© 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 {

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 210 3 4.4 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 241 4.4.3 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 246 4.4.4 连接池与连接参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 311 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 207 3 4.4 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 237 4.4.3 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 242 4.4.4 连接池与连接参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 307 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 191 3 4.4 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 221 4.4.3 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 226 4.4.4 连接池与连接参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 290 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点，这是当时提出的⼀个要求，围绕这个要求，系统要做大量的研发和改造，类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就是将面对复杂的分布式计算场景，海量并发的业务场景， 对软负载⼀个系统的进行阐述，通过 Nacos 开源分享阿里软负载最佳实践，希望能够帮助到各位开 发者，各位系统架构师，少走弯路。 阿里巴巴云原生应用平台负责人 - 丁宇（叔同） 散我们 品牌和运营资源。另外大部分客户没有阿里这么大的体量，模块拆分过细，部署和运维成本都会成 倍上涨，而且阿里巴巴也是从最早⼀个产品逐步演化成 3 个产品的，因此我们最终决定将内部三个 产品合并统⼀开源。定位为：⼀个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平 台。由于我们在阿里内部发展了 10 年，在易用、规模、实时、稳定沉淀了核心竞争力，围绕阿里 Dubbo 和 Spring-cloud-alibaba 9% 推送完成；10w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 3s，99.9% 推送完成；100w 级别，SLA 承诺 1w 实例上下线 9s 99.9% 推送完成。 规模：十万级服务/配置，百万级连接，具备强大扩展性。 15 > 简介 Nacos 生态 Nacos 几乎支持所有主流语言，其中 Java/Golang/Python 已经支持 Nacos 2.0 长链接协议，能 最大限度发挥

15.2 ctypes 参考手册 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 841 17 并发执行 855 17.1 threading --- 基于线程的并行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 移动应用程序修改系统资源（如系统时钟）的权限有限。这些资源通常 * 可读 *，但试图修改这些 资源通常会失败。 • 控制台输入与输出： – 在 Android 系统上，原生的 stdout 和 “stderr“ 没有连接到任何设备，因此 Python 安装了自己 的流，将信息重定向到系统日志。这些信息可分别在 python.stdout 和 python.stderr 标 签下看到。 – iOS 应用程序对控制台输出的概念有限。stdout 您的应用程序的用户提供其应用程序日志作为诊断辅助工具，这些日志将不包括写入 stdout 或 stderr 的任何细节。 – 移动应用程序根本没有可用的 stdin 。虽然应用程序可以显示屏幕键盘，但这是软件特性， 而不是连接在 stdin 上的。 4 Chapter 1. 概述 The Python Library Reference, 发行版本 3.13.0 因此，涉及控制台操作的 Python 模块（如curses

15.2 ctypes 参考手册 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 837 17 并发执行 851 17.1 threading --- 基于线程的并行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 移动应用程序修改系统资源（如系统时钟）的权限有限。这些资源通常 * 可读 *，但试图修改这些 资源通常会失败。 • 控制台输入与输出： – 在 Android 系统上，原生的 stdout 和 “stderr“ 没有连接到任何设备，因此 Python 安装了自己 的流，将信息重定向到系统日志。这些信息可分别在 python.stdout 和 python.stderr 标 签下看到。 – iOS 应用程序对控制台输出的概念有限。stdout 您的应用程序的用户提供其应用程序日志作为诊断辅助工具，这些日志将不包括写入 stdout 或 stderr 的任何细节。 – 移动应用程序根本没有可用的 stdin 。虽然应用程序可以显示屏幕键盘，但这是软件特性， 而不是连接在 stdin 上的。 4 Chapter 1. 概述 The Python Library Reference, 发行版本 3.13.0 因此，涉及控制台操作的 Python 模块（如curses

16.2 ctypes 参考手册 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 813 17 并发执行 827 17.1 threading --- 基于线程的并行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . False。这在 dict.values() 与其 自身比较时也同样适用: >>> d = {'a': 1} >>> d.values() == d.values() False d | other 合并 d 和 other 中的键和值来创建一个新的字典，两者必须都是字典。当 d 和 other 有相同键 时，other 的值优先。 Added in version 3.9. d |= other 在 3.3 版本发生变更: EnvironmentError, IOError, WindowsError, socket.error, select. error 与 mmap.error 已被合并到OSError，构造器可能返回其中一个子类。 在 3.4 版本发生变更: filename 属性现在是传给函数的原始文件名，而不是基于filesystem encoding and error handler