近日，Curve 开源存储社区发布了 CurveFS 的第一个 beta 版本，旨在解决 CephFS 在云原生场景下存在的一系列性能及功能问题，并提供了全新的部署工具 CurveAdm ，以简化用户对 Curve 集群的部署和管理。

Curve 是由网易数帆发起的一款开源存储系统，定位于高性能、易运维、支持广泛场景的开源云原生软件定义存储系统。项目包括 CurveFS 和 CurveBS，其中 CurveBS 此前已经开源。

CurveFS beta 版地址：

https://github.com/opencurve/curve/releases/tag/v0.1.0-beta

架构设计

CurveFS的架构如下图所示：

CurveFS由三个部分组成：

1. 客户端curve-fuse，和元数据集群交互处理文件元数据增删改查请求，和数据集群交互处理文件数据的增删改查请求。

2. 元数据集群metaserver cluster，用于接收和处理元数据(inode和dentry)的增删改查请求。metaserver  cluster的架构和CurveBS类似，具有高可靠、高可用、高可扩的特点：

   1. MDS用于管理集群拓扑结构，资源调度。

   2. metaserver是数据节点，一个metaserver对应管理一个物理磁盘。CurveFS使用Raft保证元数据的可靠性和可用性，Raft复制组的基本单元是copyset。一个metaserver上包含多个copyset复制组。

3. 数据集群data  cluster，用于接收和处理文件数据的增删改查。data  cluster目前支持两存储类型：支持S3接口的对象存储以及CurveBS（开发中）。

核心特性

当前版本CurveFS主要具有如下特性：

• POSIX兼容:  像本地文件系统一样使用，业务可以无缝接入

• 高可扩：元数据集群规模可以线性扩展

• 高速缓存：客户端有内存和磁盘两级缓存加速

• 支持数据存储到S3接口的对象存储和CurveBS（开发中）

Client

CurveFS的client通过对接fuse，实现完整的文件系统功能，称之为curve-fuse。curve-fuse支持数据存储在两种后端，分别是S3兼容的对象存储和Curve块存储中（其他块存储的支持也在计划中），目前已支持S3存储后端，存储到CurveBS后端尚在完善中，后续还可能支持S3和Curve块混合存储，让数据根据冷热程度在S3与Curve块之间流动。curve-fuse的架构图如下：

curve-fuse架构图

curve-fuse包含几个主要模块：

• libfuse，对接了其lowlevel fuse api，支持fuse用户态文件系统；

• 元数据cache，包含fsinfo, inode cache, dentry cache, 实现对元数据的缓存；

• meta rpc client， 主要对接元数据集群，实现meta op的发送，超时重试等功能；

• S3 client， 通过对接S3接口，将数据存储在s3中；

• S3 data cache， 这是S3数据存储的缓存层，作为数据缓存，加速S3数据的读写性能；

• curve client 通过对接Curve块存储SDK，实现将数据存储在Curve块存储集群中；

• volume data cache，这是当数据存储在Curve块存储中的缓存层，以加速数据读写性能（开发中）；

curve-fuse现已对接完整的fuse模块，基本实现POSIX的兼容，目前pjdtest测试通过率100%。

S3存储引擎支持

S3 client负责将文件的读写语义转换成S3存储的数据读写（upload，download）语义。考虑到S3存储性能较差，我们在这一层对数据做了级缓存：内存缓存（dataCache）和磁盘缓存（diskCache），整体架构如下：

S3ClientAdaptor主要包含以下几个模块：

• FsCacheManager：负责管理整个文件系统的缓存，包括inode到FileCacheManager的映射、读写cache大小统计和控制

• FileCacheManager：负责管理单个文件的缓存

• ChunkCacheManager：负责单个文件内某个chunk的缓存

• DataCache：缓存管理的最小粒度，对应一个chunk内一段连续的数据空间。数据最终在DataCache这一层映射为S3存储的一个或多个对象，进行upoload

• diskCache：负责本地磁盘缓存管理，数据持久化可以先写到本地磁盘上，再异步的写到S3存储上，能够有效的降低时延，提高吞吐

• S3Client：负责调用后端的S3存储接口，目前使用的是AWS的SDK

MDS

MDS是指元数据管理服务，CurveFS的MDS类似于CurveBS的MDS（CurveBS的MDS介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/333878236），提供中心化的元数据管理服务。

CurveFS的MDS有以下功能：

• 通过topology子模块，管理的整个集群的topo信息，以及整个topo的生命周期管理

• 通过fs子模块，管理fs的super block信息；提供文件系统的创建，删除，挂卸载，查询等功能；负责fs的inode、dentry等元数据在metaserver的分布

