 Curve文件系统元数据管理of 24 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:i 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点: 文件系统的元数据是否全缓存? 元数据持久化在单独的元数据服务器上?在磁盘上?在volume上? inode+dentry方式?当前curve块存储的kv方式? 是否有单独的元数据管理服务器? 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 内存空间分配元数据 元数据持久化 元数据扩展 小文件优化 空间管理单位 数据持久化 moosefs(mfs) 有元数据服务器 全内存 fsnode → hashtable(inode id) fsedge → hashtable (parent inode + name) 全内存 chunk → hashtable(chunk id) log + dump record 差 否 chunk 链式多副本 overwirte有数据不一致风险 chubaofs(cfs) 有元数据服务器 inode0 码力 | 24 页 | 204.67 KB | 6 月前3 Curve文件系统元数据管理of 24 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:i 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点: 文件系统的元数据是否全缓存? 元数据持久化在单独的元数据服务器上?在磁盘上?在volume上? inode+dentry方式?当前curve块存储的kv方式? 是否有单独的元数据管理服务器? 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 内存空间分配元数据 元数据持久化 元数据扩展 小文件优化 空间管理单位 数据持久化 moosefs(mfs) 有元数据服务器 全内存 fsnode → hashtable(inode id) fsedge → hashtable (parent inode + name) 全内存 chunk → hashtable(chunk id) log + dump record 差 否 chunk 链式多副本 overwirte有数据不一致风险 chubaofs(cfs) 有元数据服务器 inode0 码力 | 24 页 | 204.67 KB | 6 月前3
 Curve元数据节点高可用© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 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, 但同时只有一个mds节点提供服务,称该提供服务 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 to live)指的是给一个key设置一个有效期,到期后key会被自动0 码力 | 30 页 | 2.42 MB | 6 月前3 Curve元数据节点高可用© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 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, 但同时只有一个mds节点提供服务,称该提供服务 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 to live)指的是给一个key设置一个有效期,到期后key会被自动0 码力 | 30 页 | 2.42 MB | 6 月前3
 Curve文件系统元数据Proto(接口定义)© XXX Page 1 of 15 curve文件系统元数据proto(代码接口定义,已实现)© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块,在当前curve项目的目录下,增加一个一级目录curvefs,curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto0 码力 | 15 页 | 80.33 KB | 6 月前3 Curve文件系统元数据Proto(接口定义)© XXX Page 1 of 15 curve文件系统元数据proto(代码接口定义,已实现)© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块,在当前curve项目的目录下,增加一个一级目录curvefs,curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto0 码力 | 15 页 | 80.33 KB | 6 月前3
