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, xfs)性能 差异⼤，延迟⾼FUSE⽂件IO读写流程 • 场景1 pytorch example word_language_model • LOOKUP inode 返回 fstat + timeout设置 • OPEN 打开 inode返回ok 写⼊内容从0～16KB不等 • 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 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 • Kernel版本实现 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析

© XXX Page 1 of 9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 版本 时间 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 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。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 d。增加inodeId的目的是为了后续从对象存储上遍历，反查文件，这里就要求inodeId是永远不可重复。 读写缓存分离 读写缓存的设计采用的是读写缓存分离的方案。 写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 即读写缓存相互没影响不相关， 缓存层级 缓存层级分为fs->file->chunk->datacache 4层，通

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555 22.5. E - 版本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书的英文原版作者为 Steve Klabnik 和 Carol Nichols，并由 Rust 社区补充完善。本简体 中文译本由 Rust 中文社区翻译。 本书的当前版本假设你使用 Rust 1.85.0（2025-02-17 发布）或更高版本并在所有项目的 Cargo.toml 文件中通过 edition = "2024"将其配置为使用 Rust 2024 edition 惯用法。请查 看第一章的 “安装” 即可打开。 本书还有一些社区 翻译版本。（译者注：简体中文译本可以在 https://kaisery.github.io/trpl- zh-cn/ 在线阅读，PDF 版本请下载 Rust 程序设计语言 简体中文版.pdf） 本书也有由 No Starch Press 出版的纸质版和电子版。 🚨 想要具有互动性的学习体验吗？试试 Rust Book 的另一个版本，其中包括测验、 高亮、可视化等功能：https://rust-book

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 4. 文件存储支持数据存储到HDFS、rados等引擎 2. 性能 1. 完善RDMA/SPDK方案，发布稳定版本 2. 更高性能硬件选型、适配及性能调优 更高性能硬件选型、适配及性能调优 3. 大文件读写性能优化，RAFT优化，降低写放大 3. 功能 1. 文件存储支持回收站/生命周期管理/配额/用户权限等 2. 支持NFS、CIFS/SMB、HDFS等协议 3. 块存储支持按存储池创建卷Curve 社区介绍 1. Curve的成长离不开社区贡献者的支持和参与。非常欢迎广大 社区用户为Curve贡献代码、文档，提交issue和改进网站。我 社区成员组成： 网易杭研、网易云音乐、腾讯、zstack、西安邮电大学生等等 3. 项目 https://github.com/opencurve/curve 4. 版本发布周期：每半年一个大版本，1～2个月一个小版本 5. 了解Curve进展：每隔2周的Curve周会说明Curve进展以及讨论 相关问题 6. 提交bug与建议：https://github.com/openCURVE/CURVE/issues

数据可用性  提供读写VIP  读写高可用 读写分离  多个读库之间负载均衡 负载均衡  读线性扩展  支持分库分表 高扩展性 写 VIP 读 VIP PG (Primary) PG (Standby1) PG (Standby2) PG (Standby3) 数据同步复制 写请求 读请求 应用层 负载均衡器 CLup高可用及读写分离功能http://www

github代码仓库： https://github.com/opencurve/curveCURVE基本架构 01 02 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 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化Curve ChunkServer是数据节点， 对外提供数据读写和节点管理功 能，底层基于ext4文件系统，操 作实际的磁盘。 ChunkServer架构ChunkServer通过RPC网络层与client， MDS，其他ChunkServer通信。RPC 网络层是由brpc框架去完成的。包 括读写socket，rpc协议解析等。 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。 包含chunkfile的创建、删除，以及实际 对chunk的读写，chunk基本cow的快照， 克隆chunk的管理等等。 ChunkServe

© XXX Page 1 of 19 curvefs copyset与fs对应关系© XXX Page 2 of 19 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/7/23 陈威 初稿 1.1 2021/8/4 陈威 根据评审意见修改 1.2 2021/8/9 陈威 增加详细设计 1、背景 2、chubaofs的元数据管理 2.1、meta partition的创建 2.2、meta 4、curvefs的topo信息 5、curvefs mds和metaserver的心跳 6、详细设计 6.1 创建fs 6.2、挂载fs 6.3、创建文件/目录 6.4、open流程 6.5、读写流程 6.6、topology 7、工作评估 7.1 client端 7.2 mds端 7.3 metaserver端 metaserver 子模块拆分 8、inode和dentry的内存估算 成。 curve块设备的copyset是在空间预分配的时候就确定了，每次预分配1GB的空间，然后这1GB的空间每个chunk对应的copyset在预分配的时候已经确定。后续的读写的操作直接去对应的copyset上去进行读写。这个 分配copyset方式，并不适合curvefs的元数据。这种分配方式是提前分配了一批空间，即使用户只需要写4KB数据，也一次性分配1GB的空间。而curvefs的元数据

