© XXX Page 1 of 3 curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余)© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 背景 只考虑单客户端, 单metaserver 为了解决的问题: 客户端在对一个文件的某个部分多次写入后, 同一个chunk会产生很多版本数据; 而客户端在读的时候 会需要对这些chunk进行筛选和构建, 得到有效的部分, 越是散乱的状态, 就越需要发送更多次读请求至s3. 最后导致无效旧数据的堆积和读请求性能的下降, 所以需要在合适的时候进行重叠元数据和数据的合并 原则是尽力而为, 并不能做到完美 方案 基于一下3个基础的数据结构, 2层索引 s3chuninfolist[index] = [s3chunkinfo(s)] s3chunkinfo {

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 617 6.1.3 分库分表 MySQL 合并迁移到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 617 · · · · · · · · · · 636 6.4.4 从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 643 6.4.5 从大数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2566 20 14.2 存储引擎 TiKV · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 612 6.1.3 分库分表 MySQL 合并迁移到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 612 · · · · · · · · · · 631 6.4.4 从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 638 6.4.5 从大数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2548 14.2 存储引擎 TiKV · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 554 6.1.3 分库分表 MySQL 合并迁移到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 554 · · · · · · · · · · 573 6.4.4 从小数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 580 6.4.5 从大数据量分库分表 MySQL 合并迁移数据到 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2539 14.2 存储引擎 TiKV · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

语言本身，虽然是一种解释型语言，但是在现代浏览器 中，JavaScript 都是编译后运行。程序会被高度优化，运行效率接 近二进制程序。而且，JavaScript 引擎正在快速发展，性能将越来 越好。 此外，还有一种 WebAssembly 格式，它是 JavaScript 引擎的中 间码格式，全部都是二进制代码。由于跳过了编译步骤，可以达到接近 强大的性能 导论 - 15 - 本文档使用 书栈(BookStack 可以承受很大的访问量。 JavaScript 是一种开放的语言。它的标准 ECMA-262 是 ISO 国 际标准，写得非常详尽明确；该标准的主要实现（比如 V8 和 SpiderMonkey 引擎）都是开放的，而且质量很高。这保证了这门语 言不属于任何公司或个人，不存在版权和专利的问题。 语言标准由 TC39 委员会负责制定，该委员会的运作是透明的，所有 讨论都是开放的，会议记录都会对外公布。 24 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 发出 HTTP 请求，为后来大行其道的 Ajax 应用创造了条件。 2000年，KDE 项目重写了浏览器引擎 KHTML，为后来的 WebKit 和 Blink 引擎打下基础。这一年的10月23日，KDE 2.0发布，第一次将 KHTML 浏览器包括其中。 2001年，微软公司时隔5年之后，发布了 IE 浏览器的下一个版本 Internet

移等）；三是分配全局唯一且递增的事务 ID。 PD 是一个集群，需要部署奇数个节点，一般线上推荐至少部署 3 个节点。 TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。存储数据的基 本单位是 Region，每个 Region 负责存储一个 Key Range （从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的 数据，每个 TiKV 节点会负责多个 Region 移等）；三是分配全局唯一且递增的事务 ID。 PD 是一个集群，需要部署奇数个节点，一般线上推荐至少部署 3 个节点。 TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。存储数据的基 本单位是 Region，每个 Region 负责存储一个 Key Range （从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的 TiDB 整体架构 TiDB Server 中也有系统表，用于存放数据库运行时所需信息。具体信息参考 TiDB 系统数据库文档。 TiDB 数据存放在存储引擎中，数据目录取决于使用的存储引擎，存储引擎的选择参见 TiDB 启动参数文档。 对于使用本地存储引擎的情况，数据存储在本机硬盘上，目录位置通过 path 参数控制。 对于使用 TiKV 引擎的情况，数据存储在 TiKV 节点上，目录位置通过 data-dir 参数控制。 TiDB 集群的三个组件（

在阿里中间件开源、自研、商业三位⼀体的战略中，微服务 DNS（Dubbo+Nacos+Spring-cloud- alibba/Sentinel/Seata）组合始终走在前列，引领着微服务领域的发展趋势。Nacos 作为核心引擎 孵化于 2008 年的阿里五彩石项目，自主研发完全可控，经历十多年双 11 洪峰考验，沉淀了高性能、 高可用、可扩展的核心能力，2018 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 散我们 品牌和运营资源。另外大部分客户没有阿里这么大的体量，模块拆分过细，部署和运维成本都会成 倍上涨，而且阿里巴巴也是从最早⼀个产品逐步演化成 3 个产品的，因此我们最终决定将内部三个 产品合并统⼀开源。定位为：⼀个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平 台。由于我们在阿里内部发展了 10 年，在易用、规模、实时、稳定沉淀了核心竞争力，围绕阿里 Dubbo 和 Spring-cloud-alibaba 这种机制保证了 Distro 协议可以作为⼀种 AP 协议，对于读操作都进行及时的响应。在网络分区 的情况下，对于所有的读操作也能够正常返回；当网络恢复时，各个 Distro 节点会把各数据分片的 数据进行合并恢复。 小结 Distro 协议是 Nacos 对于临时实例数据开发的⼀致性协议。其数据存储在缓存中，并且会在启动 时进行全量数据同步，并定期进行数据校验。 在 Distro 协议的设计思想下，每个