 Curve文件系统元数据持久化方案设计© XXX Page 1 of 12 元数据持久化© XXX Page 2 of 12 前言 Raft Log Raft Snapshot 持久化文件 key_value_pairs 其他说明 实现 1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案? redis + muliraft muliraft 存在的问题? redis 改造 vs 自己实现? redis 中哈希表实现的优点? 参考 前言 根据之前讨论的结果,元数据节点的架构如下图所示,这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容: Raft Log:记录 operator log Raft Snapshot:将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化© XXX Page 3 of 12 Raft Log +--- ------------+---------+ 持久化文件 字段 字节数 说明 CURVEFS 7 magic number(常量字符 "CURVEFS"),用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件 version 4 文件版本号(当文件格式变化时,可以 100% 向后兼容加载旧版持久化文件) size 8 键值对数量 key_value_pairs / 键值对(当 size0 码力 | 12 页 | 384.47 KB | 6 月前3 Curve文件系统元数据持久化方案设计© XXX Page 1 of 12 元数据持久化© XXX Page 2 of 12 前言 Raft Log Raft Snapshot 持久化文件 key_value_pairs 其他说明 实现 1、inode、entry 的编码 2、KVStore Q&A 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? redis 的高可用、高可扩方案? redis + muliraft muliraft 存在的问题? redis 改造 vs 自己实现? redis 中哈希表实现的优点? 参考 前言 根据之前讨论的结果,元数据节点的架构如下图所示,这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容: Raft Log:记录 operator log Raft Snapshot:将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化© XXX Page 3 of 12 Raft Log +--- ------------+---------+ 持久化文件 字段 字节数 说明 CURVEFS 7 magic number(常量字符 "CURVEFS"),用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件 version 4 文件版本号(当文件格式变化时,可以 100% 向后兼容加载旧版持久化文件) size 8 键值对数量 key_value_pairs / 键值对(当 size0 码力 | 12 页 | 384.47 KB | 6 月前3
 CurveFS方案设计增加快照部分 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 了块存储,向上提供块设备服务,CurveFS会基于此实现。第一阶段的目标是实现 满足数据库场景的文件接口。 调研 开源fs 当前对已有的开源分布式文件系统进行了调研,主要包括系统架构,元数据内存结构,元数据持久化,调研文档如下: chubaofs: ChubaoFS© XXX Page 3 of 14 1. 2. 3. moosefs: https://kms.netease 并对以上文件系统在相同环境进行了元数据节点性能测试: 。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: CurveFS0 码力 | 14 页 | 619.32 KB | 6 月前3 CurveFS方案设计增加快照部分 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 了块存储,向上提供块设备服务,CurveFS会基于此实现。第一阶段的目标是实现 满足数据库场景的文件接口。 调研 开源fs 当前对已有的开源分布式文件系统进行了调研,主要包括系统架构,元数据内存结构,元数据持久化,调研文档如下: chubaofs: ChubaoFS© XXX Page 3 of 14 1. 2. 3. moosefs: https://kms.netease 并对以上文件系统在相同环境进行了元数据节点性能测试: 。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: CurveFS0 码力 | 14 页 | 619.32 KB | 6 月前3
 CurveFS Copyset与FS对应关系修改者 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 partition的管理 2.3、meta partition和inode以及dentry的对应关系? 3、curvefs的copyset和fs的对应关系 1、背景 curvefs使用raft作为元数据一致性的保证。为了提高元数据的可扩展性和并发处理能力,采用元数据分片的方式管理inode和dentry的元数据。inode的分片依据是fsid + inodeid,dentry的分片依据是fsid + parentinodeid。借鉴curve块设备的设计思路,(补充copyset的设计文档在这 ),curvefs的元数据分片仍然按照的copyset的方式去管理。 icalPool、LogicalPool、Zone、Server、ChunkServer、CopySetInfo组成。curvefs可以照搬curve块存储的topo设计,只是保存的内容从数据变成了元数据。 curvefs的topo信息设计可以由PhysicalPool、LogicalPool、Zone、Server、MetaServer、CopySetInfo组成。 