尧图网络 高端网站定制 · 原创设计
免费咨询热线
400-888-6620
免费获取方案
【kv存储】实时主从同步实现与eBPF旁路转发方案
一、背景本文重点是实时数据的主从同步以及使用eBPF做旁路转发的方案。功能实现仿照Redis实现的主从同步功能Redis的主从同步分为两个阶段第一个阶段从机启动时拉取主机的已有的数据拉取完毕后从机正式上线。第二个阶段是从机上线后主机实时将新的命令传播给从机实现实时数据的变更。总结为已有数据同步实时数据同步阶段一已有数据同步从机配置为slave并且指定主机的IP和端口从机启动时向主机发送SYNC指令主机收到SYNC指令将从机添加到从机列表当中后打开积压缓冲区触发BGSAVE全量保存数据到RDB文件中主机将保存的RDB文件发送到从机主机将积压缓冲区的数据发送到从机阶段二实时数据同步主机收到来自客户端的新指令主机解析RESP格式后后将变更类的指令不包括GET等指令重新编码转发到从机二、send网络转发实现指令解析后再变更类指令的分发分支上调用feed_slavevoidkvs_replication_feed_slaves(constchar*cmd,constchar*key,size_tklen,constchar*value,size_tvlen){if(g_repl.role!KVS_ROLE_MASTER||g_repl.slave_count0)return;charbuf[REPL_CMD_BUF];intlen0,encoded0;inthas_online0,has_syncing0;// 统计从库状态for(inti0;ig_repl.slave_count;i){if(g_slaves[i].stateSLAVE_ONLINE)has_online1;elsehas_syncing1;}// 有同步中的从库 → 写 Backlogif(has_syncing){lenresp_encode_cmd(...);encoded1;ensure_backlog();buffer_add(g_backlog,buf,len);// 满了则踢掉同步中的从库// ...}// 有在线从库 → 直接推送if(has_online){if(!encoded)lenresp_encode_cmd(...);for(inti0;ig_repl.slave_count;i){if(g_slaves[i].stateSLAVE_ONLINE){reactor_append(...);// 失败则 drop_slave(i--);}}}}待网络转发的数据填进reactor的wbuffer里等待事件循环。intreactor_append(intfd,constvoid*data,uint32_tlen){structconn*creactor_conn(fd);if(!c||!c-wbuffer||!data||len0)return-1;if(buffer_add(c-wbuffer,data,len)!0)return-1;set_event(fd,EPOLLIN|EPOLLOUT,0);return0;}可以看到这种方案面临着比较重的开销整个过程中有两次编码若干次拷贝占用主机send的吞吐。三、提出eBPF旁路转发的方案eBPF 主从同步开启时将hook点选择KV存储主机解析之后RESP格式的一个指定函数此时hook函数的参数中已经获取了cmd、key、value以及klen、vlen等数据。主机网络接收来自客户端的命令解析完毕之后拷贝到专门的hook函数声明非内联非优化以便eBPF捕获eBPF内核态程序捕获cmdkeyvalue等数据抛入ringbufBPF map中用户态程序轮询获取ringbuf中的数据并且编码send转发到从机我们分析这条路径不难发现eBPF的思路是利用了旁路捕获并转发的思路将编码、多次拷贝、send转发的开销旁路到了eBPF用户态进程中。KV存储中只需要维护一个类似这样的hook函数__attribute__((noinline))voidkvs_eBPF_propagation_hook(constchar*cmd,constchar*key,size_tklen,constchar*value,size_tvlen){(void)cmd;(void)key;(void)klen;(void)value;(void)vlen;asmvolatile();}eBPF的实现比较复杂涉及libbpf-bootstrap程序的改造vertifier下编程容易踩的坑等将来我写新的博客专门讲解。
RELATED