。你还可以用正则来修改字符 串，或以各种方式将其拆分。 正则表达式会被编译成一系列字节码，然后由 C 语言编写的匹配引擎执行。对于高级用途，可能有必要特别 注意引擎将如何执行一个给定的正则，并以某种方式写入正则，以生成运行更快的字节码。本文不涉及优化 问题，因为这要求你对正则引擎的匹配过程有很好的了解。 正则表达式语言相对较小且受限，因此并非所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式完成。有些任 将匹配 'ct' （0 个 'a' ）、'cat' （1 个 'a' ）、'caaat' （3 个 'a' ）等等。 类似 * 这样的重复是 贪婪的。当重复正则时，匹配引擎将尝试重复尽可能多的次数。如果表达式的后续部 分不匹配，则匹配引擎将回退并以较少的重复次数再次尝试。 通过一个逐步示例更容易理解这一点。让我们分析一下表达式 a[bcd]*b 。该表达式首先匹配一个字母 'a' ，接着匹配字符类 [bcd] 中的零个或更多个字母，最后以一个 'b' 结尾。现在想象一下用这个正则来匹配 字符串 'abcbd' 。 3 步骤 匹配 说明 1 a 正则中的 a 匹配成功。 2 abcbd 引擎尽可能多地匹配 [bcd]* ，直至字符串末尾。 3 失败 引擎尝试匹配 b ，但是当前位置位于字符串末尾，所以匹配失败。 4 abcb 回退，让 [bcd]* 少匹配一个字符。 5 失败 再次尝试匹配 b ，但是当前位置上的字符是最后一个字符

。你还可以用 正则来修改字符串，或以各种方式将其拆分。 正则表达式会被编译成一系列字节码，然后由 C 语言编写的匹配引擎执行。对于高级用途，可能有必要 特别注意引擎将如何执行一个给定的正则，并以某种方式写入正则，以生成运行更快的字节码。本文不 涉及优化问题，因为这要求你对正则引擎的匹配过程有很好的了解。 正则表达式语言相对较小且受限，因此并非所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式完成。有 将匹配 'ct' （0 个 'a' ）、'cat' （1 个 'a' ）、'caaat' （3 个 'a' ）等等。 类似 * 这样的重复是 贪婪的。当重复正则时，匹配引擎将尝试重复尽可能多的次数。如果表达式的后续 部分不匹配，则匹配引擎将回退并以较少的重复次数再次尝试。 通过一个逐步示例更容易理解这一点。让我们分析一下表达式 a[bcd]*b 。该表达式首先匹配一个字母 'a' ，接着匹配字符类 [bcd] 中的零个或更多个字母，最后以一个 'b' 结尾。现在想象一下用这个正 则来匹配字符串 'abcbd' 。 步骤 匹配 说明 1 a 正则中的 a 匹配成功。 2 abcbd 引擎尽可能多地匹配 [bcd]* ，直至字符串末尾。 3 失败 引擎尝试匹配 b ，但是当前位置位于字符串末尾，所以匹配失败。 4 abcb 回退，让 [bcd]* 少匹配一个字符。 5 失败 再次尝试匹配 b ，但是当前位置上的字符是最后一个字符

。你还可以用 正则来修改字符串，或以各种方式将其拆分。 正则表达式会被编译成一系列字节码，然后由 C 语言编写的匹配引擎执行。对于高级用途，可能有必要 特别注意引擎将如何执行一个给定的正则，并以某种方式写入正则，以生成运行更快的字节码。本文不 涉及优化问题，因为这要求你对正则引擎的匹配过程有很好的了解。 正则表达式语言相对较小且受限，因此并非所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式完成。有 将匹配 'ct' （0 个 'a' ）、'cat' （1 个 'a' ）、'caaat' （3 个 'a' ）等等。 类似 * 这样的重复是 贪婪的。当重复正则时，匹配引擎将尝试重复尽可能多的次数。如果表达式的后续 部分不匹配，则匹配引擎将回退并以较少的重复次数再次尝试。 通过一个逐步示例更容易理解这一点。让我们分析一下表达式 a[bcd]*b 。该表达式首先匹配一个字母 'a' ，接着匹配字符类 [bcd] 中的零个或更多个字母，最后以一个 'b' 结尾。现在想象一下用这个正 则来匹配字符串 'abcbd' 。 步骤 匹配 说明 1 a 正则中的 a 匹配成功。 2 abcbd 引擎尽可能多地匹配 [bcd]* ，直至字符串末尾。 3 失败 引擎尝试匹配 b ，但是当前位置位于字符串末尾，所以匹配失败。 4 abcb 回退，让 [bcd]* 少匹配一个字符。 5 失败 再次尝试匹配 b ，但是当前位置上的字符是最后一个字符