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 Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 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 研究现状Curve块存储 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 3. iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy0 码力 | 20 页 | 4.13 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
Raft在Curve存储中的工程实践云原生 分布式存储系统,支持 块存储 和 文件存储 2018~2021 Curve块存储 2021~2022 Curve文件存储 • 基于Openstack构建云计算平台 • 底层存储使用Ceph块存储 • 稳定性挑战 • 算力平台kubernetes的迅速发展 • AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 Curve块存储和文件存储均采用raft协议整体架构 对接OpenStack平台为云主机提供高性能块 存储服务 • 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 型的持久化存储卷 • 对接PolarFS作为云原生数据库的高性能存储 底座,完美支持云原生数据库的存算分离架 构 • Curve作为云存储中间件使用S3兼容的对象 存储作为数据存储引擎,为公有云用户提供 高性价比的共享文件存储 • 支持在物理机上挂载使用块设备或FUSE文件 02 raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化RAFT协议简介 什么是raft • raft 是一种新型易于理解的分布式一致性复制协议,由斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout提出,《In Search of an Understandable Consensus Algorithm(Extended0 码力 | 29 页 | 2.20 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 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 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 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
TiDB v8.5 中文手册· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 624 6.3.3 预估存储空间· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · Open Protocol 中的 Row Changed Event 是 INSERT 事件还是 UPDATE 事件?· · · · · · · 954 7.8.19 TiCDC 占用多少 PD 的存储空间 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 955 7 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1828 12.5.11 只读存储节点最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 10 月前3
TiDB v8.4 中文手册· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 618 6.3.3 预估存储空间· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1570 12.5.11 只读存储节点最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2530 14.1.2 TiDB 数据库的存储· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前3
TiDB v8.2 中文手册· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 560 6.3.3 预估存储空间· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1502 12.5.11 只读存储节点最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2522 14.1.2 TiDB 数据库的存储· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·0 码力 | 4987 页 | 102.91 MB | 10 月前3
TiDB中文技术文档Weekly 英文文档 README - 10 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F1 论文启发而设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库,结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。 TiDB 兼容 MySQ MySQL 轻松迁移至 TiDB,分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。 水平弹性扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展,按需扩展吞吐或存储,轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案,基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保 (auto-failover),无需人工介入。 一站式 HTAP 解决方案 TiDB 作为典型的 OLTP 行存数据库,同时兼具强大的 OLAP 性能,配合 TiSpark,可提供一站式 HTAP 解决方案,一份存储同时处理 OLTP & OLAP,无需传统繁琐的 ETL 过程。 云原生 SQL 数据库 TiDB 是为云而设计的数据库,同 Kubernetes 深度耦合,支持公有云、私有云和混合云,使部署、配置和0 码力 | 444 页 | 4.89 MB | 6 月前3
CurveFS方案设计为更好的支持云原生的场景,Curve需要支持高性能通用文件系统,其中高性能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 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 curve实现块设备时,元数据不是扁平化的设计,而是采用来有目录层级的 namespace 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 rename 接口实现方案1. 2. 1. 3. 1. 2. 背景 方案调研 Chubaofs Juicefs 方案实现 方案一:chubaofs 方案二:事务方案 方案三:利用 KV 自带的分布式事务 Q&A 1. 是否需要实现跨文件系统的 rename 操作? 2. 在多客户端情况下,是否需要加锁来保证其原子性? 3. rename 流程举例说明? 例 1:rename A→B Juicefs Juicefs 中 rename 的实现都是原子性的,主要得益于它元数据是存储在各类 KV/DB 中(如 redis、tikv...),而这些 KV 本身就支持事务,所以它只要把这些操作打包成事务扔给 KV 就可以了 如果采用 Juicefs 的方案,我们需要在 metaserver 层实现分布式事务 方案实现 方案一:chubaofs 从以上的分析来看,chubaofs 的方案是可行的,参照其实现就行 请求就够了,2 次 dentry 操作,一次提交事务 (txid) 操作 实现: MDS 中的 copyset 需要增加一个 txid 字段(需持久化) txid 为 uint64(8 个字节),增加的存储量为 8 * copyset 的数量 MeteServer 中的每个 Copyset 需要增加一个字段 PendingTx (持久化在 MetaSever 中),因为每次 Client 来访问的时候都需要与这个0 码力 | 15 页 | 555.93 KB | 6 月前3
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