4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片 5.1.1 场景分析 查找：查找/A/C。 创建：/A/C不在，创建/A/C 删除文件：删除/A/C 删除目录：删除/A rename：rename /A/C到/B/E symbolic link： hardlink：生成一个hardlink offset) etcd 差 块设备，最小10GB segment + chunk raft 块设备的元数据管理 cephfs 3、各内存结构体 时间复杂度 空间复杂度 特点 可用实现 Btree 一个节点上保存多条数据，减少树的层次(4~5层)，方便从盘上读取数据，减少去盘上读取次数。适合在盘上和内存组织目录树。 google，https://github ，(LGPL) ee/master/src hash table O(1)~O(n) O(n) + table 需要占用额外空间，性能和hash表的大小有关，最理想可以达到O(1)复杂度，最差O(n)复杂度。 c++ stl unordered_map moose，使用c实现 4、curve文件系统的元数据内存组织 curve文件系统元数据主要有3个类型，inode，

团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社区、开发工具和库的开发者。我们非常欢迎你为 道它像变量一样，默认是不可变的。因 此，需要写成 &mut guess 来使其可变，而不是 &guess。（第四章会更全面地讲解引用。） 使用 Result 类型来处理潜在的错误 我们还没有完全分析完这行代码。虽然我们已经讲到了第三行代码，但要注意：它仍是逻辑行 （虽然换行了但仍是语句）的一部分。后一部分是这个方法（method）： .expect("Failed to read m，而且这就是当 m.call() 运行时 call 方 法中的 self 的值。 让我们看看标准库中的另一个非常常见且实用的枚举：Option。 Option 枚举及其相对于空值的优势 这一部分会分析一个 Option 的案例，Option 是标准库定义的另一个枚举。Option 类型应用广 泛因为它编码了一个非常普遍的场景，即一个值要么有值要么没值。 例如，如果请求一个非空列表的第一项，会得

Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 • 实现复杂度高 Q: 分布式数据库有哪些问题要考虑Demo for Global Binlog with Flink CDCPolarDB-X Global Binlog 特性详情 提供与 MySQL 生态下游透明对接能力

音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理（ 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识） 专家经验模型（ 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 多角度废钢图像采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 • 分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 •

风险及时采取措施。 人工智能安全治理框架 （V1.0）- 2 - 人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用 武器，通过自 动挖掘与利用漏洞等方式，对广泛潜在目标发起网络攻击。 3.2.3 认知域安全风险 （a）加剧 “信息茧房” 效应风险。人工智能将广泛应用于定制化的信息 服务，收集用户信息，分析用户类型、需求、意图、喜好、行为习惯，甚至特 定时间段公众主流意识，进而向用户推送程式化、定制化信息及服务，“信息茧房” 效应进一步加剧。 （b）用于开展认知战的风险。人工智能可被利用于制作传播虚假新闻、-

11 背景 概述 关键接口分析 init destroy lookup write read open create & mknod mkdir forget unlink rmdir opendir readdir getattr & setattr access rename symlink & readlink link flush & fsync 其他 功能分析 模块划分 接口设计 Cache设计 +forget_multi +flock +fallocate© XXX Page 5 of 11 +readdirplus +copy_file_range +lseek 关键接口分析 init void (*init) (void *userdata, struct fuse_conn_info *conn); 根据挂载信息，从mds获取文件系统信息（或superbloc parent，并修改name为newname。 二是，在new parent创建新的inode和dentry，然后删除旧的parent下的inode和dentry 两者都涉及到rename的事务性的问题？（ ） 这里可能还需要详细分析到底是否需要完整的事务的4个特性acid，还是只需要实现其中部分 目前阶段rename可先不实现，但是可以先考虑一些方案。 symlink & readlink void (*symlink)

采⽤eBPF加速云原⽣环境中 Curve⽂件系统性能 ⽹易数帆科技 向东提纲 • 什么是Curve • Curve的应⽤场景及挑战 • Curve客户端⾯临问题及分析 • 什么是ebpf • 基于epbf的Curve Cache设计 • Curve社区介绍Curve是什么？ • Curve云原⽣软件定义存储 • Curve分布式块存储 • Curve分布式⽂件存储 • SETATTR inode 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 LD_PRELOAD重载⽂件系统系统调⽤ • vpp / f-stack / DirectFUSE • Kernel版本实现 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析 • 环境 • FUSE daemon使⽤ passthrough_ll 调⽤底层ext4 • 进程共享内存通信延迟10us+ • others 开销 10us+ • fuse

李小翠 增加快照部分 2021-04-13 李小翠、陈威 补充元数据数据结构 2021-04-19 李小翠、吴汉卿、许超杰等 补充文件空间分配，讨论与确认 背景 调研 开源fs 性能对比 可行性分析 方案对比 对比结论 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 方案一：文件/目录级别快照 方案二：文件系统快照 关键点 元数据设计 数据结构 索引设计 文件空间管理 开发计划及安排 试： 。测试结果c开发的moosefs和fastcfs元数据性能远优于go开发的chubaofs和c开发的cephfs，理论上分析这个结果是合理的，分布式的元数据设 调研测试 计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是：我们需要怎样的元数据节点的性能？ 可行性分析 方案对比 根据上述调研和测试结果，我们考虑了三种curvefs的元数据设计方案： CurveFS kv方案设计 cur

Read流程 ReleaseCache流程 Flush流程 FsSync流程 后台流程 poc测试验证 背景 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 acheNum值，如果不为0，则继续遍历，如果为0则回到1步骤。 poc测试验证 根据上述设计，完成初步daemon，测试结果如下图 目前看写性能有明显的提升，但时延仍然很高， 。 需要进一步分析

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 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； 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。  Grafana——开源的度量分析和可视化工具， curve利用它进行数据可视化展示。 20/33监控指标（metric）的生成 Curve使用brpc内置的bvar计数器类库，来生成监控指标，其特点是:  thread local存储，减少了cache