© XXX Page 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, 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 {

用户文档 TiDB 数据库管理 TiDB 服务 TiDB 进程启动参数 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 TiDB 进程启动参数 TiDB 数据目录 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 服务器日志文件 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。 水平弹性扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347 16. 无畏并发 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16.3. 共享状态并发 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 16.4. 使用 Sync 与 Send Traits 的可扩展并发 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 17.2. 并发与 async . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环 节的桥梁，安全管理人员或者部分由 AIOps组件可以从全局视角观察，动态 调整策略，解决新问题并及时隔离或者 解决！ DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网 业务集群 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 高并发： 满足千万级并发访问 存算分离： 按需分别订购计算与存储，成本低、故障恢复快 利用HTAP模式，可以将查询和分析合并 起来，更加节约成本，并提高了性能 高级能力-云原生数据库-应用的基石-4-端到端安全 DB计算层 分布式共享 存储 分布式 内存 DB计算层

实现不是原子性的，它是通 用创建源文件的硬连接，然后删除源文件的方式来实现的，主要有以下 4 步 ： 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 方案一：chubaofs 从以上的分析来看，chubaofs 的方案是可行的，参照其实现就行 方案二：事务方案 前言（关于 MVCC）： MVCC ( ) ，即多版本并发控制，主要解决的是并发读写时的冲突问题，利用该机制在读写时候可以去除锁机制 Multi-version Concurrency Controller (备注：我认为利用 MVCC 可以保证事务 ACID 基本流程和以上的 <例1> 都是一样的，主要不同的如下： PendingTx 需要记录 2 个 PendingTxKey，如下图所示 原本发送给 2 个 copyset 的 dentry 操作，合并成一个 rpc 请求发送给指定 copyset（这个 rpc 请求里包含 2 个 dentry 操作）

流控、故障注入等 Ø 支持必要的admin接口性能 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø 内存复用框架 Ø Slab style buffer Ø Raw-Epoll模式 Ø 读合并 Ø 协程池化 Ø 调度均衡 Ø SOFARPC深度优化 Ø TLS官方库IO优化 Ø HTTP1.1/HTTP2.0 IO优化 Ø 日志操作异步化&多次合 并 Ø 基于RCU的高性能配置更 40GHz p kernel：2.6.32-220.23.2.el6.x86_64 p 单核模式：1 core； 多核模式： 4 core p Post请求：1k上传，1k下载 p h2load：100连接，10并发 场景 QPS RT(ms) MEM(M) CPU(%) Old http2(1 core) 2700 358ms 55M 100% New http2(1 core) 6500 152ms 152ms 36M 100% Old http2(4 core) 8100 122ms 70M 393% New http2(4 core) 17200 57ms 40M 395%技术案例 – 长连接网关RawEpoll模式 经典Golang netpoll模型 ² 问题：协程数量与链接数量成正比，大 量链接场景下，协程数量过多 u Stack内存开销 u Read buffer开销 u Runtime调度开销

背景 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 延迟分配/Allocate-on-flush Inline file/data 空间分配 整体设计 空间分配流程 特殊情况 空间回收 小文件处理 并发问题 文件系统扩容 接口设计 RPC接口 空间分配器接口 背景 根据 ，文件系统基于当前的块进行实现，所以需要设计基于块的空间分配器，用于分配并存储文件数据。 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） 配之后，extent的元数据量为24GiB（1PiB / 1MiB * 24，24为每个extent所占用的字节大小）。 如果同一文件在多次申请空间时，能分配连续的地址空间，则extent可以进行合并。例如，文件先后写入两次，每次写入1MiB数据，分别申请的地址空间为（100MiB，1MiB）和（101MiB，1MiB），则只需要一个ex tent进行记录即可，（0，100MiB，2MiB）。 。分配之后，相关信息如下图所示： 之前剩余的 30MiB ~ 2MiB 的extent完全分配出去，所以从level2中的list中删除。 文件inode中的extent可以将两次的申请结果进行合并，得到（0，28MiB，4MiB）。 特殊情况 新文件申请空间时，leve1中的所有bit都标记为1，即所有的块都已经预分配出去。在文件系统空间比较满的情况下，有可能会造成这个问题。此时，申请空

⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 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 中，表或字段设置为utf8 和 设置为 utf8mb4 的效果是否⼀样 Q10: TiDB 加个联合索引会锁表吗 Q11:TiDB默认时区 Q12:查看TiDB创建索引的过程是否已经结束 Q13：TiDB 最⼤连接数 Q14: SQL执⾏时间突然变⻓ Q15: 如何通过tableID 查找表名 Q16: 如何查看当前版本 ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud MySQL 轻松迁移⾄ TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB ⼯具进⾏实时迁移。 动态扩展 动态扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的⽔平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对⾼并发、海量数据场景。 分布式事务 分布式事务 TiDB 100% ⽀持标准的 ACID 事务。 HTAP 为在线事务处理、在线分析处理提供⼀站式解决⽅案，⽆需独⽴部署分析处理系统。 产品优势 分布式NewSQL数据库

扩展Sofa/Dubbo/HSF Dubbo RPC HSF RPC最大的改变：合并部分Mixer功能 Pilot Auth Mixer Golang Sidecar Mixer ü Mixer三大功能： • Check – 同步阻塞 • Quota – 同步阻塞 • Report – 异步批量 ü 合并Check和Quota ü Report暂时保留在Mixer中 list 笛卡尔乘积Mixer反省之二：隔离和抽象的层次 ü Mixer的设计目标： • 提供统一抽象(Adapter) • 隔离基础设施后端和Istio其他部分 • 容许运维对所有交互进行精细控制合并Check和Quota ü 我们的反思 • 认可这样的抽象和隔离，确实有必要从应用中剥离出来 • 但是要加多一层Mixer，多一次远程调用 • 抽象和隔离在Sidecar层面完成，也是可以达到效果的 Mesh探讨：何为基础设施后端？是否可以区别对待？ ü 实现Check的Adapter： • listchecker (黑白名单) • opa (Open Policy Agent) • rbac（连接到Istio CA） ü 实现Quota的Adapter • Memquota (基于单机内存) • Redisquota （基于外部redis） ü 实现Report的Adapter •

不支持 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 最终一致 最终一致 隔离性 原生支持 不支持 不支持 Try接口支持 并发性能 严重衰退 无影响 无影响 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 事务最终成功 高并发 长事务 应用方控制并发 高并发 长事务 高并发分布式事务：柔性事务自动化 快照记录 • INSERT • 解析 • 记录 • UPDATE&DELETE • 脱敏 APM现有实现方案对比 客户端 • 支持任意数据库 • 数据库连接数占用高 • 仅支持单一开发语言 • 性能损耗低 • 无中心化 代理端 • 仅支持单一数据库 • 数据库连接数占用低 • 支持任意开发语言 • 性能损耗高JDBC Proxy Sidecar 数据库 任意 单一 单一 连接数 高 低 高 异构语言 仅Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低