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.com/opencurve/curve 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： • Topology: 管理集群的 topo 元数据信息。 • Nameserver: 管理文件的元数据信息。 • Copyset: 副本放置策略。 • Heartbeat: 心跳模块。 故障域的隔离：比如副本的放置分布在不同机器，不同机架，或是不同的交换机下面。 2. 隔离和共享：不同用户的数据可以实现固定物理资源的隔离和共享。 • pool: 用于实现对机器资源进行物理隔离，server不能跨 Pool交互。运维上，建议以pool为单元进行物理资源的扩 容。 • zone: 故障隔离的基本单元，一般来说属于不同zone的机 器至少是部署在不同的机架，一个server必须归属于一个

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： https://github • 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 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 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 ( lazy/非lazy ) 从快照回滚数据组织形式

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.github.io/ • github代码仓库： https://github  单个模块的误差积累是否会放大，从而 达到不可接受的程度。  功能测试 站在使用者的角度，对模块提供的功能进行完备 的测试。  异常测试 制造或模拟系统异常(磁盘错误、网络错误、资源 冲突等)、依赖服务异常、应用本身异常等非正常 情况，测试软件的性能和稳定性是否符合预期。  规模测试 测试模块在一定规模下是否能够正常工作，是否 会出现异常或者崩溃， 14/33系统测试 并发送邮件 获取集群拓扑信息 Curve利用brpc内置的bvar组件生成监控指标，并 使用部署在docker的三个组件进行监控指标的处 理与展示：  Prometheus——面向云原生应用程序的开源 的监控&报警工具，curve利用它进行监控指标 的采集与存储。  Daily reporter——python脚本，定时从 Grafana获取指定集群的图表，生成集群监控 日报，并通过邮件发送。

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.io/ • github代码仓库： https://github 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化CURVE基本架构 • 元数据节点 MDS • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 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CURVE基本架构 功完成， CS1成为了复制组的一员， CS2不再属于这个复制组。 ⑧ CS3在下一次心跳中向MDS报告本次raft成员变更已完成 ⑨ 等CS1上的copyset数量恢复到和其它节点相差不大时，集群回 到均衡状态，迁移结束ChunkServer核心模块-DataStore ChunkServer的目录结构： • 每个copyset一个目录，后面三个目录由braft管理，data目录由DataStore管理

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.github.io/ • github代码仓库： https://github 01 02 03 04 Client总体介绍 热升级NEBD总体介绍 新版本Client/NEBD性能优化CURVE基本架构 • 元数据节点 MDS • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 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CURVE基本架构

应关系 curvefs的元数据的分片，需要考虑到在创建inode的时候，其实是不知道inodeid的，在创建完成之后，才有inodeid。inodeid的分配最好下放到各个分片去进行处理。否则整个集群的inode都去一个地方获取id会 造成巨大的锁开销，这个是不能接受的。 curve块设备的元数据管理，在分配数据的时候，offset一开始就是知道的，这是和curvefs分配很大的一个不同点。 用copyset的影响比较大的方面在其他地 方。一个是copyset的数目，如果的每个fs独占copyset，那么整个系统的copyset的个数一定会比非独占多。copyset对资源的占用开销大不大。 会不会因为太吃资源导致性能反而下降。chubaofs的 大量的copyset 方案里面，每一个metanode上能够服务的copyset个数是有限制的，当内存和磁盘的到达一定的限度之后，这个met copyset 带来的copyset数量过多影响性能的问题。 3.3 copyset个数是否可以动态调整？ 根据copyset个数是否可以动态调整，有两种实现。 一种是curve块存储方案，在集群初始化的时候，把所有的copyset创建好。采用这种方式， 可以采用hash的方式去确定inode的分片。比如说， ， copysetid = (fsid + inodeid << shift )

成为领导者。 • Follower: 响应来自其他服务器的请求，如果接受不 到消息，就变成候选人并发起一次选举。 • 时间被划分成一个个的任期，每个任期开始都是一次 选举。 • 选举成功，领导⼈会管理整个集群直到任期结束。 • 选举失败，这个任期就会没有领导⼈⽽结束。 raft选举leader raft任期RAFT协议简介 raft复制状态机 1. leader收到客户端的请求。 2. le 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 client：接受用户请求，采用fuse的方式挂载挂载使用。 • 元数据集群：mds 和 metaserver。 • mds：保存元数据，包括topo信息、文件系统信 息、元数据分布信息等，持久化到etcd中。 • metaserver：采用raft协议3副本的方式保存文 件文件的元数据，包括inode，dentry，文件的 空间分配信息。 • 数据集群：采用外部存储，S3或者Curve块存储，保 存写入文件的数据。Curve文件存储RAFT应用

MDS使用election模块的功能进行选主 4.1 Curve中MDS的选举过程 4.2 图示说明选举流程 4.2.1 正常流程 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 4.2.3 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 4.2.4 异常情况3：Etcd的leader发生重新选举，MDS1受到影响退出，不一定可以正常处理。 4.2.4.1 LeaseTIme 4.2.4.4 总结 4.2.5 异常情况四: Etcd集群与MDS1(当前leader)出现网络分区 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds 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，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制: TTL和CAS。TTL(time

伪随机算法在服务器数量特别大的时候接近均衡 • 节点故障（DiskNums）变更会涉及其他数据的迁移 有中心节点：持久化对应关系 • 需要将数据分布（元数据）持久化 • 中心节点感知集群的信息，进行资源实时调度 • 节点故障不会涉及其他的数据迁移 KEY (Offset, Len) VALUE (DiskID) (0, 4MB) 70 (4MB, 8MB) 60 (8MB, 16MB) 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 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 运维场景 Curve Ceph 加盘 对IO无影响 秒级io影响 服务端升级 对IO无影响 重启管控面IO无影响，重启osd io秒级影响 客户端升级 热升级，秒级抖动 不支持热升级，需要业务停服 集群监控 丰富的metric metric类型较少主要亮点 — 更稳定 异常场景 Curve Ceph 坏盘 基本无抖动 无明显抖动 慢盘 io持续抖动，但util未100% io持续抖动，util持续100%

核心设计Curve块存储 1. physical pool用于实现对机 器资源物理隔离 2. zone故障隔离的基本单元 3. server表示物理服务器 4. chunkserver物理服务器上 的服务实例 拓扑结构Curve块存储 1. Curve块存储将虚拟块设备 映射到文件 2. 每个文件包含的chunk分散 在集群的存储节点 3. chunkserver按照故障域分组 4. copyset中的节点属于不同的