Curve核心组件之snapshotcloneCurve核心组件 - SnapShotCloneServer 许超杰CURVE基本架构 01 02 03 04 快照和克隆的特点 快照克隆服务器架构 快照的实现 05 克隆的实现CURVE基本架构 • 元数据节点 MDS • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态,合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性,raft • 客户端 Client kServer交互。 CurveClient: • 负责管理快照和克隆源卷的引用计数。 SnapshotRef & CloneRef:快照总体流程 • 1.用户发起快照,生成快照任务,并持久化到 etcd,开始执行快照任务。 • 2.在curve中创建内部快照,并返回快照信息, 然后将快照信息更新到etcd。此时,即返回用 户快照成功,可以进行读写。 • 3.向mds查询快照的元数据,转储快照元数据 打快照后写过,触发了cow, 有snap file, 合并读取 c) 卷从未写过, 两者都没有,返回NOTEXIST 转储内部快照,即读内部快照的三种情况:克隆总体流程 • 1. 用户发起克隆,生成克隆任务,并持 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。 •0 码力 | 23 页 | 1.32 MB | 6 月前3
Curve核心组件之chunkserverCurve核心组件之ChunkServer 查日苏CURVE CURVE是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟存储底座 • 可扩展存储场景:块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 当前实现了高性能块存储,对接 openstack 和 k8s 网易内部线上无故障稳定运行500+天 • 已开源 • github主页: https://opencurve.github de封装了braft的Node,并 实现了braft的状态机,完成与raft的交 互。详细交互流程后面展开。 CopysetNodeManager负责管理 CopysetNode的创建、初始化、删除等 ChunkServer架构心跳模块有两方面的职责: 1、向MDS节点上报心跳,心跳中包括 ChunkServer本身的一些统计信息 2、解析MDS的心跳response中的raft ChunkserverID,token,chunkserver持久化这些信息,并在后续心跳上报时携带这些信息。ChunkServer核心模块-CopysetNode 写请求: 1. Client发送写请求给Leader ChunkServer 2. 请求封装,提交给Raft node 3. 本地持久化entry的同时发送给其他peer 4. 本地持久化log entry成功,并且有一个peer也落 盘成功,则commit0 码力 | 29 页 | 1.61 MB | 6 月前3
Istio控制平面组件原理解析Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠,ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源,个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码,对NSQ,Jaeger,Istio(控制平面)等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil üEnvoy异步批量发送数据给Mixer üMixer使用协程池处理Adapter ü处理完成所有Adapter才响应Envoy 疑问 协程池堵塞是否会影响envoy性能?Mixer协程池 ü 初始化一定量worker(协程) ü 监听同一队列 ü 任务放入队列 ü Worker处理任务Jaeger架构设计Mixer阻塞对envoy的影响 压测环境: ü 模拟接口延迟响应 ü 使用hey压力工具0 码力 | 30 页 | 9.28 MB | 6 月前3
Curve核心组件之mds – 网易数帆Curve核心组件之 MDS 陈威Curve 是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟 • 可支撑储场景:块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 当前实现了高性能块存储,对接OpenStack和 K8s 网易内部线上无故障稳定运行一年多 • 已开源 • github主页: https://opencurve.github.io/ • github代码仓库: https://github com/opencurve/curve 概述整体架构 01 02 03 MDS各组件详细介绍 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:0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 6 月前3
Curve核心组件之Client - 网易数帆复制组所在的chunkserver列表 复制组的leader信息CLIENT IO流程 逻辑chunk与物理chunk映射关系 物理chunk所属的复制组(copyset) 由MDS分配并持久化,client拆分用户请 求时会获取并进行缓存 为了减少元数据量,MDS一次会连续分配 1G范围内的映射关系,称为SegmentCLIENT IO流程 复制组所在的chunkserver列表0 码力 | 27 页 | 1.57 MB | 6 月前3
CurveFS ChunkID持久化chunkid 持久化© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 3. 4. 1. 1. 1. 2. 1. 2. 3. 4. 3. 2. 背景 将原有的获取chunkid的方法从space迁入mds中,并持久化写入etcd中; 只考虑单 ChunkIDGenerator 类对象,方法 AllocateS3Chunk 调用 ChunkIDGenerator对象的GenChunkID方法; ChunkIDGenerator 类 构造函数 初始化 init 函数:用于初始化或者更改 ChunkIdAllocatorImpl 的一些配置。但是这些配置不会立即生效,而是等到当前 chunkId池枯竭时才会生效。 析构函数 GenChunkID 申请的chunkID池是否枯竭?0 码力 | 3 页 | 79.38 KB | 6 月前3
13 Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信(主要是七层通信)的云原生基础设施层: Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来,使用一个专用层次来实现,Service Mesh 对应用透明,因此应用0 码力 | 20 页 | 11.31 MB | 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 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0 码力 | 12 页 | 384.47 KB | 6 月前3
23-云原生观察性、自动化交付和 IaC 等之道-高磊Management • 把自己关在小黑 屋里面,自己就 可以自助的从API 使用角度定义、 驱动研发、发布 或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品,可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 微服务部署后就像个黑盒子,如何发现问题并在 远端运维是主要的课题,那么就需要从宏观告知 研发人员,并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题,这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力,因为它的主动性,正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 线图来表示整体分布式应用的各维度情况,使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运 行情况,为高精度运维提供可视化支撑 人工发展阶段:符合人分析问题的习惯 宏观->微观 精细化发展阶段:依靠数据赋能,加强可视化能力,进一步简化运维 监控告警 分布式跟踪链 日志查询 根因分析 响应动作 自动化 高端观察性 各维度统计分析 观察性 Prometheus Skywalking EFK Hadoop0 码力 | 24 页 | 5.96 MB | 6 月前3
14-Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践-张慧Chaos Mesh 在网易伏羲私有云自动化故障注入实践 Speaker Name:张慧 网易伏羲 Speaker Title:网易伏羲私有云质量保障负责人、Chaos Mesh 布道师、云原生社区 Stability SIG 发起人 Email:zhangui05@corp.netease.com 云 原 生 学 院 目录 网易伏羲私有云简介 为什么混沌测试 什么是混沌测试 提前暴露30+风险问题 Chaos Mesh在网易伏羲的实践 For FuXi , 结合流量回放在测试环境真实模拟用户流量;或真实线上集群上混沌; For Chaos Mesh , 通用组件的开箱即用;比如 Redis、Kafka等等 欢迎对混沌测试,对私有云稳定性感兴趣的同学一起关注云原生社区 stability SIG 、 Chaos Mesh 社区和网易伏羲 ~ 云原生社区0 码力 | 25 页 | 3.33 MB | 6 月前3
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