数据赋能│价值创新 Clup管理界面-在Web界面中管理数据库-9- @ PolarDB环境准备创建PolarDB的要求  安装要求 需要有共享盘：盘的大小需要大于等于20GB CLup的高可用需要VIP 操作系统：CentOS7.X 盘要求有路径：/dev/nvmeXnY  机器需求 4台虚拟机器或物理机 1台做CLup管理节点：内存大于2GB 3台做数 物理机上以保证高可用性阿里云的环境中创建Polardb的方法 共享盘使用阿里云自带的高性能Nvme盘，注意使用Nvme磁盘对可用 区有要求： • 华东1（杭州）可用区I • 华东2（上海）可用区B • 华北2（北京）可用区K • 华南1（深圳）可用区F。 只有某些规格的虚拟机可以挂载Nvme共享盘： • g7se • c7se • r7se 虚拟机要求是按量付费才可以挂载Nvme共享盘 阿里云的VIP功能目前还在内侧阶段 ardb的情况  天翼云 共享盘：所有虚拟机都 可以挂载 有VIP 机器有反亲和性  华为云 有共享盘 有VIP 机器有反亲和性  移动云 共享盘：所有虚拟机都 可以挂载 有VIP 机器有弱反亲和性  腾讯云 无共享盘 VIP是内测阶段 机器的反亲和性：不清 楚  联通云 无共享盘 有VIP 机器有反亲和性创建PolarDB需要的阿里云环境

表示比特位的长度，取值范围从1到64，其默认值是1。 3. 4. TINYINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 5. > TINYINT 类型。有符号数的范围是[-128, 127]。无符号数的范围是[0, 255]。 6. 7. BOOL, BOOLEAN 8. > 布尔类型，和 TINYINT(1) 等价。零值被认为是 False，非零值认为是 True。在 TiDB 内部，True [ZEROFILL] 11. > SMALLINT 类型。有符号数的范围是[-32768, 32767]。无符号数的范围是[0, 65535]。 12. 13. MEDIUMINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 14. > MEDIUMINT 类型。有符号数的范围是[-8388608, 8388607]。无符号数的范围是[0, 16777215]。 15. 16. INT[(M)] [UNSIGNED] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 17. > INT 类型。 有符号数的范围是[-2147483648, 2147483647]。无符号数的范围是[0, 4294967295]。 18. 19. INTEGER[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 20. > 和 INT 相同。 21. 22. BIGINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL] 23. >

数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器 • 快照 • 克隆快照和克隆的特点 • 快照的定义 快照是云盘数据在某个时刻完整的只读拷贝，是一种便捷高效的数据容灾手段， 常用于数据备份、制作自定义镜像、应用容灾等。 • 快照的特点 • 转储到s3对象存储 • 异步转储快照，底层使用copy-on-write技术，读写不影响转储 chunk的cur_sn时触发复制  拷贝的单位是一个Page，即4KB  使用snapfile中的bitmap标记复制过的PageCHUNKSERVER端快照实现-转储内部快照 a) 打快照后未写过，未触发cow， 无snap file产生，直接读取chunk file b) 打快照后写过，触发了cow， 有snap file， 合并读取 c) 卷从未写过， 两者都没有，返回NOTEXIST 转储内部快照，即读内部快照的三种情况：克隆总体流程 初始状态； • 正在安装元数据或拷贝数据中； • 用户不可见。 Cloning: • 元数据安装成功； • Lazy方式下可见，用户可用； • 非Lazy不可见。 MetaInstalled: • 数据拷贝完成； • 可提供所有服务。 Cloned:LAZY 克隆 Lazy克隆 较快，秒级克隆： MetaInstalled状态可用，即完成元数据安装，就 从临时目录rename，用户可见。

的基石上云效率提升 物理机 (云下) 神龙裸金属 (云上) 交付周期 周 分钟级 弹性扩缩容 - 支持 性能 独占 独占 (优于普通ECS) 硬件故障率 硬盘1年故障率 2% 0.8%% (无本地盘) 硬件维修周期 [周, 月] [分钟，天]成本 效率 稳定云化架构 物理机 + 本地存储 + Underlay网 络 神龙/ECS + 远程存储 + Overlay网络 集团机房 云上机房 (doc) 本盘数据不能 迁移运维实践 - 宕机率分析 • 宕机关联度分析 • 宕机趋势 • 机房、单元、分组 • 机型、硬件特征 • 内核版本、hotfix 一致率 • 宕机根因分析诊断 • 硬件故障、运维事件 • vmcore 归类分析 • 内核错误日志分析Machine Operator • 全生命周期 • 导入 • 下线 • 维护 • 组件终态 • 安装 • 升级

•磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求，并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力 以达到高可靠、高可用、高可扩分布式存储的要素 要 素 拆 解 数据分布 —— 无中心节点/中心节点 均 衡 地址空间的每段数据会分布在不同机器的磁盘上，如 何找到这些数据？ 可靠性 & 可用性 —— 多副本/EC 服务不可用时 间 数据一致性 数据一致性 —— 一致性协议 如何保证数据不丢？如何保证各种硬件故障的时候读 写都正常？ 可扩展性 —— 和数据分布的方式相关 所用容量都用完后，可以新增机器扩展容量分布式存储的要素 — 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 延迟取决于所有副本中最慢的那一个块存储场景 为云主机提供云盘，云盘提供随机读写、快照（数据备份，灾备使用）、镜像（模板，自定义）功能。块存储场景 为物理机提供块设备 Linux IO栈 应用程序 -> 文件系统 -> 块设备层 -> 不同协议/驱动使用中的问题 • io抖动（一致性协议）： 异常场景（比如阵列卡一致性巡检，坏盘，慢盘，网络异常），服务升级 • 性能差（一致性协议）：在通用

CliService。成员变更相关操作 • CopySetService。创建copyset等操 作 • RaftService。Braft内置的service， 完成raft成员之间的选举，日志复制， 安装快照等操作。 ChunkServer架构CopysetNode封装了braft的Node，并 实现了braft的状态机，完成与raft的交 互。详细交互流程后面展开。 CopysetNodeManager负责管理 server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 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 rmAdaptor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。 之所以要做这层抽 象，目的是隔离了底层文件系统的实 际读写请求，如果将来curve要适配裸 盘或者采用其他文件系统，可以在这 层进行适配。 ChunkServer架构CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本Chun

hashtable（key是ino，全局） dentry → 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 ，（ ） Apache B+tree 内部结点不保存数据，只有叶子结点保存数据。 https://github.com/begeekmyfriend/bplustree，（MIT），实现了落 盘 BST O(log(n)) O(n) c++ stl 模板© XXX Page 4 of 24 skip list O(log(n)) O(n) level db，https://github block这种，剩下的比如inode，dentry这种，按需加载，而且使用淘汰机制，内存中不常用的元数据可以淘汰出去。这种方式，扩展性好，元数据服务的扩展性不受限于内存，服务上的内存只有几百GB，而硬盘空 间按照20块1.6TB的盘来计算，一个服务器上可以有32TB的空间，硬盘的空间比内存到100多倍。但是这种方式，由于数据不能去全部缓存到内存，在查询元数据的时候，需要去盘上读数据，而且在文件系统这种使 用场景下，一次对文件的查找，需要在磁盘上读取多次。

1. 敏捷化需求 • 云原生应用场景对服务的敏捷度、灵活性要求非常高，很多场景期望容器的快速启动、灵活的调度，这样即需要存储卷也能敏捷的根据 Pod 的变化而调整。 需求表现在： • 云盘挂载、卸载效率提高：可以灵活的将块设备在不同节点进行快速的挂载切换； • 存储设备问题自愈能力增强：提供存储服务的问题自动修复能力，减少人为干预； • 提供更加灵活的卷大小配置能力。 2. 监控能力需求 增，尤其对于实时计算，需要资源 能够及时的扩容，以满足业务需求。尽管一些大数据管控平台尝试实现自动的扩缩容（如通过集群负载情况，进行扩 容），然而，在传统大数据平台架构下，通常需要资源申请、依赖软件安装、服务部署等一系列步骤，该过程通常比 较慢，对于集群负载的缓解，不够及时。 • 在离线分离部署及粗粒度调度无法提高资源的利用率：在传统Hadoop架构下，离线作业和在线作业往往分属不同的集 群，然而

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.1. 安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311 14.4. 使用 cargo install 安装二进制文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . edition = "2024"将其配置为使用 Rust 2024 edition 惯用法。请查 看第一章的 “安装” 部分了解如何安装和升级 Rust。 本书的英文原版 HTML 格式可以在 https://doc.rust-lang.org/stable/book/ 在线阅读；使用 rustup 安装的 Rust 也包含一份英文离线版，运行 rustup docs --book 即可打开。 本书还有一些社区

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