of 11 Curve文件系统空间分配方案（基于块的方案，已实现）© XXX Page 2 of 11 背景 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 延迟分配/Allocate-on-flush Inline file/data 空间分配 整体设计 空间分配流程 特殊情况 空间回收 小文件处理 并发问题 文件系统扩容 接口设计 RPC接口 空间分配器接口 背景 根据 ，文件系统基 ，文件系统基于当前的块进行实现，所以需要设计基于块的空间分配器，用于分配并存储文件数据。 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 尽量分配连续的磁盘空间，存储文件的数据。这一特性主要是针对HDD进行的优化，降低磁盘寻道时间。 延迟分配/Allocate-on-flush 在sync/flush之前，尽可能多的积累更多的文件数据块才进行空间分配，一方面可以提高局部性，另一方面可以降低磁盘碎片。 几百字节的小文件不单独分配磁盘空间，直接把数据存放到文件的元数据中。 针对上述的本地文件系统特性，Curve文件系统分配需要着重考虑 。 局部性 虽然Curve是一个分布式文件系统，但是单个文件系统的容量可能会比较大，如果在空间分配时，不考虑局部性，inode中记录的extent数量很多，导致文件系统元数据量很大。© XXX Page 3 of 11 假如文件系统大小为1PiB，空间分配粒度为1M

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 V 第三天：上午 97 18 欢迎参加第 3 天的课程 98 19 内存管理 99 19.1 回顾：程序的内存分配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 19.2 内存管理方法 . . . . . . . . . . 实现 Unsafe Trait . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 30.7 安全 FFI 封装容器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 30.7.1 解答 . . . . . . . . 'X'。 • Rust 会跟踪所有引用的生命周期，以确保它们存在足够长的时间。在安全的 Rust 中不会出现悬空 引用。x_axis 会返回对 point 的引用，但 point 会在该函数返回时取消分配，因此不会进行编 译。 • 我们会在讲到所有权（ownership）时详细讨论借用（borrow）。 9.2 独占引用 独占引用（也称为可变引用）允许更改其所引用的值。它们的类型为&mut T。

我们将数组的值写成在方括号内，用逗号分隔的列表： 文件名：src/main.rs fn main() { let a = [1, 2, 3, 4, 5]; } 当你想要在栈（stack）而不是在堆（heap）上为数据分配空间（第四章将讨论栈与堆的更多 内容），或者是想要确保总是有固定数量的元素时，数组非常有用。但是数组并不如 vector 类 型灵活。vector 类型是标准库提供的一个 允许 增长和缩小长度的类似数组的集合类型。当不 的数组将包含 5 个元素，这些元素的值最初都将被设置为 3。这种写法与 let a = [3, 3, 3, 3, 3]; 效果相同，但更简洁。 访问数组元素 数组是可以在栈 (stack) 上分配的已知固定大小的单个内存块。可以使用索引来访问数组的元 素，像这样： 文件名：src/main.rs fn main() { let a = [1, 2, 3, 4, 5]; let 所有权（ownership）是 Rust 用于如何管理内存的一组规则。所有程序都必须管理其运行时使 用计算机内存的方式。一些语言中具有垃圾回收机制，在程序运行时有规律地寻找不再使用的 内存；在另一些语言中，程序员必须亲自分配和释放内存。Rust 则选择了第三种方式：通过 所有权系统管理内存，编译器在编译时会根据一系列的规则进行检查。如果违反了任何这些规 则，程序都不能编译。在运行时，所有权系统的任何功能都不会减慢程序的运行。

S3Adaptor（一个封装了s3 client的接口层）与S3交互，存取s3 中的对象。 SnapshotDataStore: • SnapshotCloneMetaStore负责管理快照和克隆任务等元数据， 通过调用etcdclient，与etcd存储交互，存取etcd中的快照和克隆 元数据。 SnapshotCloneMetaStore: • CurveClient封装了Client接 久化任务元数据到etcd，开始执行克隆 任务。 • 2. 调用mds接口创建clone卷信息，该 clone卷是个临时卷，位于/clone目录下。 • 3. 调用mds接口为目的卷分配空间。 • 4. 根据目的卷的分配信息，调用 chunkserver接口创建CloneChunk。 • 5. 更新克隆卷状态为metaInstalled。 • 6. 发起ChunkServer数据拷贝 • 7 chunk chunkserver meta object data object data object S3 Snap Task etcd MDS client 2.创建克隆卷 3.分配卷空间 7.拷贝数据 datastore metastore http service clone Task user 快照、克隆元数据 SnapshotCloneServer 1.发起克隆

我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 我认为学算法（以及其他基础科目） 。 ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式：

我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 我认为学算法（以及其他基础科目） ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式：

我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 我认为学算法（以及其他基础科目） 。 ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式：

我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 我认为学算法（以及其他基础科目） ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式：

我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 我认为学算法（以及其他基础科目） ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式：

我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就 可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？ 如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。 我认为学算法（以及其他基础科目） ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 24 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式：