 Curve支持S3 数据缓存方案© 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 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 整体设计 整个dataCache的设计思路,在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上,在读场景上,能够预读1个block大小,减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读,而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升,但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的(默认64M),所以Inode中采用map Curve支持S3 数据缓存方案© 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 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 整体设计 整个dataCache的设计思路,在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上,在读场景上,能够预读1个block大小,减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读,而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升,但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的(默认64M),所以Inode中采用map- 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,通过inodeId找到f 0 码力 | 9 页 | 179.72 KB | 6 月前3
 CurveFS S3本地缓存盘方案Page 1 of 9 Curvefs-S3 本地写缓存盘方案© XXX Page 2 of 9 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 背景 当前,s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储,由于写远端时延相对会较高,所以为了提升性能,引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时,先把数据写到本地缓存硬盘,然后再把本地缓存 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 方案设计© S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页,如果满足持久化的条件后,那么则准备持久化。 如果未配置本地硬盘作为写缓存,那么直接持久化到远端的对象存储;如果配置了本地硬盘作为写缓存,那么则尝试先写入本地硬盘写缓存目录。 写本地硬盘缓存目录之前先判断缓存目录容量是否已达到阈值,如果已经达到阈值,那么则直接写入到远端对象存储;否则,则写入到本地硬盘写缓存目录中。文件写入本地硬盘写缓存目录后,从本地硬盘读目录© XXX Page 4 of 9 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后,异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群,上传成功后,删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时,缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况,如果容量已经达到阈值了,则进行文件的清理工作。 另外,异常管理模块处理客户端挂掉后的文件重新上传问题。 主要数据结构定义 class0 码力 | 9 页 | 150.46 KB | 6 月前3 CurveFS S3本地缓存盘方案Page 1 of 9 Curvefs-S3 本地写缓存盘方案© XXX Page 2 of 9 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 背景 当前,s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储,由于写远端时延相对会较高,所以为了提升性能,引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时,先把数据写到本地缓存硬盘,然后再把本地缓存 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 方案设计© S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页,如果满足持久化的条件后,那么则准备持久化。 如果未配置本地硬盘作为写缓存,那么直接持久化到远端的对象存储;如果配置了本地硬盘作为写缓存,那么则尝试先写入本地硬盘写缓存目录。 写本地硬盘缓存目录之前先判断缓存目录容量是否已达到阈值,如果已经达到阈值,那么则直接写入到远端对象存储;否则,则写入到本地硬盘写缓存目录中。文件写入本地硬盘写缓存目录后,从本地硬盘读目录© XXX Page 4 of 9 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后,异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群,上传成功后,删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时,缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况,如果容量已经达到阈值了,则进行文件的清理工作。 另外,异常管理模块处理客户端挂掉后的文件重新上传问题。 主要数据结构定义 class0 码力 | 9 页 | 150.46 KB | 6 月前3
 Curve 分布式存储设计Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 高性能,易运维,云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench 延迟降低21% TPS提升26% 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 快速跨云弹性发布的业务 3. 低成本大容量需求的业务 4. 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0 码力 | 20 页 | 4.13 MB | 6 月前3 Curve 分布式存储设计Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer XAgenda 第二 第三 第四 第一 Curve的由来 Curve的设计目标 Curve块存储 和 Curve文件存储 Curve社区Curve的由来 1. 代码复杂/代码量大 2. 运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 高性能,易运维,云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench 延迟降低21% TPS提升26% 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 快速跨云弹性发布的业务 3. 低成本大容量需求的业务 4. 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0 码力 | 20 页 | 4.13 MB | 6 月前3
