论文阅读:LightPool: A NVMe-oF-based High-performance and Lightweight Storage Pool Architecture for Cloud

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简介

​ 2024 年 3 月 2 日至 3 月 6 日,在英国爱丁堡举行了第30届IEEE高性能计算机体系结构国际研讨会HPCA(30th IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture),HPCA是计算机体系结构领域的四大顶级会议之一。由阿里云服务器研发团队和蚂蚁数据基础设施与高可用团队合作完成的论文《LightPool: A NVMe-oF-based High-performance and Lightweight Storage Pool Architecture for Cloud-Native Distributed Database 》入选。

​ 新兴的云原生分布式数据库依靠本地NVMe SSD为众多云应用提供高性能、高可用的数据服务。然而,由于各节点内CPU和存储容量不平衡,数据库集群的本地存储利用率较低。例如,OceanBase分布式数据库集群,拥有数百PB的本地存储容量,但本地存储利用率仅为40%左右。虽然分解存储(EBS)可以通过按需独立配置CPU和存储来提高存储利用率,但它们存在性能瓶颈和高昂的成本。

​ 在本文中,作者提出了LightPool,一种高性能、轻量级的存储池架构,大规模部署在OceanBase集群中,提高存储资源利用率。 LightPool的核心思想是将集群存储聚合到存储池中并实现统一管理。

1 背景

**1.1NVMe(Non-Volatile Memory Express) && NVMe over Fabrics (NVMe-oF) **

NVMe (Non-Volatile Memory Express):一个专门为固态硬盘设计的高速传输协议。NVMe通过PCIe总线连接,支持多队列并行处理,能够大幅提升带宽和减少延迟,相较传统硬盘和SATA-SSD具有显著的性能优势。因此NVMe SSDs成为了云数据中心满足高I/O密集型应用需求的首选

NVMeover Fabrics (NVMe-oF):这是NVMe的扩展协议,用于通过网络(称为“fabric”)访问远程的NVMe设备,在远程访问场景中提供接近本地存储的高性能。NVMe-oF支持不同的网络协议(如RDMA和TCP),在云数据中心中,通常选择TCP协议因其稳定性和无需硬件支持的特点,而RDMA则适合于特殊的高性能环境

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1.2 Kubernetes

​ Kubernetes 是一个流行的容器编排系统,广泛应用于云数据中心。其主要架构包括控制平面节点和工作节点。在 Kubernetes 集群中,Pod 是最小的工作负载单元,每个 Pod 包含一个或多个运行的容器。Kubernetes 提供了一种灵活的方式来管理和分配计算资源,从而使应用程序能够根据需求自动扩展和调度。

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1.3 容器存储(Container Storage)

​ 容器存储(Container Storage)在 Kubernetes 集群中,存储提供者为 Pod 提供持久化存储,以“卷”的形式存在。常见的存储选项包括本地存储、分离式存储方案、共享存储方案。

  • 本地存储方案允许用户直接访问与同一工作节点相连的存储设备,从而实现高吞吐和低延迟。
  • 分离式存储方案通过网络访问远程的专用存储集群。OpenEBS 提供高可靠的存储,支持多数据副本,并通过 NVMe-oF 将数据副本存储到其他节点。
  • 共享存储方案是上述两种方案的结合。
在数字化环境中,线上票务获取已成为参与各类活动的主要途径。随着公众对热门演出需求的增长,票源往往在开放销售后迅速告罄,导致普通消费者难以顺利购得所需票券。为应对这一挑战,部分技术开发者借助编程手段构建了自动化购票辅助程序,旨在提升用户成功获取门票的概率。本文将以一个针对特定票务平台设计的自动化工具为例,系统阐述其设计理念、技术组成及具体实施流程。 秀动网作为国内知名的演出及体育赛事票务销售平台,因活动热度较高,常出现访问拥堵、瞬时抢购压力大等现象,使得常规购票过程面临困难。因此,开发一款能够协助用户更有效完成票务申购的辅助工具具有实际意义。 该工具主要具备以下几项关键功能:持续监控目标平台的票务信息更新;在票务释放时自动执行选座、添加至购物车及提交订单等系列操作;集成一定的异常处理机制,以应对网络延迟或服务器响应异常等情况。 在技术实现层面,选用Python作为开发语言,主要基于其语法简洁、标准库与第三方资源丰富,适合快速构建功能原型。同时,Python在网络通信与浏览器自动化方面拥有如requests、selenium等成熟支持库,为程序实现网页交互与数据抓取提供了便利。 开发过程主要包括以下环节:首先解析目标网站的页面结构,明确可通过程序操控的网页元素路径;随后编写监控模块,实时检测新票务信息的上线并及时触发后续操作;接着模拟用户操作流程,包括自动填写个人信息、选择座位偏好、完成购物车添加等步骤,并通过行为模拟降低被平台反爬虫机制识别的可能;最终实现订单自动提交,并在成功购票后向用户发送通知。 此外,该工具提供了可配置的操作界面,允许用户根据个人需求设定抢票时间、目标活动类型及座位选择等参数,从而在提升使用体验的同时,减少对票务平台服务器资源的非必要占用。 需指出的是,尽管此类工具能提高购票效率,但其使用可能涉及违反平台服务协议或相关法规的风险。各票务销售方通常对自动化抢票行为设有明确约束,因此开发与使用者均应遵守相应规定,确保技术应用的合法性。 综上所述,该基于Python的票务辅助工具是针对特定场景设计的自动化解决方案,通过技术手段改善用户购票体验,但同时也强调必须在法律与平台规则框架内合理使用此类技术。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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