Curve加入PolarDB开源数据库社区，强化分布式共享存储

　　Curve社区签署阿里巴巴开源CLA(Contribution License Agreement, 贡献许可协议), 正式与阿里云PolarDB 开源数据库社区牵手，成为继 CurveFS 发布之后，Curve 开源项目发展的又一里程碑。

　　在3月2日的开源 PolarDB 企业级架构发布会上，阿里云对 PolarDB for PostgreSQL 的存储计算分离等架构设计进行了全面解读，作为 PolarDB 技术合作伙伴，Curve 为 PolarDB for PostgreSQL 提供分布式共享存储，其强大的性能表现引发了社区的注意。

　　这也表明，作为网易数帆自研开源的第二款基础软件产品，Curve 正朝着高性能、易运维、全场景支持的云原生软件定义存储系统这一目标稳步演进。

　　打造性能最强开源分布式共享存储

　　作为一款云原生分布式数据库产品，PolarDB for PostgreSQL 采用基于共享存储(Shared-Storage)的存算分离架构，以大幅提升资源利用率与性能，实现快速弹性应对突发业务负载的场景。数据存于“远端存储”的 Shared-Storage 共享方式，利于弹性的同时，也带来了网络和共享存储的挑战，因而必须突破 I/O 限制以确保业务所需的性能。

　　在 On-Premise(本地部署)环境下，开源存储是，然而能满足数据库性能需求的开源存储并不多。“我们尝试过多款(开源存储)软件作为分布式共享存储，Curve 的测试结果让我们眼前一亮。”PolarDB for PostgreSQL 研发负责人明虚表示。

　　Curve 当前由 CurveBS 和 CurveFS 两个子项目构成，分别提供块存储和文件存储两种能力。用做共享存储的正是 CurveBS，开源之初 CurveBS 就提供了远优于某主流开源分布式块存储的性能，经过社区一年多的的迭代，CurveBS 性能和稳定性愈发成熟。

　　在 Curve 社区和 PolarDB 社区针对 PolarDB for PostgreSQL 场景的联合测试中，无论 benchmarkSQL 还是pgbench，Curve 再次全面于该开源分布式块存储。同等硬件配置及数据库负载压力下，benchmarkSQL 测试中 Curve tpmC (每分钟事务数)高达 39%，pgbench 测试中 Curve 延迟降低多达 21%，TPS 高达 26%。

　　Curve 的高性能得益于其采用了 chunkfilepool、条带化设计、Raft 等先进的技术架构。chunkfilepool 支持集群初始化时创建指定大小的文件，降低 I/O 过程中文件元数据更新的开销，从而降低 I/O 延迟。条带化设计则支持在 Curve 客户端进行分片，以提高 I/O 的并发度和打散度，让更多节点参与 I/O 处理，提升 I/O 带宽。而 Raft 一致性实现相对前述开源存储系统的强一致性来说，也缩短了长尾效应，因而缩短了 I/O 时延。

　　此外，Curve 通过支持 PFS(PolarDB的分布式文件系统)，使得云原生数据库更容易使用 Curve 分布式存储，并获取更好的性能。

　　未来，Curve 社区还将从 braft 的 multi raft 改进、大 I/O 的性能优化、RDMA、io_uring 等方面着手，继续性能优化的工作。

　　践行开源云原生软件定义存储

　　对 PolarDB for PostgreSQL 的良好支持，也体现了 Curve 对承载云原生工作负载的态度和进展。在当前数字化转型背景下，越来越多的企业通过软件重新定义了自己，云原生则是强化企业软件能力的重要武器——根据 CNCF 2020 全球云原生市场调查，该项技术已被 92% 受访者在生产中使用。

　　在存储基础设施层，Curve 社区认为，不同于传统云存储资源的黑盒，云原生存储上一切存储资源应该都是白盒，所有云原生应用都可以不做修改无缝使用。

　　基于此，云原生存储对上层云原生应用提供无缝的业务接口(POSIX接口、块存储接口、对象存储接口、HDFS接口等等)，对下层云操作系统屏蔽云存储资源细节，对云原生应用的开发运维人员提供自定义存储类型、存储资源池(跨云)、数据生命周期管理、数据可靠性可用性策略等等。

　　在 Curve Roadmap 中可以看到，这个开源社区正往这些方向努力。例如，支持云原生部署、运维、使用，已经是 Curve 的一个关键特性。事实上，Curve 架构简单、运维部署灵活的特点，也是其吸引 PolarDB 的又一重要因素。