 分布式NewSQL数据库TiDB优刻得科技股份有限公司 版权所有 分布式 分布式NewSQL数据库 数据库 TiDB 产品⽂档 2 9 11 12 12 12 12 12 13 14 14 14 14 15 15 16 16 18 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 什么是 什么是TiDB 产品优势 产品优势 ⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 对数据⼀致性及⾼可靠 场景 Real-time HTAP 场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 真正⾦融级⾼可⽤ UCloud 云上 云上 TiDB 架构⽰意图 架构⽰意图 TiDB TiDB Serverless ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/120 20 20 21 24 24 25 28 28 28 28 28 29 30 30 32 TiDB Serverless 删除 实例 实例 创建TiDB集群 查看TiDB实例列表 查看TiDB实例详情 删除TiDB实例 ⽤户 ⽤户 添加⽤⼾及权限 重置⽤⼾密码 删除⾮root⽤⼾ ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 3/120 38 39 40 40 41 41 43 43 43 46 49 49 52 53 550 码力 | 120 页 | 7.42 MB | 6 月前3 分布式NewSQL数据库TiDB优刻得科技股份有限公司 版权所有 分布式 分布式NewSQL数据库 数据库 TiDB 产品⽂档 2 9 11 12 12 12 12 12 13 14 14 14 14 15 15 16 16 18 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 什么是 什么是TiDB 产品优势 产品优势 ⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 对数据⼀致性及⾼可靠 场景 Real-time HTAP 场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 真正⾦融级⾼可⽤ UCloud 云上 云上 TiDB 架构⽰意图 架构⽰意图 TiDB TiDB Serverless ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/120 20 20 21 24 24 25 28 28 28 28 28 29 30 30 32 TiDB Serverless 删除 实例 实例 创建TiDB集群 查看TiDB实例列表 查看TiDB实例详情 删除TiDB实例 ⽤户 ⽤户 添加⽤⼾及权限 重置⽤⼾密码 删除⾮root⽤⼾ ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 3/120 38 39 40 40 41 41 43 43 43 46 49 49 52 53 550 码力 | 120 页 | 7.42 MB | 6 月前3
 新一代云原生分布式存储新一代云原生分布式存储—Curve 上 李小翠 网易数帆存储团队分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 Ceph 架构简介 | 场景介绍 | 使用中的问题 Curve 架构简介 | 数据对比 | 应用情况 FAQ 答疑存储的发展 互联网时代,数据大爆炸 大型主机 成本高 单点问题 扩容困难 各存储设备通过网络互联 各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本:共用基础设施 弹性:随意扩缩容 速度:更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念: 易用性:跨平台,超融合,弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 对指定地址空间进行随机读写 传统意义的块存储:磁盘分布式存储的要素 如何构建分布式文件系统? 以分布式块存储为例。 •提供大容量的块设备 •可以在指定地址空间内随机读写 write(offset, len) •服务质量要求:数据不能丢、服务随时可用、弹性扩缩容 要什么 •成百上千台存储节点 •磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求,并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力0 码力 | 29 页 | 2.46 MB | 6 月前3 新一代云原生分布式存储新一代云原生分布式存储—Curve 上 李小翠 网易数帆存储团队分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 03 04 Ceph 架构简介 | 场景介绍 | 使用中的问题 Curve 架构简介 | 数据对比 | 应用情况 FAQ 答疑存储的发展 互联网时代,数据大爆炸 大型主机 成本高 单点问题 扩容困难 各存储设备通过网络互联 各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本:共用基础设施 弹性:随意扩缩容 速度:更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念: 易用性:跨平台,超融合,弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 对指定地址空间进行随机读写 传统意义的块存储:磁盘分布式存储的要素 如何构建分布式文件系统? 以分布式块存储为例。 •提供大容量的块设备 •可以在指定地址空间内随机读写 write(offset, len) •服务质量要求:数据不能丢、服务随时可用、弹性扩缩容 要什么 •成百上千台存储节点 •磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求,并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力0 码力 | 29 页 | 2.46 MB | 6 月前3
 Nacos架构&原理
许进 7 > 推荐序 推荐序 阿里巴巴合伙人 - 蒋江伟(小邪) 随着企业加速数字化升级,越来越多的系统架构采用了分布式的架构,主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点,这是当时提出的⼀个要求,围绕这个要求,系统要做大量的研发和改造,类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就是将面对复杂的分布式计算场景,海量并发的业务场景, 对软负载⼀个系统的进行阐述,通过 Nacos 开源分享阿里软负载最佳实践,希望能够帮助到各位开 发者,各位系统架构师,少走弯路。 阿里巴巴云原生应用平台负责人 - 年开源后引起了开发者的广泛关注和大量使用。本书也将介绍 Nacos 偏 AP 分布式系统的设计、全异步事件驱动的高性能架构和面向失败设计的高可用设计理念 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 Nacos,也有助于提高分布式系统的设计研发能力。 阿里巴巴中间件负责人 - 胡伟琪(白慕) 阿里巴巴在 10 多年分布式应用架构实践过程中,产出了⼀大批非常优秀的中间件技术产品,其中软 负载领域的0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 9 月前3 Nacos架构&原理
