→ skip list （key是name，每个目录下一个） 计算出来的 binlog，随时间会越来越大 差 DG Master/Slave glusterfs 无中心化服务器 dht算法 hash 扩展时大量迁移 client缓存 inode→ hashtable(gfid) dentry→ hashtable(name) inode扩展属性字段 和写数据一样 好 用多台元数据服务器需要对元数据进行合理的分片。 当前的一个可行方案是按照inodeid进行分片。分片算法如何设计，热点如何解决下半年细化，当前简单按照算法为 serverid = (inodeid / inode_per_segment) mod metaserver_num 进行分片。分片算法的具体实现不影响下面的讨论。 比如说分片规则按照每个分片管100个inodeid，如果有3个meta

素 — 数据分布 无中心节点：哈希算法 INPUT (Offset, Len) HASH HASH mod 72 (DiskNums) (0, 4MB) 163342856 2 58 (4MB, 8MB) 759463473 9 3 (8MB, 16MB) 342165799 5 51 • 映射信息无需记录，直接通过计算获得 • 伪随机算法在服务器数量特别大的时候接近均衡 • 归置组 归置组中的成员为副本 OSD：Object Storage Device, 管理一个磁盘的进程架构简介 — 数据放置 使用多级哈希的方式 使用CRUSH算法根据pgid获得指定的副本个数的id osd.1, osd.2, osd.3 对ObjectID进行哈希并取模（复制组数量）得到pgid head_D35c9011 根据 offset, len

任务开始执行, 尝试根据inodekey获取inode信息, 获取不到就退出; 不是s3类型的inode退出 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

进行优化，将overlap的chunk进行拆分，version大的覆盖version小的。最后得到的是一组没有overlap的c hunks。 2.在将这些chunks按照offset进行大小进行排序，方便处理后面的read操作。 3.将read的offset，len和s3info可能交互的场景分别进行处理，分别获取要读取的每个S3ChunkInfo的offset len，封装到request中，具体可见代码的处理逻辑。

一块空间（以4MiB为例，具体大小可配置）是否分配出去。 第二层为free extent list，表示每个已分配的块，哪些仍然是空闲的（offset, length），以offset为key进行排序（这里可以用map或者btree对所有的free extent进行管理）。 当前设计不考虑持久化问题，空间分配器只作为内存结构，负责空间的分配与回收。在初始化时，扫描文件系统所有inode中已使用的空间。

KVM块存储服务 3. iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储

然后把执⾏的结果返回给客户端。 • 提供命令在多个节点之间有序复制和执行，当多个节 点初始状态一致的时候，保证节点之间状态一致。 raft日志复制RAFT协议简介 raft配置变更 • 配置：加入一致性算法的服务器集合。 • 集群的配置不可避免会发生变更，比如替换宕机的机器。 直接配置变更可能出现双主问题 • 共同一致（joint consensus） • 集群先切换到一个过渡的配置(old +

实现思路 开发 大需求 设计文档 POC 开发 7/33设计文档规范 设计文档需要具备以下内容：  修订记录  审批记录  系统介绍  相关调研  架构  重要流程  关键算法  接口  数据库设计  非功能特性设计  参考文献 8/33代码编写规范 Curve代码编写规范遵循Google Style Guides（https://google.github