© XXX Page 1 of 11 curvefs对接s3方案设计（过程文档）© XXX Page 2 of 11 时间 修订人 修订内容 2021-05-20 胡遥 初稿 2021-07-20 胡遥 细化write和read流程 整体架构 整体思路 接口和关键数据结构 mds.proto client端数据结构 metaserver.proto space相关数据结构和proto

最终构成要求的软件子系统或系统。集成 测试需要关注的主要是各模块连接起来后 的问题：  穿越模块接口的数据是否会丢失；  子功能的组合是否可以达到预期的要求；  子模块之间是否会相互影响；  单个模块的误差积累是否会放大，从而 达到不可接受的程度。  功能测试 站在使用者的角度，对模块提供的功能进行完备 的测试。  异常测试 制造或模拟系统异常(磁盘错误、网络错误、资源 冲突等)、依赖服务异常、应用本身异常等非正常  可以对代码进行足够频繁的测试，有利于提高代码质量；  容易发现隐藏的问题，手工测试无法做到频繁触发  测试用例可以持续积累，成为代码质量的。 目前Curve的 异常测试以及混沌测试 均实现了自动化。 15/33测试用例的编写方法 很多情况下，待测试场景会包含多个变化的参数，每个参数有若干个典 型值；如果将用例覆盖所有可能的情况，总用例数将达到不可接受的程 度。因此，需要通过 得到一系列可观察的后果，即需要检测的断言·异常自动化测试实践 Robotframework  支持python关键字，灵活定义测试  完善的测试报告  完美兼容Jenkins ci  丰富的第三方库（ssh, paramiko, request等） 用例设计原则  无需绑定特定环境，“随意拉起”  配置化（测试环境、测试负载定义）  控制用例时间（考虑一些折中方案）  Case独立性

· · · · · · · 493 4.14 第三方工具支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 498 4.14.1 TiDB 支持的第三方工具 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 498 4.14.2 已知的第三方工具兼容问题· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 503 4 保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 38 • 海量数据及高并发的 OLTP 场景 传统的单机数据库无法满足因数据爆炸性的增长对数据库的容量要求。TiDB 是一种性价比高的解决方 案，采用计算、存储分离的架构，可对计算、存储分别进行扩缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点 最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • 实时 HTAP 场景 TiDB 适

· · · · · · · 489 4.14 第三方工具支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 494 4.14.1 TiDB 支持的第三方工具 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 494 4.14.2 已知的第三方工具兼容问题· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 499 4 保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 33 • 海量数据及高并发的 OLTP 场景 传统的单机数据库无法满足因数据爆炸性的增长对数据库的容量要求。TiDB 是一种性价比高的解决方 案，采用计算、存储分离的架构，可对计算、存储分别进行扩缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点 最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • 实时 HTAP 场景 TiDB 适

· · · · · · · 422 4.13 第三方工具支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 427 4.13.1 TiDB 支持的第三方工具 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 427 4.13.2 已知的第三方工具兼容问题· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 432 4 保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 34 • 海量数据及高并发的 OLTP 场景 传统的单机数据库无法满足因数据爆炸性的增长对数据库的容量要求。TiDB 是一种性价比高的解决方 案，采用计算、存储分离的架构，可对计算、存储分别进行扩缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点 最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • 实时 HTAP 场景 TiDB 适

GLOBAL_VARIABLES 全局系统变量表 tidb 用于 TiDB 在 bootstrap 的时候记录相关版本信息 INFORMATION_SCHEMA 库里面的表主要是为了兼容 MySQL 而存在，有些第三方软件会查询里面的信息。在目前 TiDB 的实现中，里面大部分只是一些空表。 提供字符集相关的信息，其实数据是假的。TiDB 默认支持并且只支持 utf8mb4 。 TiDB 系统数据库 权限系统表 服务端帮助信息系统表 。 直接通过 INSERT ， UPDATE 和 DELETE 操作授权表。 推荐的方式是使用第一种。第二种方式修改容易导致一些不完整的修改，因此不推荐。还有另一种可选方式是使用第 三方工具的图形化界面工具。 下面的例子用 CREATE USER 和 GRANT 语句创建了四个账户： 1. mysql> CREATE USER 'finley'@'localhost' IDENTIFIED 保留用户账户 设置资源限制 设置密码 TiDB 用户账户管理 - 55 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 使用加密连接 TiDB 服务端默认采用非加密连接，因而具备监视信道流量能力的第三方可以知悉 TiDB 服务端与客户端之间发送和 接受的数据，包括但不限于查询语句内容、查询结果等。若信道是不可信的，例如客户端是通过公网连接到 TiDB 服 务端的，则非加密连接容易造成信息泄露，建议使用加密连接确保安全性。