curve块设备的cop0 码力 | 19 页 | 383.29 KB | 6 月前3 CurveFS Copyset与FS对应关系修改者 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 partition的管理 2.3、meta partition和inode以及dentry的对应关系? 3、curvefs的copyset和fs的对应关系 1、背景 curvefs使用raft作为元数据一致性的保证。为了提高元数据的可扩展性和并发处理能力,采用元数据分片的方式管理inode和dentry的元数据。inode的分片依据是fsid + inodeid,dentry的分片依据是fsid + parentinodeid。借鉴curve块设备的设计思路,(补充copyset的设计文档在这 ),curvefs的元数据分片仍然按照的copyset的方式去管理。 icalPool、LogicalPool、Zone、Server、ChunkServer、CopySetInfo组成。curvefs可以照搬curve块存储的topo设计,只是保存的内容从数据变成了元数据。 curvefs的topo信息设计可以由PhysicalPool、LogicalPool、Zone、Server、MetaServer、CopySetInfo组成。 curve块设备的cop0 码力 | 19 页 | 383.29 KB | 6 月前3
 Curve核心组件之mds – 网易数帆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 • 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: Nameserver: 管理文件的元数据信息。 • Copyset: 副本放置策略。 • Heartbeat: 心跳模块。跟chunkserver进行交互,收集chunkserver上的负载信息、 copyset信息等。 • Scheduler: 调度模块。用于自动容错和负载均衡。TOPOLOGY topology用于管理和组织机器,利用底层机器的放置、网络的规划以面向业务提供如下功能和非功能需求。 pool1 type: 0 replicasnum: 3 copysetnum: 100 zonenum: 3 scatterwidth: 0NAMESERVER NameServer管理namespace元数据信息,包括(更具体的信息可以查看curve/proto/nameserver2.proto): • FileInfo: 文件的信息。 • PageFileSegment: segment是给文件分配空间的最小单位0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 6 月前3 Curve核心组件之mds – 网易数帆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 • 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: Nameserver: 管理文件的元数据信息。 • Copyset: 副本放置策略。 • Heartbeat: 心跳模块。跟chunkserver进行交互,收集chunkserver上的负载信息、 copyset信息等。 • Scheduler: 调度模块。用于自动容错和负载均衡。TOPOLOGY topology用于管理和组织机器,利用底层机器的放置、网络的规划以面向业务提供如下功能和非功能需求。 pool1 type: 0 replicasnum: 3 copysetnum: 100 zonenum: 3 scatterwidth: 0NAMESERVER NameServer管理namespace元数据信息,包括(更具体的信息可以查看curve/proto/nameserver2.proto): • FileInfo: 文件的信息。 • PageFileSegment: segment是给文件分配空间的最小单位0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 6 月前3
 Nacos架构&原理
 服务管理:实现服务 CRUD,域名 CRUD,服务健康状态检查,服务权重管理等功能。  配置管理:实现配置管 CRUD,版本管理,灰度管理,监听管理,推送轨迹,聚合数据等功能。  元数据管理:提供元数据 CURD 和打标能力,为实现上层流量和服务灰度非常关键。 19 > Nacos 架构 内核层  插件机制:实现三个模块可分可合能力,实现扩展点 SPI 机制,用于扩展自己公司定制。 存储模块:解决数据持久化、非持久化存储,解决数据分片问题。 插件  Nameserver:解决 Namespace 到 ClusterID 的路由问题,解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB:解决元数据存储,与三方 CMDB 系统对接问题,解决应用,人,资源关系。  Metrics:暴露标准 Metrics 数据,方便与三方监控系统打通。  Trace:暴露标准 Trace,方便与 SLA 中,系统中所有配置的存储、编辑、删除、灰度管理、历史版本管理、变更审计等所有 与配置相关的活动统称为配置管理。 配置服务 (Configuration Service) 在服务或者应用运行过程中,提供动态配置或者元数据以及配置管理的服务提供者。 23 > Nacos 架构 配置项(Configuration Item) ⼀个具体的可配置的参数与其值域,通常以 param-key = param-value0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 9 月前3 Nacos架构&原理
