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  • pdf文档 Curve核心组件之snapshotclone

    根据快照元数据信息,转储快照数据块 dataObject。 • 5.调用mds接口,移除curve内部的快照。 • 6.mds调用chunkserver接口,删除内部快照 数据 快照流程: chunk chunk chunk chunkserver meta object data object data object S3 Snap Task etcd mds client 3.获取快照元数据 uint32_t chunk的size segmentSize uint64_t segment的size fileLength uint64_t 卷的大小 time uint64_t 快照创建时间 status enum 快照的创建状态 Etcd中的快照元数据:快照的元数据和数据组织 • fileInfo 快照目的卷的卷名等信息 • chunkMap 快照chunk映射表 MetaObject: MetaObject: • 保存完整的chunk数据,大小为一个 Chunk的大小,即16MB DataObject: • 打快照时读取当前目标卷的所有快照的全 部metaObject • 根据本快照的chunk映射表,判断当前的 快照chunk是否需要转储 增量转储原理:快照在CHUNKSERVER上的数据组织  快照chunk和普通chunk,都是 ChunkServer上的ext4文件系统中
    0 码力 | 23 页 | 1.32 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Raft在Curve存储中的工程实践

    是个逻辑 概念。写入chunk的数据,由copyset对应的raft完成 3副本的写入。 • multi-raft:copyset和chunkserver是多对多的关系 • 每个copyset由3个chunkserver组成 • 每个chunkserver可以服务多个copyset raft复制组 • disk -> segment -> chunk • chunk -> copyset copyset -> chunk in 3 chunkserverCurve块存储RAFT应用 请求处理流程 以写请求为例: 1. Client 发送写请求给 Leader ChunkServer。 2. ChunkServer 收到请求,将请求封装成一个 log entry,提交给 raft。 3. raft模块在本地持久化 entry 的同时发送 entry 给其 他副本(ChunkServer)。 apply,apply 把数据写入chunk。 6. 返回client写入成功。Curve块存储RAFT应用 raft apply • 由于chunk可以覆盖写,所以chunk的写入天然具有幂 等性。 • 对chunk打快照不需要把chunk重新换个地方复制一遍, 只需要记录下chunk文件的list。 • follower从快照恢复,只需要leader把最近一次快照 涉及到chunk数据给到follower,follower再从上次快
    0 码力 | 29 页 | 2.20 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之mds – 网易数帆

    • FileInfo: 文件的信息。 • PageFileSegment: segment是给文件分配空间的最小单位 。 • PageFileChunkInfo: chunk是数据分片的最小单元。 segment 和 chunk的关系如下图:NAMESERVER Namespace的文件的目录层次关系如右图。 文件的元数据以KV的方式存储。 • Key:ParentID + “/”+ BaseName; 文件查找:查找一个具体的文件 • 目录重命名:对一个目录/文件进行重命名 当前元数据信息编码之后存储在 etcd 中。COPYSET Curve系统中数据分片的最小单位称之为Chunk。在大规模的存储容量下,会产生大量的Chunk,如此众多的 Chunk,会对元数据的存储、管理产生一定压力。因此引入CopySet的概念,CopySet类似于ceph的pg。CopySet 可以理解为一组复制组,这组复制组的成员 Cloud Storage」提出。 在 Curve 系统引入 CopySet 有几个目的: 1. 减少元数据量:如果为每个Chunk去保存复制组成员关系,需要至少 ChunkID+3×NodeID=20 个byte,而如 果在Chunk到复制组之间引入一个CopySet,每个Chunk可以用ChunkID+CopySetID=12个byte。 2. 减少复制组数量:如果一个数据节点存在 256K个复
    0 码力 | 23 页 | 1.74 MB | 5 月前
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  • pdf文档 CurveBS IO Processing Flow

    the system. For example, chunk1 corresponds to the address space of 0 to 4MB in /dev/sda, and chunk2 corresponds to the address space of 4 to 8MB in /dev/sda. The size of chunk can be configured 3 CurveBS consists of chunks. The default size of chunk is 16MB. If the file directly maps to chunk, a 4TB file will consist of 256KB chunks when the chunk size is set to 16MB. There will be lots of pressure stored on the MDS.Data storage in CurveBS This section mainly describes how data nodes manage chunk. Each node in the figure represents a data node (ChunkServer). A CopySet is the basic unit of
    0 码力 | 13 页 | 2.03 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Curve设计要点

    CFile • Segment • 逻辑概念,空间分配的基本单元 (减少元数据数量) • 多个连续地址空间chunk(物理文件)的聚合数据组织形式 • CopySet • 逻辑概念 • 减少元数据数量 • 数据放置的基本单元 • 提高数据可靠性 • 包含多个chunk • 减少复制组数量 类似Ceph中的PG 「Copysets: Reducing the Frequency Storage」数据组织形式 • PageFile • 地址空间到—>chunk: 1 : N chunk有先后关系 • 创建时指定大小,lazy分配chunk • 提供4kb随机读写能力数据组织形式 • PageFile • 地址空间到—>chunk: 1 : N chunk有先后关系 • 创建时指定大小,lazy分配chunk • 提供4kb随机读写能力 • 支撑块设备应用场景 块设备层面的快照功能 地址空间到—>chunk: 1 : 1 • 采用append的方式写入数据组织形式 • AppendFile • 地址空间到—>chunk: 1 : 1 • 采用append的方式写入 • 支撑多副本对象存储 通过文件/特殊目录隔离 挖洞即时回收 单独的元信息的存储方案数据组织形式 • AppendECFile • 地址空间到—>chunk: 1 : 1 • 数据chunk + 校验chunk数据组织形式
    0 码力 | 35 页 | 2.03 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之Client - 网易数帆

