What’s new in Apache Ozone 1.3 陈怡 Apache Ozone PMC 主席 3 ⽬录 I. Ozone 构架 II. Ozone 1.3 新功能 III. 未来展望 4 Ozone 构架 5 Ozone 1.3 新功能 I. 纠删码(Erasure coding) II. 系统均衡器(Container Balancer) III FILE_SYSTEM_OPTIMIZED (FSO) : ⽀持纯粹的⽂件语义, 有限的 S3 兼容性 ⽂件的存储Key格式: “/” 例如, “1026/file-1” II. OBJECT_STORE (OBS) : key-value 存储, 纯粹的S3 对象存储语义 对象的存储Key格式 : ir2/dir3/file-1” III.LEGACY: 所有已存在的桶，升级后变成LEGACY 版本，以⽀持向后兼容 存储Key格式基本同OBS, 通过配置项区分偏向⽂件，还是偏向S3对象的⽀持 在Bucket 创建时指定Layout，后续不⽀持更改 17 Benchmark Query Details: Dropped “catelog_sales” table with

A. 准备主机/虚拟机 安装 k8s 集群需要至少 4 台主机/虚拟机，下面是参考配置： 1 台作为 k8s master CPU：2 核, 内存：8GB, 系统盘：40GB, docker 数据盘：80GB 3 台作为 k8s node CPU：2 核, 内存：16GB, 系统盘：40GB, docker 数据盘：40GB, ceph 数据盘：1TB *下面是 vSphere vSphere 上创建虚拟机的步骤： A1. 创建 k8s-master CPU：2 核, 内存：8GB，系统盘：40GB，docker 数据盘：80GB step1. 从模板上新建虚拟机 Step2. 配置虚拟机网络 打开虚拟机的控制台： 设置主机名： hostnamectl set-hostname k8s-master 设置网络： cd /etc/s /dev/mapper/centos-docker df –Th A2. 创建 k8s-node1, k8s-node2, k8s-node3 内存：16GB, 系统盘：40GB，docker 数据盘：40GB，ceph 数据盘：200GB 【注】所有节点(k8s-master, k8s-node1, k8s-node2, k8s-node3)均需做以下 B~D： B. 升级&配置 centos7

© XXX Page 1 of 9 Curve支持S3 数据缓存方案© XXX Page 2 of 9 版本 时间 修改者 修改内容 1.0 2021/8/18 胡遥 初稿 背景 整体设计 元数据采用2层索引 对象名设计 读写缓存分离 缓存层级 对外接口 后台刷数据线程 本地磁盘缓存 关键数据结构 详细设计 Write流程 Read流程 ReleaseCache流程 Flush流程 FsSync流程 后台流程 poc测试验证 背景 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： 通过日志初步分析有2点原因© XXX Page 3 of 9 1.append接口目前采用先从s3 get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2.对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序 读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用mapS3ChunkInfoList> s3ChunkInfoMap

Zabbix高级应用 --K8s集群监控 ����� ��������FiberHome 演讲主题： • CactiFans • Zabbix • Microservice • K8s • Golang https://blog.cactifans.com/ 无边界监控 应用架构发展趋势 数据采集 RESTful 接口 LLD – 低级别发现 低级发现提供了一种监控主机上变化实体，并 对采集器采集的原始数据通过管道进行处理，最终达到 数据展现和存储的要求。 例如 SNMP采集交换机内存 15MB string? 图形？触发器？ Kubernetes 架构 k8s node k8s pod k8s master 应用 Zabbix Agent HTTP Agent CPU/内存/磁盘/网络 服务/日志/... 状态/CPU/内存 Kubernetes 监控 Kubernetes metrics-server ① ② ③ Token Pods https://K8S_API_SERVER:6443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/pods Kubernetes Metrics Server API Nodes https://K8S_API_SERVER:6443/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes Zabbix HTTP Agent

