165 9. 错误处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 9.1. 用 panic! 处理不可恢复的错误 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 9.2. 用 Result 处理可恢复的错误 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 12.3. 重构以改进模块化与错误处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

： 将源文件的 nlink 加一 创建目标文件的 dentry 删除源文件的 dentry 将源文件的 nlink 减一 而每一步骤都有可能出错，chubaofs 针对以上的 4 步骤中出现的错误处理如下： 步骤 1 出错，啥事都没发生 步骤 2 出错，等同于创建硬连接出错，恢复机制如下： 将源文件的 nlink 减一 步骤 3 出错，相当于创建了硬链接，但是没有删除源文件，此时源文件和目标文件同时存在，恢复机制如下： 对于这一步出错，没有恢复机制，与 unlink 操作失败一样的处理（因为 dentry 删除了，而 inode 却没被回收，会被当成孤儿节点去处理） 如果采用 chubaofs 的方案，需要考虑以下问题： 以上的恢复进制如果没执行成功怎么办？ 客户端存活的情况下，应该多尝试几次，直至成功 但是如果恢复机制尝试多次没成功，或者客户端挂掉、宕机该如何处理？ 步骤 1：忽略 步骤 2：只是给 nlink + + 1 了，这个 ，同步骤 4 恢复机制一样，当做孤儿节点来处理 等同于 unlink 操作时删除了 dentry 而 nlink 没减一的情况 步骤 3： ，就会同时存在 src、dst 的 dentry，相当于多了一个硬链接，Linux 和 POSIX 这一步出错 接口中表明这允许一段时间内存在，但是最终还是要原子性，所以这一步出错会导致和本地文件系统不一致的行为： Linux 接口定义允许

(auto-failover)，无需人工介入。 一站式 HTAP 解决方案 TiDB 作为典型的 OLTP 行存数据库，同时兼具强大的 OLAP 性能，配合 TiSpark，可提供一站式 HTAP 解决方案，一份存储同时处理 OLTP & OLAP，无需传统繁琐的 ETL 过程。 云原生 SQL 数据库 TiDB 是为云而设计的数据库，同 Kubernetes 深度耦合，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和 维护变得十分简单。 书栈(BookStack.CN) 构建 要深入了解 TiDB 的水平扩展和高可用特点，首先需要了解 TiDB 的整体架构。 TiDB 集群主要分为三个组件： TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址， 与 TiKV 交互获取数据，最终返回结果。 TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如 书栈(BookStack.CN) 构建 无限水平扩展是 TiDB 的一大特点，这里说的水平扩展包括两方面：计算能力和存储能力。TiDB Server 负责处理 SQL 请求，随着业务的增长，可以简单的添加 TiDB Server 节点，提高整体的处理能力，提供更高的吞吐。TiKV 负责存储数据，随着数据量的增长，可以部署更多的 TiKV Server 节点解决数据 Scale 的问题。PD 会在 TiKV

核心技术团队均为一线互联网公司基础架构部资深架构师，有技术改变世界的强烈抱负。 2013年以后 2008年至2013年 2008年以前 • 背景：应用最为广泛的数据库；能 很好的解决复杂的数据运算及表 间处理；多用于银行、电信等传 统行业复杂业务逻辑场景中，以 Oracle 为代表 • 挑战：成本高，随着数据量增加， 只能通过购买更贵更好的服务器 ；无法线性扩容，海量数据下处 理能力大幅下降 单机关系型（SQL） 本，无法线性扩容问题日益突显 ；分布式及 NoSQL 开始快速发 展，如 MongoDB • 挑战：擅长简单读写，无法处理 交易类数据及复杂业务逻辑的特 性限制其在非互联网领域的发展 • 背景：随着互联网向银行、电信、电 力等方向的渗透，传统行业数据量 迅速提升，需要同时满足低成本、线 性扩容及能够处理交易类事务的新 型数据库，大数据的存储刚需不可 避免 • 挑战：基于 Google Spanner/F1 论 Spanner 2013 F1 BigTable Map Reduce GFS Google 十年前基于内部分布式 处理框架发表的 三篇论文奠定了大数据分析 处理基石；开源社区 以此为基础打造了Hadoop F1 Data Flow Spanner Colossus Google 内部新一代分布式处理框架，于12/13年发表 相关论文，奠定下一代分布式 NewSQL的理论和工程 实践基石。PingCAP以此为基础打造了TiDB

对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 场景 Real-time HTAP 场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 真正⾦融级⾼可⽤ UCloud 云上 云上 TiDB 架构⽰意图 架构⽰意图 TiDB TiDB Serverless ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 cluster_slow_query表中⽆法查询到？ Q19: 如何处理 TiCDC 创建同步任务或同步到 MySQL 时遇到 Error 1298: Unknown or incorrect time zone: 'UTC' 错误? Q20: TiDB数据库报错 ERROR 1105 (HY000): Out Of Memory Quota处理⽅法 ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 10/120 什么是 什么是TiDB TiDB 是 PingCAP 公司研发的开源分布式关系型数据库。定位于在线事务处理、在线分析处理 HTAP 的融合型数据库产品。兼容 MySQL 协议，⽀持⽔平伸缩，具备强⼀致性和⾼可⽤性。 UCloud 基于PingCAP的TiDB，实现TiDB在公有云的产品化，给⽤⼾提供两种形态产品

Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 Cluster 为 Mesh 中的 Envoy 生成了入向和出向两个不同方向的处理流程的配 置。 • 在 Envoy 的基础上增加了 VirtualInboundListener，VirtualOutboundListener、OutboundCluster、InboundCluster 等 概念。 为何按端口对 HTTP 的处理进行聚合，而不是为每一个服务创建一个 Listener？ • 降低 Listener Istio 流量管理 – 数据面 – 端到端请求处理流程 以 Bookinfo 为例说明服务间 HTTP 调用的流量拦截及处理流程： 1. Productpage 发起对 reviews 服务的调用：http://reviews:9080/reviews/0 。 2. 请求被 productpage Pod 的 iptables 出向流量规则拦截，处理后重定向到本地 15001 端口。 3. Envoy

deployed alongside application code, without the application needing to be aware. 服务网格是一个基础设施层，用于处理服务间通信。云原生应用有着 复杂的服务拓 扑，服务网格负责在这些拓扑中实现请求的可靠传递。 在实践中，服务网格通常实 现为一组轻量级网络代理，它们与应用程 序一起部署，但对应用程序透明。什么是Service 1产品化增强-TCP Service的处理 是否需要将TCP Service纳入Service Mesh管控？ l 收益 Ø TCP Service可以享受流量管理，可见性，策略控制等Istio承诺的益处 l 成本 Ø Istio不理解TCP上的应用层协议，其对TCP Service的缺省处理会影响应用层逻 辑 -例子：Envoy的LB算法不能处理应用后端集群的Sharding Ø Istio中和HTTP Shard A Shard B Shard C client 一致性哈希 client client产品化增强-TCP Service的处理 在Service Mesh中 Bypass TCP流量，让TCP请求跳过Service Mesh的处理，缺省发送到原 始请求目的地。 l 方案一：通过IPtables bypass TCP流量 通过IP段或者端口范围区分HTTP和其他TCP流量

一台机器上能存放多少个inode和dentry 8.2 一台机器上建议的copyset数量 8.3 每个copyset建议管理存储容量的大小 1、背景 curvefs使用raft作为元数据一致性的保证。为了提高元数据的可扩展性和并发处理能力，采用元数据分片的方式管理inode和dentry的元数据。inode的分片依据是fsid + inodeid，dentry的分片依据是fsid + parentinodeid。借鉴curve块 创建dentry，去parent inodeid所在的meta partition进行创建就好了。 查找inode和partition的时候，通过inodeid去查询应该由哪个partition进行处理。inode是拿着inodeid查询，dentry是拿着parent的inode id去查询。© XXX Page 6 of 19 一个fs的meta partition使用第一个叫做MetaWrapper的结构体组织起来© 3、curvefs的copyset和fs的对应关系 curvefs的元数据的分片，需要考虑到在创建inode的时候，其实是不知道inodeid的，在创建完成之后，才有inodeid。inodeid的分配最好下放到各个分片去进行处理。否则整个集群的inode都去一个地方获取id会 造成巨大的锁开销，这个是不能接受的。 curve块设备的元数据管理，在分配数据的时候，offset一开始就是知道的，这是和curvefs分配很大的一个不同点。

CLIENT主要功能  提供接口  数据面：AioWrite/AioRead、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 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  复制组的leader信息CLIENT 复制组的leader信息  复制组之间通过raft维护  通过CliClient向Chunkserver获取 这两种信息client也会进行缓存 上报心跳CLIENT IO流程 子请求处理步骤： 1. 从MDS获取逻辑chunk与物理chunk的 对应关系（包含逻辑池以及复制组信息） 2. 从MDS获取复制组所在的机器列表 3. 从Chunkserver获取复制组leader信息

Curve中MDS的选举过程 4.2 图示说明选举流程 4.2.1 正常流程 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 4.2.3 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 4.2.4 异常情况3：Etcd的leader发生重新选举，MDS1受到影响退出，不一定可以正常处理。 4.2.4.1 LeaseTIme < ElectionTime的情况 4.2.4.2 GetTimeout ElectionTime etcd集群leader失效，到重新选举出leader的耗时 ElectionTime > ElectionTimeout 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 MDS2收到leader/MDS1被删除的消息，Campaign成功，成为leader© XXX Page 20 of 30 2. mds2当选leader之后，同样与etcd server有三类交互： XXX Page 21 of 30 1. 2. 3. 1. 2. 1. 4.2.3 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 etcd集群异常，重新选举leader 但LeaseTime > ElectionTime 且 GetTimeout > ElectionTime 这种情况是常态，大概率情况ElectionT