• 通过heartbeat子模块，维持和metaserver的心跳，并收集metaserver的状态

• 通过调度系统进行调度。curvefs的元数据使用一致性协议保证可靠性，当出现某副本不可用的时候，调度器会自动的进行recover。调度功能正在开发中

作为一个中心化的元数据管理服务，其性能、可靠性、可用性也十分重要。

• 在性能上：首先，MDS上元数据都会全部缓存在内存里，加速其查找。其次，在fs创建之后，MDS会为fs分配用来保存inode、dentry信息的分片，在系统中，一个分片被称为一个partition。完成partition分配之后，fs的元数据操作会由client直接发向metaserver。此后的fs的inode、dentry的元数据管理并不经过MDS

• 在可靠性和可用性上：MDS的元数据持久化到etcd中，依靠3副本的etcd保证元数据的可靠性。可以选择部署多个MDS服务，但是同时之后有一个MDS对外提供服务，当主MDS因为特殊原因挂掉之后，会在自动的在剩下的MDS中，通过选主算法选择一个新的主MDS继续提供服务

MetaServer

MetaServer是分布式元数据管理系统，为客户端提供元数据服务。文件系统元数据进行分片管理，每个元数据分片以三副本的形式提供一致性保证，三个副本统称为Copyset，内部采用Raft一致性协议。同时，一个Copyset可以管理多个元数据分片。所以，整个文件系统的元数据管理如下所示：

图中共有两个Copyset，三个副本放置在三台机器上。P1/P2/P3/P4表示文件系统的元数据分片，其中P1/P3属于一个文件系统，P2/P4属于一个文件系统。

元数据管理

文件系统的元数据进行分片管理，每个分片称为Partition，Partition提供了对dentry和inode的增删改查接口，同时Partition管理的元数据全部缓存在内存中。

Inode对应文件系统中的一个文件或目录，记录相应的元数据信息，比如atime/ctime/mtime。当inode表示一个文件时，还会记录文件的数据寻址信息。每个Parition管理固定范围内的inode，根据inodeid进行划分，比如inodeid [1-200] 由Partition 1管理，inodeid [201-400] 由Partition 2管理，依次类推。

Dentry是文件系统中的目录项，记录文件名到inode的映射关系。一个父目录下所有文件/目录的dentry信息由父目录inode所在的Partition进行管理。

一致性

文件系统元数据分片以三副本形式存储，利用raft算法保证三副本数据的一致性，客户端的元数据请求都由raft leader进行处理。在具体实现层面，我们使用了开源的braft(https://github.com/baidu/braft)，并且一台server上可以放置多个复制组，即multi-raft。

高可靠

高可用的保证主要来自两个方面。首先，raft算法保证了数据的一致性，同时raft心跳机制也可以做到在raft leader异常的情况下，复制组内的其余副本可以快速竞选leader，并对外提供服务。

其次，Raft基于Quorum的一致性协议，在三副本的情况下，只需要两副本存活即可 。但是长时间的两副本运行，对可用性也是一个考验。所以，我们在Metaserver与MDS之间加入了定时心跳，Metaserver会定期向MDS发送自身的统计信息，比如：内存使用率，磁盘容量，复制组信息等。当某个Metaserver进程退出后，复制组信息不再上报给MDS，此时MDS会发现一些复制组只有两副本存活，因此会通过心跳下发Raft配置变更请求，尝试将复制组恢复到正常三副本的状态。

CurveAdm

此外，为了提升 Curve 的运维便利性，Curve 社区设计开发了 CurveAdm 项目，其主要用于部署和管理 Curve 集群，目前已支持部署 CurveFS（CurveBS 的支持正在开发中）。

与之前的 Ansible 部署工具相比较，CurveAdm 带来了如下优势：

• 支持跨平台运行，独立打包无其他依赖，可以一键安装，易用性较好

• Curve组件运行在容器里，解决组件依赖问题和发行版适配问题

• 使用Golang开发，开发迭代速度快，可定制化程度高

• 可自助收集集群日志并打包加密上传给Curve团队，便于分析解决问题

• 本身支持一键自我更新，方便升级

当前版本是CurveFS的第一个beta版本，不建议在生产环境使用，但读者可以抢先体验，并在GitHub上提交issue和bug，或者添加微信号opencurve邀请您入群交流。

未来规划

按照 Curve 社区的规划，Curve 将作为多种存储系统（如 HDFS、S3 兼容对象存储等）的统一存储层，接管并加速各系统访问。后续将支持接管多种存储系统，并进行统一的cache加速。

CurveFS 下个大版本的主要开发目标为（可能会根据实际需求进行部分调整）：

• CurveBS存储引擎支持
• 数据跨引擎生命周期管理
• CSI插件
• 部署工具完善
• 基于K8s集群部署：目前已经支持Helm部署方式，后续将继续优化，支持更高等级的云原生运维级别
• 多写多读
• 运维工具优化（监控告警、问题定位）
• 回收站
• HDD场景适配优化
• NFS、S3、HDFS等兼容性
• 快照