Curve分布式⽂件存储 • ⾼性能、易运维、云原⽣Curve⽂件系统框架和主要应⽤场景 • AI机器学习场景 • ⼤数据计算场景 • 中间件数据存储场景 • ⽀持POSIX兼容的⽂件API • ⽀持低延迟的⽂件数据访问Curve⽂件系统⾯临的问题 • ⽤户态实现 • 稳定性/可靠性⾼ • 容易更新及维护 • 基于FUSE提供POSIX兼容⽂件接⼝ • 问题 • 相对kernel⽂件系统的实现(ext4 根据UID，ATIME，CTIME，length来设置属性 • 关闭⽂件时会发送FLUSH请求和RELEASE请求FUSE⽂件IO读写流程FUSE的IO路径及瓶颈分析 • 对⽐测试 • ⽂件访问测试直接访问ext4 • 通过FUSE访问passthrough_ll底层ext4 • 内核调⽤延迟测试 • 与FUSE Daemon通讯120us左右，FUSE Daemon⼤概10us以内 • 瓶颈 瓶颈在/dev/fuse通讯开销基于FUSE可能的优化点 • 降低内核与libfuse通讯延迟 • 基于⽂件属性的操作内核直接返回？ • 基于⽂件数据的操作先内核读写 cache？实现POSIX兼容API途径及问题 • 基于FUSE的实现 • curve / ceph / gluster • LD_PRELOAD重载⽂件系统系统调⽤ • vpp / f-stack / DirectFUSE

目录的nlink字段初始值为2 每创建一个新目录，nlink字段也会+1 目录不支持硬链接。 二是删除时lookup count未考虑： lookup count 指的是文件的访问计数。当文件/目录被打开时， ，该文件/目录仍然可以被打开的进程访问，不会造成崩溃或报错，我们的curvefs也需要实现 即使文件/目录已经被另一个进程删除了（nlink==0） 这样的语义。 这部分内容在fuse的相关接口中也有描述如下： ，则不会立即将该文件彻底删除，而是将其类型修改为TYPE_TRASH并且将该节点从文件树移除然后放到trash链表中表示该文件已经进入回收 若其trashtime大于0 站。 通过META文件系统来访问trash 通过trash机制，可实现文件的恢复UNDEL 回收站实现了一个timer，定期判断trashtime，执行定期清理回收站 清理时，当文件仍处于打开状态，则还需要进入下sustained/reserve中。 deid,所以不影响它对该文件的读写操作，当所有客户端都关闭该文件后，该文 件节点才会从 被清除。 reserve 使用了session机制，记录client端的open状态 通过META文件系统访问reserve 使用CUTOMA_FUSE_RESERVED_INODES消息保持和释放inode 实现了Timer，定期判断是否还有session，如果没有client打开，则进行清理。 优点：

用户权限系统调研（已实现）© XXX Page 2 of 33 一、Curvefs测试 1. 启动curvefs 问题1：root用户无法访问挂载目录 测试 allow_root 测试allow_other 参考文献 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 -o 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$ 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，如果挂载者不是root还需要在/etc/fuse.conf（/usr/local/etc/fuse.conf）中增加

云原生 设计目标Curve文件存储 1. 兼顾性能与容量的机器学习 场景 2. 快速跨云弹性发布的业务 3. 低成本大容量需求的业务 4. 中间件冷热数据自动分离 5. S3和POSIX统一访问需求 主要挑战和支持场景Curve Roadmap 1. 架构 1. 文件存储支持分布式缓存、完善冷热数据分层存储能力 2. 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

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

0 码力 | 9 页 | 179.72 KB | 6 月前

3

11 of 30 $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl put foo bar $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl get foo --write-out=json revision: 2 $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl put foo bar $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl get ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl put hello world $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl get foo --write-out=json revision: 4 $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl get hello --write-out=json revision: 4 $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl /bin/etcdctl put hello world $ ETCDCTL_API=3 ./bin/etcdctl get hello --write-out=json revision: 5 3.2.2 举例说明Campagin流程 场景描述：三个mds(mds1, mds2, mds3)，希望实现一个mds作为主提供服务，另外两个mds作为备在主挂掉的时候提供服务的功能。如果利用上述的Campagin进行选举，过程如下：

Upper-layer applications can access file data in storage pools through interfaces such as NFS/HDFS/Posix api Manage multiple types of storage (object storage, HDFS storage, Elastic block storage) Support

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 • SCSI • 替代SAN

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 core api ●依然向外提供管理工具, 例如 pfs ls、cp、rm等 ●增加spdk驱动10/17/22 7 新增PFS接口 ●增加pfs_pwritev和pfs_preadv接口 ●ssize_t

MDSClient：负责与MDS交互，挂卸载卷、获取元数据信息 CLIENT整体架构QEMU： 实现了QEMU block与Client的对接层 向cinder/glance提供了Python API https://github.com/opencurve/curve-qemu-block-driver NBD： 实现了Curve-NBD，与内核NBD模块进行交互 可以作为容器的数据存储