O_APPEND O_NONBLOCK O_NDELAY: O_NONBLOCK和O_NDELAY所产生的结果都是使I/O变成非阻塞模式(non-blocking)，在读取不到数据或是写入缓冲区已满会马上return，而不会阻塞等待。差别在于：在读操作时，如果读不到数据，O_NDELAY会使I/O 函数马上返回0，但这又衍生出一个问题，因为读取到文件末尾(EOF)时返回的也是0，这样无法区 flag，且值使用原O_SYNC的值，但为了兼容老版本的O_SYNC，现在O_SYNC=O_DSYNC|04000000）。 FASYNC: 异步的，启用signal-driven I/O。 : 直接I/O，执行磁盘I/O时绕过缓冲区高速缓存，从用户空间直接将数据传递到文件或磁盘设备。 O_DIRECT : 使得32位操作系统对大文件支持（_FILE_OFFSET_BITS=64）。 O_LARGEFILE : 以目录形式打 arg->open_flags |= FOPEN_DIRECT_IO; ... } 测试结果：基于curvefs测试结果不符合预期：在fuse_reply_open中设置fi→direct_io，从日志也看到设置成功，但是 ，所以猜测要么没有真正 在不进行对齐的情况下本地文件系统会报错，但是curvefs没有报错 启用成功，要么fuse做了处理。 分析结果：用户态文件系统在fuse_reply

serverCron() // flushAppendOnlyFile() // ``` (1) 命令追加: 将写命令追加到 AOF 缓冲区 server.aof_buf (详见: aof.c/feedAppendOnlyFile) (2) 文件写入: 将 AOF 缓冲区的内容以 append 方式写入文件 (详见: aof.c/flushAppendOnlyFile) (3) 文件同步: 根据 appendfsync

–在UcpCm决定关闭连接时53 UcpWorker的实现 ●使用了ucp active message –当消息很短时，ucx使用内部缓冲提供给brpc(比较快) –当消息很大时，由brpc提供接收缓冲区（rndv,rendezvous） ●阀值可调 –接收和发送使用无锁队列 ●UcpWorker接收时写入UcpConnection的无锁队列 ●brpc发送时写入UcpWorker的无锁发送队列5455

快速入门指南 TiDB 用户文档 TiDB 数据库管理 TiDB 服务 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 tidb-server 、 tikv-server 、 pd-server ）默认会将日志输出到标准错误中，并且三个 组件都支持设置 --log-file 启动参数 （或者是配置文件中的配置项）将日志输出到文件中。 通过配置文件可以调整日志的行为，具体信息请参见各个组件的配置文件说明。例如： tidb-server 日志配置项。 TiDB 数据库管理 TiDB 服务 TiDB 集群启动配置 TiDB TiDB 数据库系统变量 TiDB 系统表 TiDB 数据目录 TiDB 服务器日志文件 TiDB 服务 - 25 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 进程启动参数 启动 TiDB 进程时，可以指定一些程序启动参数。 TiDB 接受许多的启动参数，执行这个命令可以得到一个简要的说明： 1. ./tidb-server --help 获取版本信息可以使用下面命令： 1.

raft可以解决分布式理论中的CP，即一致性和分区容忍性 • 大多数副本成功即可返回成功 • 速度取决于写的较快的大多数RAFT协议简介 • Leader：负责从客户端接受日志，把日志复制到其 他服务器，当保证安全性的时候告诉其他服务器应用 日志条目到他们的状态机中。 • Candidate: 发起选举。获取大多数选票的候选人将 成为领导者。 • Follower: 响应来自其他服务器的请求，如果接受不 leader收到客户端的请求。 2. leader把请求指令记录下来，写入日志，然后并⾏发 给其他的服务器，让他们复制这条⽇志。 3. 当这条⽇志条⽬被安全的复制，leader会应⽤这条⽇ 志条⽬到它的状态机中。 4. 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。 集群先切换到一个过渡的配置(old + new)，一旦共同一 致已经被提交，系统切换到新的配置(new)。RAFT协议简介 日志压缩 • 日志会不断增长，占用空间 • 采用快照的方式压缩日志 • 在某个时间点，整个系统的状态都以快照的形式写入 到稳定的持久化存储中 • 完成一次快照之后，删除时间点之前的所有日志和快 照。BRAFT简介 • raft协议提出之后，涌现出了非常多的实现，比如etcd，braft，tikv等。

