. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.5. 控制流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 5. 使用结构体组织相关联的数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1. 结构体的定义和实例化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2. 结构体示例程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI 冷冻电子显微镜 1. 利用Transformer的预测能力， 2. 直接从蛋白质的氨基酸序列 3. 中预测蛋白质的3D结构 靠肉眼观察，几年才能发现一个复杂蛋 白质结构，半个世纪预测了20多万种 从数年缩短到几分钟，解开了生物学密码 成功预测了地球存在的2亿种蛋白质结构 45政企、创业者必读  DeepSeek典型的四大安全问题：客户端安全、Agent安全、知识安全、模型安全  3 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 视频理解和处理 音频理解和处理 非结构化文档处理 47政企、创业者必读 DeepSeek能力很强大 个人使用绰绰有余 但要在政府、企业应用需要和场景结合  大模型要藏在产品后面  客户要的不是电动机，是「刮胡刀」「吹风机」

（c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区 别对待，带来系统性、结构性的社会歧视与偏见。同时，拉大不同地区人工智 能鸿沟。 （b）挑战传统社会秩序的风险。人工智能发展及应用，可能带来生产工具、 生产关系的大幅改变，加速重构传统行业模式，颠覆传统的就业观、生育观、 教育观，对传统社会秩序的稳定运行带来挑战。 （c）未来脱离控制的风险。随着人工智能技术的快速发展，不排除人工 智能自主获取外 智能自主获取外部资源、自我复制，产生自我意识，寻求外部权力，带来谋求 与人类争夺控制权的风险。 4. 技术应对措施 针对上述安全风险，模型算法研发者、服务提供者、系统使用者等需从 训练数据、算力设施、模型算法、产品服务、应用场景各方面采取技术措施予 以防范。 4.1 针对人工智能内生安全风险 4.1.1 模型算法安全风险应对 （a）不断提高人工智能可解释性、可预测性，为人工智能系统内部构造、- 8

Curve文件系统元数据管理（已实现）© XXX Page 2 of 24 1. 2. 3. 4. Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 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 extent，属于一个文件 partition append→ master slave协议 overwrite → raft 更适合大文件顺序写 fastcfs 有元数据服务器 inode和dentry放一个结构体。 inode → hashtable（key是ino，全局） dentry → skip list （key是name，每个目录下一个） 计算出来的 binlog，随时间会越来越大 差 inode + 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

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 用户&用户组 文件系统用户权限管理 对mode的管理 对ACL（Access fuse_client", MS_NOSUID|MS_NODEV, "allow_other,fd=9,rootmode=40000,"...) = 0 问题3：文件系统访问控制是在哪一层实现的？ 测试curvefs，发现文件系统链路默认是没有做权限控制。（挂载点mode 777） # mountpoint wanghai01@pubbeta1-nostest2:/tmp$ ls -l | grep fsmount "world" >> file1 nbs@pubbeta1-nostest2:/tmp/fsmount$ cat file1 hello world 测试curvefs，发现文件系统链路默认是没有做权限控制。（ 挂载点mode 755）© XXX Page 8 of 33 wanghai01@pubbeta1-nostest2:/tmp$ ls -l | grep fsmount drwxr-xr-x

(fifo)© XXX Page 5 of 23 O_EXCL: 与O_CREATE一起使用，如果pathname已经存在则返回失败(EEXIST)，否则创建文件成功。 : 该参数不会使打开的文件成为该进程的控制终端。如果没有指定这个标志，那么任何一个 输入都将会影响用户的进程。 O_NOCTTY : 如果文件存在，且是个普通文件，具有对该文件的写权限，该flag会将文件长度截断为0。 O_TRUNC : smount$ strace ./main open("in.txt", O_RDONLY|O_PATH) = 3 open flags 实现方式 cephfs处理方式是用Fh的结构体保存文件打开的状态和上下文信息，并不该Fh保存在Inode中，在后续读写等操作中依据该状态进行处理。 // cephfs Inode Fh.flags(cephfsFh struct Inode return --_ref; } }; FastCFS处理方式是自定义FileInfo保存文件打开的状态信息，在create()、open()、opendir()操作时填充进 fuse_file_info结构中，在后续操作中直接使用： struct fuse_file_info { /** Open flags. Available in open() and release() */ int flags;

修改者 修改内容 1.0 2021/8/18 胡遥 初稿 背景 整体设计 元数据采用2层索引 对象名设计 读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 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： InfoList。具体细节见 本地磁盘缓存 如果有配置writeBack dev，则会调用diskStroage进行本地磁盘write，最终写到s3则由diskStroage模块决定。 关键数据结构 message S3ChunkInfo { required uint64 chunkId = 1; required uint64 compaction = 2; required 函数。© XXX Page 9 of 9 后台流程 1.在FsCacheManager中增加一个DataCacheNum_字段，如果该字段为0，表示没有cache需要flush，则线程由条件变量控制处于wait状态。 2.write流程会对后台线程处于wait状态的情况触发notify唤醒，同时修改DataCacheNum_。 3.后台会遍历DataCache，达到flushwait的时间，或者DataCache

ChunkServer架构Metric统计模块使用brpc中的bvar计数 器，统计一些IO层面和copyset层面的 一些指标，方便监控和跟踪。 ChunkServer架构并发控制层，负责对chunkserver的IO 请求进行并发控制，对上层的读写请 求安照chunk粒度进行Hash，使得不同 chunk的请求可以并发执行。 ChunkServer架构DataStore是对chunk落盘逻辑的封装。 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中的Chunk全部来自Chunkfilepool，是在系统初始化的时候预创建

是拿着inodeid查询，dentry是拿着parent的inode id去查询。© XXX Page 6 of 19 一个fs的meta partition使用第一个叫做MetaWrapper的结构体组织起来© XXX Page 7 of 19 type MetaWrapper struct { sync.RWMutex cluster string localIP 选partition partition：负责元数据的一段分片，每个元数据一定有对应的partition进行处理 inode manange/ dentry manager：负责管理元数据的内存结构 heartbeat：定期获取copyset的信息 模块 估算工作量（开发 + ci完成） client 10d mds 15d metaserver 10d 考虑到partition和 2 一台机器上建议的copyset数量 当前curve机器上的copyset的数量是100个。curvefs也可按照curve的规格，每个机器上管理100个copyset。实际上这个值通过配置文件控制，到时候可以根据测试结果确定合适的copyset的数量。 8.3 每个copyset建议管理存储容量的大小 如果有100个的copyset，每个copyset管理2GB大小的元数据。

com/opencurve/curve-csi CLIENT上层应用CLIENT虚拟块设备CLIENT主要功能  提供接口  数据面：AioWrite/AioRead、Write/Read  控制面：Create/Delete、Open/Close、Rename等  IO处理：转换、拆分、合并  元数据获取及缓存  逻辑chunk与物理chunk映射关系  物理chunk所属的复制组(copyset) -client， 所以client版本需要升级时，需要对QEMU进 程进行重启。NEBD 整体介绍 在QEMU和Curve Client中间加入热升级模块，避 免直接依赖 热升级模块是CS结构：  NEBD Client(part1)：只包含轻量的业务逻辑， 以链接库的形式提供给QEMU使用  NEBD Server(part2)：将NEBD Client的请求转 发到Curve