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。
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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