实现 TB 级聚合带宽,JuiceFS 分布式缓存网络优化实践
随着数据量和模型规模的爆炸性增长,多个客户端频繁访问相同数据的场景变得愈发普遍。分布式缓存通过聚合多个节点的本地缓存,形成大容量缓存池,从而提升缓存命中率、增强读带宽和 IOPS,降低读延迟,满足高性能的需求。 然而,节点间的数据交换极度依赖网络性能。带宽不足会限制数据传输速度并增加延迟;过高的网络延迟则会影响缓存响应,降低系统效率;同时,网络数据处理所消耗的 CPU 资源也可能成为瓶颈,制约整体性能。 针对这些问题,近期发布的 JuiceFS 企业版 5.2 对缓存节点间的网络传输进行了多项优化,有效解决了部分性能开销较大的环节,并提升了网卡带宽利用率。优化后,客户端 CPU 开销降低一半以上,缓存节点的 CPU 开销降低到优化前的 1/3; 聚合读带宽达到了 1.2 TB/s,接近跑满 TCP/IP 的网络带宽(基于 100 台 GCP 100Gbps 节点组成的分布式缓存集群)。 TCP/IP 协议作为最广泛支持的网络标准,几乎能在所有环境下即开即用,并凭借内建的拥塞控制和重传机制在复杂网络中达到足够高的性能与稳定性,因此成为分布式缓存的首选。目前,JuiceFS 已能在 TCP...

