© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds, 但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多，其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd, 考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql， 用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制:

Hat OpenShift GitOps 1.13 基础架构节点上的 GitOps 工作负载 在基础架构节点上运行 GitOps control plane 工作负载 Last Updated: 2024-07-09 Red Hat OpenShift GitOps 1.13 基础架构节点上的 GitOps 工作负载 在基础架构节点上运行 GitOps control plane 工作负载 are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供在 OpenShift GitOps 安装的基础架构节点上运行某些工作负载的说明。它还讨论如何将 默认工作负载移到基础架构节点。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 在基 在基础 础架 架构节 构节点上 点上运 运行 行 GITOPS CONTROL PLANE 工作 工作负载 负载 1.1. 将 GITOPS CONTROL PLANE 工作负载移到基础架构节点 1.2. 将 GITOPS OPERATOR POD 移到基础架构节点 1.3. 其他资源 3 3 4 6 目 目录 录 1 Red Hat

of 24 Curve文件系统元数据管理（已实现）© XXX Page 2 of 24 1. 2. 3. 4. Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 5.1 分片方式一：in 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 文件系统的元数据是否全缓存？ 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 是否有单独的元数据管理服务器？ 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 内存空间分配元数据 元数据持久化 元数据扩展 小文件优化 空间管理单位 数据持久化 其他© XXX Page moosefs（mfs） 有元数据服务器 全内存 fsnode → hashtable(inode id) fsedge → hashtable (parent inode + name) 全内存 chunk → hashtable(chunk id) log + dump record 差 否 chunk 链式多副本 overwirte有数据不一致风险 chubaofs（cfs） 有元数据服务器 inode

© XXX Page 1 of 9 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 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3 读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map s3ChunkInfoMap用于保存对象存储的位置信息。采用2

© XXX Page 1 of 15 curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块，在当前curve项目的目录下，增加一个一级目录curvefs，curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto

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 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 { } s3 object命名: chunkid_version_index (index为obj在chunk内的index) 执行步骤 数据整理作为一个后台服务(线程池), 运行于metaserver, 遍历metaserver的inode进行数据整理的尝试, 入队inodekey, 如果是已有inode任务, enqueue直接返回, 不入队 任务开始执行, 尝试根据inodekey获取inode信息

© 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 存在的问题？ redis 改造 vs 自己实现? 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 size 为

15.服务数据的定义与使用 主 讲 人 ： 古 月 服务模型 自定义服务数据 ➢ ➢ message_generation message_runtime ➢ • find_package( …… message_generation) • add_service_files(FILES

为了在修复内核问题的过程中保证业务不中断，热补丁技术应运而生。但热补丁技术有很多局限性，例如：不能改变数 据结构、不能修复 inline 函数、不能修复复杂逻辑问题等等，导致使用热补丁技术仅能够修复 20% 左右的问题。在数据中 心还会带来运维问题，例如补丁叠加导致运维基线无法确定，最终导致运维难度加大。内核热升级技术应运而生。 功能描述 1. 控制程序：对整个内核热升级流程进行指挥串联，交换内核态补丁与用户态守护程序信息，对指定业务进行内核 Restore 技术对已保存的业务状态与资源进行恢复。 应用场景 应用场景 1： 内核 CVE 修复 典型应用程序（如 Nginx、Redis、Mysql 等）运行在物理机或者虚拟机上，保持有大量的连接及占用大量的内存。当 该机内核出现了严重 CVE，需要进行修复的时候，该业务需进行三个选择： 1. 重启主机：连接的用户会感知到业务中断，且由于重启时间长，导致业务中断时间较长，用户不可以接受。 支持 PSI ：提供了一种评估系统资源 CPU、内存、 数据读写压力的方法。准确的检测方法可以帮资 源使用者确定合适的工作量，帮助系统制定高效 的资源调度策略，最大化利用系统资源，改善用 户体验。 8. TCP 发包切换到了 Early Departure Time 模型： 解决原来 TCP 框架的限制，根据调度策略给数据 包设置 Early Departure Time 时间戳，避免大的

制（最新版本叫sustained），两种机制如下： trash机制： 对于所有TYPE_FILE类型的文件在删除时， ，则不会立即将该文件彻底删除，而是将其类型修改为TYPE_TRASH并且将该节点从文件树移除然后放到trash链表中表示该文件已经进入回收 若其trashtime大于0 站。 通过META文件系统来访问trash 通过trash机制，可实现文件的恢复UNDEL 回收站实现了一 同时有另一个客户端要删除它时，此时master对该文件节点的处理是并不立即删除该文件而是设置为TYPE_RESERVED类型并将该fsn ode连接到reserved链表中，使该文件虽然已经从文件树中删除掉，但因为另一个正在打开该文件的客户端因为持有该节点inodeid,所以不影响它对该文件的读写操作，当所有客户端都关闭该文件后，该文 件节点才会从 被清除。 reserve 使用了session机制，记录client端的open状态 遗留问题。 必须要实现（至少)一个trash机制，以作为回收站，不论是后续做UNDEL，还 。 是应对打开的文件被其他进程删除的情况 必须实现某种机制，可以查看清理trash中的inode。 孤儿节点只能在metaserver去定期清理，不会在client端，因为client会崩溃，也可能下线了，永远不再起来。所以实际的内存和外存中的inode的删除机制，必须是在metaserver中实现的。client端只是