    、Write/Read  控制面:Create/Delete、Open/Close、Rename等  IO处理:转换、拆分、合并  元数据获取及缓存  逻辑chunk与物理chunk映射关系  物理chunk所属的复制组(copyset)  复制组所在的chunkserver列表  复制组的leader信息  Failover支持  MDS:只有主MDS才会监听端口 8M len: 16M 请求落在两个逻辑chunk上,所以 请求会被拆分成两个子请求:  ChunkIdx 1, off: 8M len 8M  ChunkIdx 2, off: 0 len 8MCLIENT IO流程 子请求由哪个chunkserver处理,依赖以 下信息:  逻辑chunk与物理chunk映射关系  物理chunk所属的复制组(copyset)  复制组所在的chunkserver列表 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 | 5 月前
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  • pdf文档 Curve支持S3 数据缓存方案

    ck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级索引的好处是,根据操作的o 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:w // TYPE_FILE only map s3ChunkInfoMap = 14; // TYPE_S3 only, first is chunk index optional uint64 version = 15; } class ClientS3Adaptor { public: ClientS3Adaptor ()
    0 码力 | 9 页 | 179.72 KB | 5 月前
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  • pdf文档 CurveFS方案设计

    2. 1. 2. 1. 2. 一个卷对应一个文件系统 文件系统中文件数据和chunk是一对多的关系。 底层 chunk 固定大小,一个 chunk 可以分为多个固定大小的 extent 大文件可以包含多个 chunk, 小文件可以共用 chunk 文件的目录数结构有单独的元数据节点存储 元数据包含两层映射,dentry,inode inode 在每个文件系统中是全局唯一的,inode TYPE_FILE,则设置length、chunks使其与源节点的对应属性一致 若源节点类型为TYPE_SYMLINK,设置目的节点的path与源节点保持一致 为 dentry 中对应chunk添加一个快照结构 flist 表示该chunk新关联了一个fsnode© XXX Page 8 of 14 快照的cow© XXX Page 9 of 14 优势在于可以做lazy-copy,速度很快。 e的数据节点采用了chunkfilepool实现性能优化,同时也绕过了文件系统的空间管理,通过mds的segment/chunk实现了简单的空间管理。 利用本地文件系统去构建curvefs,采用分布式文件和本地文件系统相对应的方式,curve当前数据节点需要变更。因为chunk16MB的定长不适用于文件系统。另外快照逻辑无法复用。 利用已有的块设备构建curvefs, 需要实现空间分配器,可以复用快照逻辑做文件系统级别的快照。
    0 码力 | 14 页 | 619.32 KB | 5 月前
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  • pdf文档 Curve核心组件之chunkserver

    能,内部是一个线程池,主要负责异 步完成克隆chunk的数据补全。关于克 隆相关的内容将会在快照克隆相关介 绍文档中详细介绍。 ChunkServer架构Metric统计模块使用brpc中的bvar计数 器,统计一些IO层面和copyset层面的 一些指标,方便监控和跟踪。 ChunkServer架构并发控制层,负责对chunkserver的IO 请求进行并发控制,对上层的读写请 求安照chunk粒度进行Hash,使得不同 求安照chunk粒度进行Hash,使得不同 chunk的请求可以并发执行。 ChunkServer架构DataStore是对chunk落盘逻辑的封装。 包含chunkfile的创建、删除,以及实际 对chunk的读写,chunk基本cow的快照, 克隆chunk的管理等等。 ChunkServer架构LocalFileSystermAdaptor是对底层文件 系统的一层抽象,目前适配封装了ext4 文件系统的接口。 ChunkServer的目录结构: • 每个copyset一个目录,后面三个目录由braft管理,data目录由DataStore管理 • Curve中的Chunk全部来自Chunkfilepool,是在系统初始化的时候预创建好并覆盖写过一遍的一些chunk,减少IO放大CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkS
    0 码力 | 29 页 | 1.61 MB | 5 月前
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  • pdf文档 CurveFS S3数据整理(合并碎片、清理冗余)

    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 compact will increase it offset len } 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 对于每一个s3类型的inode来说, 对每一个index内的chunkinfo按照chunkid升序排序. 对于一个chunk来说,chunkinfo数量大于20即进行处理 计算变更 - 记录整个chunk最大的chunkid - 读出一个chunk所有有效的部分(如果是最后一个chunk,需要注意不超出len),compaction+1,chunkid为上一步获取的chunkid,为需要新增的obj
    0 码力 | 3 页 | 101.58 KB | 5 月前
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