O_NDELAY O_NONBLOCK(O_NDELAY是在System V的早期版本引入的，后改进为O_NONBLOCK) flags中必须access mode：O_RDONLY, O_WRONLY, O_RDWR其中之一；© XXX Page 4 of 23 文件创建标志只影响打开操作, 文件状态标志影响后面的读写操作 file creation flags: O_CLOEXEC, O_CREAT O_SYNC(O_DSYNC), O_LARGEFILE, O_NOATIME, O_NONBLOCK, O_PATH flags的含义 O_RDONLY: 只读 : 只写 O_WRONLY : 读写 O_RDWR O_CREAT: 当pathname对应的文件不存在时则创建它，文件uid为进程uid，gid为进程gid或父目录gid（取决于SGID是否置位）；当flags中出现O_CREAT 待文件属性更新（在linux 2.6.33之前只有O_SYNC flag， 但是在绝大多数文件系统中对O_SYNC的实现都是O_DSYNC的含义，在2.6.33版本支持了O_DSYNC flag，且值使用原O_SYNC的值，但为了兼容老版本的O_SYNC，现在O_SYNC=O_DSYNC|04000000）。 FASYNC: 异步的，启用signal-driven I/O。 : 直接I/O，执行

快照是云盘数据在某个时刻完整的只读拷贝，是一种便捷高效的数据容灾手段， 常用于数据备份、制作自定义镜像、应用容灾等。 • 快照的特点 • 转储到s3对象存储 • 异步转储快照，底层使用copy-on-write技术，读写不影响转储 • 增量转储，第一次全量转储s3之后，后续只需转储增量部分 • 高可用，快照任务中断自动拉起继续转储快照和克隆的特点 • 克隆的定义 • 克隆是指从卷复制出卷的功能，提供快速的复制卷的能力。 用户发起快照，生成快照任务，并持久化到 etcd，开始执行快照任务。 • 2.在curve中创建内部快照，并返回快照信息， 然后将快照信息更新到etcd。此时，即返回用 户快照成功，可以进行读写。 • 3.向mds查询快照的元数据，转储快照元数据 块metaObject。 • 4.根据快照元数据信息，转储快照数据块 dataObject。 • 5.调用mds接口，移除curve内部的快照。 string 快照唯一Id user string 所属用户 fileName string 快照目标卷名 snapshotName string 快照名 seqNum uint64_t 快照版本号 chunkSize uint32_t chunk的size segmentSize uint64_t segment的size fileLength uint64_t 卷的大小 time

61Gbps10/17/22 3 RDMA可以减轻CPU负担 ●可以减少CPU操作网络通讯的开销 ●读写内存都由网卡进行offload ●应用程序不再通过系统调用在内核和用户态来回切换10/17/22 4 磁盘的读写 ●基于EXT4的存储引擎，依然需要通过系统调用来回切换 ●读写都需要CPU拷贝数据 ●不能发挥某些NVME的功能，例如write zero10/17/22 5 为什么用PFS vector的接口主要是为了与brpc的iobuf对接，iobuf由若干地址不连 续的block组成，一次IO提交可以提高效率。10/17/22 8 PFS+SPDK 的部分读写的实现 ●某些盘只支持4k单位读写，但是CurveBS支持512字节读写 ●可能存在部分写的并发冲突 ●引入并发的range lock解决冲突10/17/22 9 PFS+SPDK 的DMA支持 ●ssize_t pfs_writev_dma(int pfs_preadv_dma(int fd, const struct iovec *iov, int iovcnt, off_t offset); ●直接DMA读写，要求的内存必须是DPDK的hugetlb内存 ●必须符合NVME 内存读写地址对齐要求 ●offset 512对齐 ●为零copy提供接口10/17/22 10 BRPC IOBuf DMA ●修改BRPC，允许使用dpdk内存作为IOBuf的内存分配器