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 Flush流程 FsSync流程 后台流程 poc测试验证 d。增加inodeId的目的是为了后续从对象存储上遍历，反查文件，这里就要求inodeId是永远不可重复。 读写缓存分离 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 4层，通过inodeId找到file，通过index找到chunk，然后通过offset~len找到是否有合适的datacache或者new datacache。 对外接口 流程上对于读写缓存有影响的接口包括：write，read，releaseCache，flush，fssync。后面会详细介绍这些接口流程。这里不需要提供truncate接口，可以由client直接修改inode的len，由metaserver的碎片整

的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！ 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 立 安 全 工 程 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 项目 传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。

变更快了之后如何管控控制变更风险，如灰度、回滚等  敏感配置如何做安全配置 Nacos 架构 < 22 概念介绍 配置(Configuration) 在系统开发过程中通常会将⼀些需要变更的参数、变量等从代码中分离出来独立管理，以独立的配 置文件的形式存在。目的是让静态的系统工件或者交付物（如 WAR，JAR 包等）更好地和实际的物 理运行环境进行适配。配置管理⼀般包含在系统部署的过程中，由系统管理员或者运维人员完成这 实现和服务注册发现模块的逻辑强耦合在⼀起， 并且充斥着服务注册发现的⼀些概念。这使得 Nacos 的服务注册发现模块的逻辑变得复杂且难以 维护，耦合了⼀致性协议层的数据状态，难以做到计算存储彻底分离，以及对计算层的无限水平扩 容能力也有⼀定的影响。因此为了解决这个问题，必然需要对 Nacos 的⼀致性协议做抽象以及下 31 > Nacos 架构 沉，使其成为 Core 模块的能力，彻底让 管理，还是 需要依赖⼀致性协议的接口，在两个计算模块中耦合了带状态的接口；并且，虽然做了比较高度的 ⼀致性协议抽象，服务模块以及配置模块却依然还是要在自己的代码模块中去显示的处理⼀致性协 议的读写请求逻辑，以及需要自己去实现⼀个对接⼀致性协议的存储，这其实是不好的，服务发现 以及配置模块，更多应该专注于数据的使用以及计算，而非数据怎么存储、怎么保障数据⼀致性， 数据存储以及多节点⼀致的问

M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write sync read读写分离 S App1 M App2 App3 write sync read数据分片 + 读写分离 App1 S1 App2 App3 M2 sync read S2 S3 M1 M3 write数据分片 + 读写分离：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3

数据可用性  提供读写VIP  读写高可用 读写分离  多个读库之间负载均衡 负载均衡  读线性扩展  支持分库分表 高扩展性 写 VIP 读 VIP PG (Primary) PG (Standby1) PG (Standby2) PG (Standby3) 数据同步复制 写请求 读请求 应用层 负载均衡器 CLup高可用及读写分离功能http://www

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 525 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 526 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1029 10.2.4 读写延迟增加· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2578 14.3.6 TiFlash 存算分离架构与 S3 支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 529 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 529 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1283 10.2.4 读写延迟增加· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2596 14.3.6 TiFlash 存算分离架构与 S3 支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 458 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 458 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 965 10.2.4 读写延迟增加· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2569 14.3.6 TiFlash 存算分离架构与 S3 支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

持久化（fsync）、⼀致性（ack: all）、多Topic • IO不隔离：消费者读Backlog的时候会影响其他⽣产者和消费者 streamnative.io Apache Pulsar 特性 • 云原⽣架构： • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储： BookKeeper streamnative.io Pulsar： 云原⽣的架构 —— 分层 + 分⽚ • 存储和计算分离 • 节点对等 • 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层： 稳定的 IO 质量 ⾼性能、强⼀致性、读写隔离、灵活SLA • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的云原⽣架构 • 企业级流存储：

ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL面临： 1、容量有限，难以扩容 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足，宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 Vitess ? Spanner Aurora GaussDB PolarDB OceanBase TiDB Cockroach DB …… 3.分布式数据库 1.水平扩展性 2.计算存储分离 3.分布式事务 4.多副本机制 5.SQL接入支持 6.云原生支持 容量 性能 一致性 可高用 易用性 伸缩性 代替单机数据库（注意，主要解决容量问题）。 3.分布式数据库 1、需要较多的机器资源；