相关推荐

DeepSeek-V2技术解析:MoE架构与MLA注意力如何实现高效低成本推理

DeepSeek-V2技术解析:MoE架构与MLA注意力如何实现高效低成本推理

如果你正在寻找一个既能保持强大性能,又能显著降低训练和推理成本的大语言模型,那么 DeepSeek-V2 的出现,可能意味着一个关键转折点。过去,我们常常面临一个两难选择:要性能,就得承受高昂的算力成本&#x…

📅 2026/10/7 8:27:05
工业边缘AI计算单元FCU3501:硬核硬件与软件栈深度解析

工业边缘AI计算单元FCU3501:硬核硬件与软件栈深度解析

1. 项目概述:当工业边缘计算遇上“硬核”嵌入式单元最近几年,工业圈子里聊得最火的话题,除了数字化转型,就是边缘计算和AI了。大家发现,把海量的数据一股脑儿全往云端送,不仅网络压力大、延迟高&#xff0c…

📅 2026/10/25 5:48:07
技术笔试备考实战:从算法体系构建到考场思维训练

技术笔试备考实战:从算法体系构建到考场思维训练

1. 从“笔试强训48天”说起:一个程序员的真实备考心路最近在技术社区里,经常能看到“笔试强训XX天”这样的标题。说实话,我第一次看到“笔试强训48天——day11”这个标题时,心里是有点共鸣的。这不像是一个精心策划的系列教程&…

📅 2026/10/10 1:10:41
MORE NEWS

更多资讯

📰

1024 工程手记:把“支持新硬件”拆成一份能交接的验收记录

程序员节很适合谈理想,我更愿意谈一张交接表:当维护者休假,另一个人能否根据记录重现一次部署、判断异常并退回旧版本?基础设施工作的价值,常常就在这个平常的问题里。 10 月 20 日,vLLM TorchTPU介绍了通…

📰

训练显存别再写成 20Ψ:把 Adam 状态与 ZeRO 分片分别记账

一个训练方案写着“模型参数量乘 20 就是显存”,另一个写着“ZeRO-3 除以卡数就能装下”。两句话都省略了真正决定结果的假设。先拆状态,再谈切分,能少走很多容量规划的弯路。 16 字节来自哪里 在一种常见的混合精度 Adam 记账假设下&#…

📰

Flink核心机制:Window、State与Checkpoint实战解析

1. Flink核心概念全景解析Apache Flink作为第四代分布式计算引擎,其核心设计理念围绕"有状态的流计算"展开。在实际生产环境中,Window、State和Checkpoint三大机制构成了Flink可靠性的基石。我曾在某实时风控系统中深度应用这些特性&#xff0…

📰

基于Hadoop+Django的公共交通运营数据分析与可视化毕设实战指南

1. 选题背景与整体设计思路拆解1.1 为什么“公共交通运营数据分析”是个好毕设选题公共交通数据天然具备“量大、维度多、时效性强”三个特征,这恰好是Hadoop生态最擅长处理的场景。公交刷卡记录、地铁进出站日志、车辆GPS轨迹、线路调度表、天气数据,这…

📰

Twenty开源CRM深度解析:架构部署与AI Agent实战

我们团队从今年年初开始,把核心的业务数据从传统CRM切换到了Twenty这套开源系统上,到现在跑了差不多大半年,过程中踩了不少坑,也积累了一些实战经验。正好看到Twenty在GitHub上已经涨到5.8万星,越来越多的人在问这玩意…

📰

MATLAB实现QD室内毫米波信道射线追踪与CIR合成

简介:面向毫米波射频应用的准确定性(QD)信道建模开源代码包,基于MATLAB实现,适合通信工程、无线传播与雷达方向的研究生及工程师用于信道仿真、射线追踪实验和算法复现。代码采用图像法射线追踪,聚焦镜面反…

TODAY

今日更新

THIS WEEK

本周精选

THIS MONTH

本月热门

读完文章,想聊聊您的网站?

告诉我们您的行业与需求,资深顾问一对一梳理方案与报价,全程免费。

📞 💬