的包管理工具来获取部分或全部可选 组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用 开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言核心 定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心确实定 义了语法属性，如操作符的拼写和优先级。） 这个库也包含了内置函数和异常 --- 不需要 import 语句就可以在所有 Python 代码中使用的对象。有一些是 由语言核心定义的， 十进制数码 (Unicode 主分类为 Nd 的字符)。对大小写不敏感，因此，举 例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷大的可接受拼写。 另一方面，如果实参是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python 浮点精度范围内）的浮点数。如 果实参在 Python 浮点精度范围外，则会触发OverflowError。 对于一个普通 Python

的包管理工具来获取部分或 全部可选组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的 应用开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言 核心定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心 确实定义了语法属性，如操作符的拼写和优先级。） 这个库也包含了内置函数和异常 --- 不需要 import 语句就可以在所有 Python 代码中使用的对象。有一 些是由语言核心定义的， 十进制数码 (Unicode 主分类为 Nd 的字符)。对大小写不敏感，因此， 举例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷大的可接受拼写。 另一方面，如果实参是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python 浮点精度范围内）的浮点数。 如果实参在 Python 浮点精度范围外，则会触发OverflowError。 对于一个普通 Python

的包管理工具来获取部分或全部可选 组件。 在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用 开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。 Contents 1 The Python Library Reference, 发布 3.7.13 2 Contents CHAPTER1 概述 ”Python 库” 中包含了几种不同的组件。 中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言核心 定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心确实定 义了语法属性，如操作符的拼写和优先级。） 这个库也包含了内置函数和异常 --- 不需要 import 语句就可以在所有 Python 代码中使用的对象。有一些是 由语言核心定义的，但 点 数 的 字 符 串 形 式， 详 见 floating。 字 母 大 小 写 都 可 以， 例 如，“inf”、“Inf”、“INFINITY”、“iNfINity”都可以表示正无穷大。 另一方面，如果实参是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python 浮点精度范围内）的浮点数。如 果实参在 Python 浮点精度范围外，则会触发OverflowError。 对于一般的 Python 对象

中包含了几种不同的组件。 它包含通常被视为语言“核心”中的一部分的数据类型，例如数字和列表。对于这些类型，Python 语言核心 定义了文字的形式，并对它们的语义设置了一些约束，但没有完全定义语义。（另一方面，语言核心确实定 义了语法属性，如操作符的拼写和优先级。） 这个库也包含了内置函数和异常 --- 不需要 import 语句就可以在所有 Python 代码中使用的对象。有一些是 由语言核心定义的 (floatnumber | infinity | nan) 大小写是无影响的，因此举例来说，”inf”, ”Inf”, ”INFINITY” 和”iNfINity” 都是正无穷可接受的拼写形 式。 另一方面，如果实参是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python 浮点精度范围内）的浮点数。如 果实参在 Python 浮点精度范围外，则会触发OverflowError。 对于一个普通 Python __int__()。如果 x 定义了 __index__()，则将返回 x.__index__()。如果 x 定义了 __trunc__()，则将返回 x.__trunc__()。对于浮点数，这将向零方向截断。 如果 x 不是一个数字或者如果给定了 base，则 x 必须是一个表示以 base 为基数的整数的字符串、bytes 或bytearray 实例。字符串前面还能加上可选的 + 或 - (中间没有空格)，带有前导的零，带有两侧的