基于容器化和微服务化的监 控场景 • 应用规模巨大 • 服务之间依赖呈现为网状 • 除了日志、性能指标，需要 基于请求的依赖追踪监控 基于虚拟化的监控场景 • 应用规模大 • 服务之间依赖呈现为线型 • 日志、性能指标需要集中化 存储 基于主机的监控场景 • 应用规模较小 • 服务之间没有互相依赖 • 日志、性能指标都在单个主 机问题一：什么是用户想要的监控 什么是用户想要的监控？分布式监控的三个维度 体现系统性能趋势 分布式追踪 • 和请求相关 • HTTP • SQL 日志系统 • 代码逻辑处理事件 • 异常、debug信息容器化和微服务下的监控需求 微观下的监控需求 快速错误追踪 可快速排查在性能测试场景下的 慢方法、异常调用以及异常报文 等信息 单次链路追踪 可细粒度排查应用单次链路调用 的包括日志、网络数据在内的所 有信息。 宏观下的监控需求 链路总体展示 展示整个服务调用过程中链路上 业务总体展示 展示当前业务相关数据的 从宏观上快速定位问题，在微观上找到问题根因的 监控方案问题二：现有的系统能否完全满足需求 现有系统如何满足运维需求Istio现有的监控体系 指标监控 分布式追踪 日志系统Zipkin的架构图 Google Dapper Zipkin的实现EFK和Prometheus的架构图 DC1 DMZ Intranet Elascticsearch cluster

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 在CS3的下一次心跳的 response中，下发第三步生成的三个operator ⑥ CS3收到change peer from CS1 to CS2的operator，给CS2同步 raft日志，当CS2成功赶上进度时，本次raft成员变更成功完成， CS2成为了复制组的一员，CS1不再属于这个复制组。 ⑦ CS3在下一次心跳中向MDS报告本次raft成员变更已完成 ⑧ MDS在得知 在CS3的下一次心跳的 response中，下发第四步生成的三个operator ⑦ CS3收到change peer from CS2 to CS1的operator，给CS1同步 raft日志，当CS1成功赶上进度时，本次raft成员变更成功完成， CS1成为了复制组的一员， CS2不再属于这个复制组。 ⑧ CS3在下一次心跳中向MDS报告本次raft成员变更已完成 ⑨ 等CS1上

timeout 机制 √ 监控/故障诊断 链路追踪：主要依靠中间件 APM APM 性能监控：主要依靠中间件 APM APM 遥感数据：主要依靠中间件 APM APM 访问日志：主要依靠日志平台 日志平台 日志平台6/24 Service Mesh 为严选带来了哪些架构收益 • 历史包袱：现有的服务在不改造的情况下引入了服务治理能力 • 大大降低了中间件的研发投入和演进成本，也降低了业务和中间件的耦合成本 超时控制、重试、重写、重定向等 √ 监控/故障诊断 链路追踪：主要依靠中间件 APM APM 性能监控：主要依靠中间件 APM APM 遥感数据：主要依靠中间件 APM APM 访问日志：主要依靠日志平台 日志平台 日志平台11/24 性能视角 – cNginx vs Envoy（优化前） • 1600RPS+40个并发(主机配置均为 8C16G) • cNginx 的 RT overhead

压缩 零侵入的流量采集与分析 发送 零侵入的云原生应用可观测性 Flow 数据节点 云原生，水平扩展 监控数据 性能指标 调用日志 网络链路 由业务代码驱动的可观测性数据、云API数据 调用关系 知识图谱 链路追踪 黄金指标 关联 应用链路（Tracing） 应用日志（Logging） 应用链路 TraceID 私 有 云 物 理 公 有 云 企业混合云 控制器 10W采集器 0.01% 带宽开销 ︹ 零 侵 入 ︺ 流 量 采 集 云平台API 容器编排API TKE ACK 知识图谱 变更事件 资源信息 全 景 图 基于应用代码和日志的可观测性 企业混合云 100x ES/InfluxDB性能 1000+台跨Region集群 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks 压缩 零侵入的流量采集与分析 发送 零侵入的云原生应用可观测性 Flow 数据节点 云原生，水平扩展 监控数据 性能指标 调用日志 网络链路 由业务代码驱动的可观测性数据、云API数据 调用关系 知识图谱 链路追踪 黄金指标 关联 应用链路（Tracing） 应用日志（Logging） 应用链路 TraceID 私 有 云 物 理 公 有 云 企业混合云 控制器 10W采集器

Pod内的业务应用的监控 - 两种埋点方式 • Pod 内的业务应用，有两种典型的埋点方案，statsd 和 prometheus sdk，当然，也可以用日志的方式，但是成 本比价高，处理起来比较麻烦，如果业务程序是自己研发团队写的，可控，尽量就别用日志来暴露监控指标 • statsd 出现的时间比较久了，各个语言都有 sdk，很完善，业务程序内嵌 statsd 的 sdk，截获请求之后通过 UDP 推送给兼容 agent 监控服 务端 Pod-001 业务 容器 Pod-002 业务 容器 agent 监控服 务端 Pod内的业务应用的监控 - 日志转metrics数据流向 • 如果实在没办法埋点，通过 mtail 解析日志从中提取 metrics 也是一种方案，categraf 后面计划把 mtail 直接集 成进来，这样就可以省去一个二进制 Pod-001 业务 容器 容器 agent mtail • 指标数据是性价比最高的数据 类型，传输存储成本相对较低 • 日志的处理和存储成本最高， 能用指标解决的尽量就用指标 解决，不要用日志 • 如果是从第三方采购的产品， 我们也尽量要求供应商统一暴 露 prometheus 接口，也别去 处理日志 业务应用依赖的中间件 的监控 业务应用依赖的中间件的监控 • 典型的监控方案分3类，一类是 sidecar