 服务管理:实现服务 CRUD,域名 CRUD,服务健康状态检查,服务权重管理等功能。  配置管理:实现配置管 CRUD,版本管理,灰度管理,监听管理,推送轨迹,聚合数据等功能。  元数据管理:提供元数据 CURD 和打标能力,为实现上层流量和服务灰度非常关键。 19 > Nacos 架构 内核层  插件机制:实现三个模块可分可合能力,实现扩展点 SPI 机制,用于扩展自己公司定制。 存储模块:解决数据持久化、非持久化存储,解决数据分片问题。 插件  Nameserver:解决 Namespace 到 ClusterID 的路由问题,解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB:解决元数据存储,与三方 CMDB 系统对接问题,解决应用,人,资源关系。  Metrics:暴露标准 Metrics 数据,方便与三方监控系统打通。  Trace:暴露标准 Trace,方便与 SLA 中,系统中所有配置的存储、编辑、删除、灰度管理、历史版本管理、变更审计等所有 与配置相关的活动统称为配置管理。 配置服务 (Configuration Service) 在服务或者应用运行过程中,提供动态配置或者元数据以及配置管理的服务提供者。 23 > Nacos 架构 配置项(Configuration Item) ⼀个具体的可配置的参数与其值域,通常以 param-key = param-value0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 9 月前3
 金融级云原生 PaaS 探索与实践Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态 分发/汇聚 数据层流量调拨 压测/灰度 流量管理 单元化 元数据管理 弹性流量管理 跨集群发布策略 多集群管理 跨集群网络 跨集群镜像管理 蓝绿发布 灰度分组发布 中间件变配 (DRM/Scheduler/Message) Mesh流调拨和治理 弹性建站/下站0 码力 | 20 页 | 1.71 MB | 6 月前3 金融级云原生 PaaS 探索与实践Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态 分发/汇聚 数据层流量调拨 压测/灰度 流量管理 单元化 元数据管理 弹性流量管理 跨集群发布策略 多集群管理 跨集群网络 跨集群镜像管理 蓝绿发布 灰度分组发布 中间件变配 (DRM/Scheduler/Message) Mesh流调拨和治理 弹性建站/下站0 码力 | 20 页 | 1.71 MB | 6 月前3
 Python 标准库参考指南 3.6.15 for element in iterable: if not element: return False return True any(iterable) 如果 iterable 的任一元素为真则返回 True。如果迭代器为空,返回 False。等价于: 5 The Python Library Reference, 发布 3.6.15 def any(iterable): for 次幂;如果 z 存在,则对 z 取余(比直接 pow(x, y) % z 计算更高效)。两个参数形式的 pow(x, y) 等价于幂运算符:x**y。 参数必须为数值类型。对于混用的操作数类型,则适用二元算术运算符的类型强制转换规则。对于int 操作数,结果具有与操作数相同的类型(转换后),除非第二个参数为负值;在这种情况下,所有参数 将被转换为浮点数并输出浮点数结果。例如,10**2 返回 100,但 1 整数类型的按位运算 按位运算只对整数有意义。计算按位运算的结果,就相当于使用无穷多个二进制符号位对二的补码执行操 作。 二进制按位运算的优先级全都低于数字运算,但又高于比较运算;一元运算 ~ 具有与其他一元算术运算 (+ and -) 相同的优先级。 此表格是以优先级升序排序的按位运算列表: 运算 结果: 注释 x | y x 和 y 按位 或 (4) x ^ y x 和 y 按位 异或0 码力 | 1886 页 | 8.95 MB | 9 月前3 Python 标准库参考指南 3.6.15 for element in iterable: if not element: return False return True any(iterable) 如果 iterable 的任一元素为真则返回 True。如果迭代器为空,返回 False。等价于: 5 The Python Library Reference, 发布 3.6.15 def any(iterable): for 次幂;如果 z 存在,则对 z 取余(比直接 pow(x, y) % z 计算更高效)。两个参数形式的 pow(x, y) 等价于幂运算符:x**y。 参数必须为数值类型。对于混用的操作数类型,则适用二元算术运算符的类型强制转换规则。对于int 操作数,结果具有与操作数相同的类型(转换后),除非第二个参数为负值;在这种情况下,所有参数 将被转换为浮点数并输出浮点数结果。例如,10**2 返回 100,但 1 整数类型的按位运算 按位运算只对整数有意义。计算按位运算的结果,就相当于使用无穷多个二进制符号位对二的补码执行操 作。 二进制按位运算的优先级全都低于数字运算,但又高于比较运算;一元运算 ~ 具有与其他一元算术运算 (+ and -) 相同的优先级。 此表格是以优先级升序排序的按位运算列表: 运算 结果: 注释 x | y x 和 y 按位 或 (4) x ^ y x 和 y 按位 异或0 码力 | 1886 页 | 8.95 MB | 9 月前3
共 109 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 11