k8s操作手册 前言： 1.蓝色字体表示命令行命令，正式执行时不要复制前面的#号，#号只是提示应 该使用root权限操作 2.绿色字体表示注释，有时注释太多就不用绿色表示了 3.注意：本文档的所有操作请先在测环境进行实践，请不要直接在真实的服务 器中操作！ 版权声明： 本文档以开源的形式发布，所有条款如下： （1）无担保：作者不保证文档内容的准确无误，亦不承担由于使用此文档所导致的任何后果 更新日期：2023-12-29 ★第0章、K8S集群搭建准备工作 相关单词原义： docker 码头工人 pod 集装箱 kubernetes 舵手，领航员 helm 舵轮，驾驶盘 chart 图表，海图 ①k8s对系统要求 linux内核在3.10及以上，服 ②规划主机名及ip k8s的服务器使用固定ip地址，配置主机名，要求能解析相应的主机名（master 结点）到对应的ip地址，可以使用内网集群的dns服务器或写入/etc/hosts文件 里。如： 主机名 ip地址 k8s-master1.cof-lee.com 10.99.1.51 k8s-master2.cof-lee.com 10.99.1.52 k8s-master3.cof-lee

© 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 init流程 write流程 read流程 整体架构 S3ClientAdaptor模块：负责将文件数据进行chunk，以及block的拆分为s3的object，并写入/读取s3的object。 S3-allocator模块：负责分配s3-object唯一标识。© XXX Page 3 of 11 整体思路 curvefs对接s3和对接volume主要的区别在于数据持久化和空间 h，以及空间分配申请（s3不需要释放空间，可 直接删除对应s3 object） 文件首先会按照chunk进行拆分，每个chunk固定64M/1G（待定），chunk内部会划分为多个block，每个block最大4M，每个block对应s3上一个object。 s3上对象已chunkid_indexblock_version进行命名，元数据则已S3ChunkInfo（

© XXX Page 1 of 9 Curvefs-S3 本地写缓存盘方案© XXX Page 2 of 9 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 方案设计© XXX Page 3 of 9 S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 如果未配置本地硬盘作为写缓存，那么直接持久化到远端的对象存储；如果配置了本地硬盘作为写缓存，那么则尝试先写入本地硬盘写缓存目录。 写本地硬盘缓存目录之前先判断缓存目录容量是否已达到阈值，如果已经达到阈值，那么则直接写入到远端对象存储；否则，则写入 TraverseCacheWriteFile(){}; /** * @brief after client rebootupload the file that store in disk to s3. */ int UploadAllCacheWriteFile(); std::vector wait_for_upload; bthread::Mutex

© 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 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 { chunkid version version // write always 0, compact will increase it offset len } s3 object命名: chunkid_version_index (index为obj在chunk内的index) 执行步骤 数据整理作为一个后台服务(线程池), 运行于metaserver, 遍历metaserver的inode进行数据整理的尝试

24 Quick Start S3 Bucket Name QSS3BucketName aws- cnquickstart 资源所在的 S3 存储 桶。请不要 更改此选 项，除⾮您对启动脚 RocketMQ 快速部署脚本做了 ⾃定义化并且 上传到了您⾃⼰ 的桶中。 25 Quick Start S3 Key Prefix QSS3KeyPrefix QSS3KeyPrefix quickstart- rocketmq/ S3 前缀。请不要更改此选项， 除⾮您对此启动脚本做了⾃定义 Page 12 of 21 化并且存放到了不同的前缀⽬录 下。 选项 2：⽤于将 RocketMQ 部署到现有 VPC 的参数 参数标签 参数名称 默认值 说明 Network Configuration Quick Start S3 Bucket Name QSS3BucketName aws- cnquickstart 资源所在的 S3 存储 桶。请不要 更改此选 项，除⾮您对启动脚 Page 13 of 21 本做了⾃定义化并且上传到了您 ⾃⼰的桶 中。 8 Quick Start S3 Key Prefix