许进 7 > 推荐序 推荐序 阿里巴巴合伙人 - 蒋江伟(小邪) 随着企业加速数字化升级,越来越多的系统架构采用了分布式的架构,主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点,这是当时提出的⼀个要求,围绕这个要求,系统要做大量的研发和改造,类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就是将面对复杂的分布式计算场景,海量并发的业务场景, 对软负载⼀个系统的进行阐述,通过 Nacos 开源分享阿里软负载最佳实践,希望能够帮助到各位开 发者,各位系统架构师,少走弯路。 阿里巴巴云原生应用平台负责人 - 年开源后引起了开发者的广泛关注和大量使用。本书也将介绍 Nacos 偏 AP 分布式系统的设计、全异步事件驱动的高性能架构和面向失败设计的高可用设计理念 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 Nacos,也有助于提高分布式系统的设计研发能力。 阿里巴巴中间件负责人 - 胡伟琪(白慕) 阿里巴巴在 10 多年分布式应用架构实践过程中,产出了⼀大批非常优秀的中间件技术产品,其中软 负载领域的0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 9 月前3
 TiDB v8.5 中文手册· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 956 7.8.24 为什么 TiCDC 需要使用磁盘,什么时候会写磁盘,TiCDC 能否利用内存缓存提升同步性能? · · 956 7.8.25 为什么在上游使用了 TiDB Lightning 物理导入模式和 BR 恢复了数据之后,TiCDC 同步会出现卡 顿甚至卡住?· · · · · · · · · · · · · · 2631 14.4 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2633 14.4.1 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3807 14.12.15缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 10 月前3 TiDB v8.5 中文手册· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 956 7.8.24 为什么 TiCDC 需要使用磁盘,什么时候会写磁盘,TiCDC 能否利用内存缓存提升同步性能? · · 956 7.8.25 为什么在上游使用了 TiDB Lightning 物理导入模式和 BR 恢复了数据之后,TiCDC 同步会出现卡 顿甚至卡住?· · · · · · · · · · · · · · 2631 14.4 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2633 14.4.1 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3807 14.12.15缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 10 月前3
 TiDB v8.4 中文手册· · · · · · · 2613 14.4 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2615 14.4.1 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3788 14.12.15缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3961 14.12.22Schema 缓存 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前3 TiDB v8.4 中文手册· · · · · · · 2613 14.4 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2615 14.4.1 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3788 14.12.15缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3961 14.12.22Schema 缓存 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前3
 TiDB v8.2 中文手册· · · · · · · 2604 14.4 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2606 14.4.1 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3749 14.12.14缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户0 码力 | 4987 页 | 102.91 MB | 10 月前3 TiDB v8.2 中文手册· · · · · · · 2604 14.4 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2606 14.4.1 TiDB 分布式执行框架 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3749 14.12.14缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户0 码力 | 4987 页 | 102.91 MB | 10 月前3
 CurveFS方案设计主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve是实现了块存储,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: 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: 的元数据缓存使用的 lru cache,因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list 加速,需要新的缓存结构 c. 扩展性/可用性/可靠性 依赖于第三方kv存储,目前是etcd CurveFS 单机内存元数据设计 类似 fastcfs 和 moosefs 的元数据设计方式,采用通用的 dentry,inode 两层映射关系,所有的元数据都缓存在内存中,持久化在0 码力 | 14 页 | 619.32 KB | 6 月前3 CurveFS方案设计主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve是实现了块存储,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: 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: 的元数据缓存使用的 lru cache,因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list 加速,需要新的缓存结构 c. 扩展性/可用性/可靠性 依赖于第三方kv存储,目前是etcd CurveFS 单机内存元数据设计 类似 fastcfs 和 moosefs 的元数据设计方式,采用通用的 dentry,inode 两层映射关系,所有的元数据都缓存在内存中,持久化在0 码力 | 14 页 | 619.32 KB | 6 月前3
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