加速，需要新的缓存结构 c. 扩展性/可用性/可靠性 依赖于第三方kv存储，目前是etcd CurveFS 单机内存元数据设计 类似 fastcfs 和 moosefs 的元数据设计方式，采用通用的 dentry，inode 两层映射关系，所有的元数据都缓存在内存中，持久化在