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在云计算和大数据时代，企业数据总量呈现出激增的趋势，尤其是在人工智能、主动驾驶和 GIS 天文测绘等翻新技术畛域。其中，值得注意的是非结构化数据的增长尤为惊人。目前非结构化数据的内容占据了以后次要的数据增长量。依据国际数据公司（IDC）预测，到 2023 年，中国的数据量将达到 40zb，其中 80% 超过是非结构化数据，同时非结构化数据的增长速度也会远远超过结构化数据。由此可见，企业用户对于高性能存储的需要愈发强烈。
家喻户晓，高性能存储离不开硬件技术的反对。以后，曾经呈现了为新一代性能型全闪分布式存储，提供更高性能存储的裸金属服务器，不仅降级了处理器的工艺及架构，反对更多的核数、更高的主频，帮忙企业用户实现性能、算力的一直晋升，更是全面提高了 DDR 通道及 PCIe 通道的扩展性。
目前看来，无论是从第一代 InfiniBand 到 40Gb/s、56Gb/s 和 100Gb/s，还是当初的 200 Gb HDR InfiniBand 技术，都在一直发明更高的数据吞吐量记录，为高性能计算、人工智能、云计算、存储等泛滥数据密集型利用提供当先的效率和可扩展性。
同时，随着 SSD 技术的倒退，NVMe 也因高性能、低延时、低功耗、兼容性高和逐步升高的价格等劣势，而被广泛应用。在硬件疾速迭代的同时，软件技术也受到了肯定的良性影响，如 SPDK、io-uring、DPDK、RDMA 等技术。
实际上，想要构建高性能全闪存储系统，并不只是简略的高性能硬件和软件重叠，而是须要对存储的零碎框架进行从新设计。同时，文件存储系统的性能指标，咱们具体指的是元数据性能和数据性能。 为此，咱们在零碎设计之前，次要会思考以下几个方面：
- 网络提早
- 无锁队列
- 网络 RPC 与存储 IO 模型
- 上下文切换
- 内存零拷贝
就目前而言，CPU 架构在进行疾速地迭代，架构降级带来的就是更高的 CPU 性能。在同代平台中，主频和外围就间接决定了 CPU 的性能下限，尽管主频无奈大幅度晋升，然而外围数能够较容易地晋升。在理论业务中，在多核场景下的“锁”，对性能限度很大，如无锁队列单 core 能够提供百万级的能力，并且能够实现随着 core 数量的减少，而线性晋升。然而如果引入了锁，不仅会将零碎整体性能限度在单 core 以下，而且随着外围数的晋升，性能反而会逐渐升高。
常见的网络 RPC 模型是基于 epoll + 线程池的实现，一旦陷入到这种架构中， 单个存储节点的性能就很难有所突破 。尽管网络 RPC 模型在实践上十分优良，然而在理论高性能场景中，它并不适合。
工作工作从 A 队列转移到 B 队列，肯定概率是从一个 core 调度到另一个 core 上。在转移过程中，唤醒的提早开销、上下文切换的开销，其中产生的提早很难保障。很多开源网络 RPC 组件，和一些基于软件模仿实现的存储 Target 计划，很容易呈现性能瓶颈显著，单节点根本在 50W IOPS 左右。再加上一些外部性能逻辑的限度，很多文件存储单节点仅能提供 40W IOPS，对于全 SATA SSD 节点可能根本施展硬件性能性能，但对于 NVMe 节点，则会呈现性能重大节约的问题。
在解决掉网络 RPC 性能瓶颈后，下一步须要解决的事， 如何高效解决磁盘读写的问题 。如应用大量工作线程并发读写 NVME 设施，将带来微小的调度开销。可应用 SPDK、io-uring 或 AIO 等技术进行 IO 聚合收发，从而缩减工作线程数量，减小调度损耗。
另外，方才咱们也提及了上下文切换的问题，因为 CPU 核数无限，不可能给存储业务配太多工作线程，毕竟大量线程来回调度开销很大，所以就算是绑定 CPU 资源，整体的数量也须要管制，不然调度和上下文切换开销就会大于业务理论开销，导致性能更差。
目前，200G 网络正在遍及，400G 网络也曾经公布，如果双卡聚合，则间接可提供 800G 网络带宽。为此，PCIe5.0 的需要也会越来越迫切，全闪的带宽能力也极大晋升，从而凸显出内存带宽瓶颈，不可能数据在缓存中来回搬移。想要实现高带宽场景的高利，RDMA 技术就有着人造的劣势。而如何高效地治理 RDMA 内存，以及如何在 RDMA 场景中，保障低提早的前提下，晋升集群随机 4K 和 8K 并发读写能力，也是须要对 RDMA 做出相应的优化。
总结
综上所述，YRCloudFile 从客户端到 Server 端做了全链路的优化，高并发场景解决连接池中锁的影响，在 Server 端从新设计的网络异步模型和 IO 异步模型，管制门路为保障文件存储系统的语义，深度优化锁相干逻辑，保障极小粒度。在数据流门路上，实现齐全无锁化。依赖资源隔离，在低负载时，应用大量 Polling 资源逻辑在负载晋升时，Polling 资源也随着晋升，直到达到节点性能下限。
在 RDMA 小 IO 场景中，咱们为了用 CPU 资源换取更低的提早，进行了从新设计。针对 RDMA 的 NUMA 环境带宽能力，也进行了优化。 因而，YRCloudFile 单节点不仅能提供高 IOPS，还能提供更低的提早，以及带宽实现将网卡打满 。
具体 YRCloudFile 理论测试数值如下（最小集群采纳 3 节点服务器，每节点配置为单颗 7742 CPU，32G X 8 内存，单个 200Gb Infiniband 卡）：