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 背景 基于s3的dae runcate接口，可以由client直接修改inode的len，由metaserver的碎片整 理（马杰负责）模块进行truncate的无效数据清理 后台刷数据线程© XXX Page 4 of 9 启动后台线程，将写Cache定时刷到S3上，同时通过inodeManager更新inode缓存中的s3InfoList。具体细节见 本地磁盘缓存 如果有配置writeBack dev，则会调

I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 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

curvefs.dump) }; Q&A© XXX Page 9 of 12 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? 不能，因为 AOF 与 SET/DEL 这些操作不是同步进行的，即使刷入文件配置项 开启最高级别的 always 选项，也有可能丢失一个事件循环的数据，实现如下： appendfsync // : call(...) // propagate(...)

影响 Chan的吞吐极限，减少主业务数据的传递 CGO对于TLS 签名计算有83%的性能衰退，AES对称加密 使用tmpfs 或者 mmap MAP_LOCKED 优化IO负载较高对共享内存刷page cache的影响 Unix Domain socket较TCP socket 提升8%性能TLS性能 ü go在RSA上没有太多优化，go-boring（CGO）的能力是 go的1倍。

责 ， 与 开 发 人 员 沟 通 安 全 问 题 ， 产 生 大 量 沟 通 成 本 传 统 安 全 检 查 编 码 和 测 试 之 后 ， 安 全 工 程 师 才 介 入 ， 如 果 发 现 问 题 ， 又 需 要 研 发 修 复 和 重 新 测 试 ， 严 重 影 响 效 率 传 统 安 全 流 程 强 调 上 线 前 解 决 一 切 问 题 ， 某 一 环 节 堵 塞 影 响 全 局 D e 件版本并与漏洞库相 比较，快速发现问题组件，借助积累的供应链资产，可以在快速定位的 同时，推动业务快速修复。 安全左移的一种，在上线前发现依赖组件的安全 问题，快速借助供应链资产库，帮助业务修复问 题。 需要进行大量的安全特征以及资产库的建设或者 三方集成。（涉及业务能力） RASP(运行时安全应 用程序自我保护) 可以看做是IAST的兄弟，RASP通过程序上下文和敏感函数检查行为方式 来阻止攻击

XXX Page 21 of 23 对chubaofs和cephfs代码调研中发现在write中判断如果是直接IO则调用flush操作，但是对具体flush内容主要是对文件系统自己缓存的内容进行刷盘，没有发现对应内核缓冲区flush的相关设置或调用等。© XXX Page 22 of 23 // chubaofs writeflush func cfs_write(id C.int64_t

Prometheus pushgateway 的地址 45. address = "" 46. job = "tikv" 47. 48. [raftstore] 49. # 默认为 true，表示强制将数据刷到磁盘上。如果是非金融安全级别的业务场景，建议设置成 false， 50. # 以便获得更高的性能。 51. sync-log = true 52. 53. # Raft RocksDB 目录。默认值是 裂，分裂后的信息会汇报给 PD。 是的，TiKV 单机的存储引擎目前使用两个 RocksDB 实例，其中一个存储 raft-log，TiKV 有个 sync-log 参 数，在 ture 的情况下，每次提交都会强制刷盘到 raft-log，如果发生 crash 后，通过 raft-log 进行 KV 数据的恢复。 WAL 属于顺序写，目前我们并没有单独对他进行配置，建议 SSD，RAID 如果允许的话，最好是 RAID ReadPool 优化读性能， raw_get/get/batch_get 提升 30% 提升 metrics 的性能 Raft snapshot 处理完之后立即通知 PD，加快调度速度 解决 RocksDB 刷盘导致性能抖动问题 提升在数据删除之后的空间回收 加速启动过程中的垃圾清理过程 使用 DeleteFilesInRanges 减少副本迁移时 I/O 开销 稳定性 解决在 PD leader 发送切换的情况下

•汪萌海（木苏），经历了阿里巴巴集团 集群调度从自研 sigma 系统迁移到 k8s 体系的过程，目前主要负责解决阿 里巴巴集团在大规模场景下使用 k8s 碰到的稳定性、容器编排质量和性能问 题。❖ 阿里巴巴容器的发展历程 ❖ 基于 k8s 云原生改造实践 ❖ k8s 规模及性能优化实践 ❖ 云原生应用管理演进路线 主要内容阿里巴巴容器的发展历程 2013 初步探索 使用容器的方式替换传统使用

主动告诉我 问题发生了！ 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

since 1997 。 Other Topics: 一 Systems Architect 一 Technical Manager - SOA - Xand OSFIMotif SOA Faces 题 -千 SOA derpm ES @Cppcon2021 2021-10-27