在混闪场景，经常使用nvme SSD作为二级缓存，为大容量低性能的hdd进行加速，我们curve当前是全闪方案，后面计划如何演进，在方案上，有什么宝贵建议吗？
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感觉用bcache、opencas等块级别的缓存方案，或者wal和data分离的方案是两种可以考虑的方向。
或者从更上层考虑，类似两个pool做tiering方式。
也可以考虑在文件系统级别做一层缓存，比如data先apply写入nvme，后面异步慢慢刷到hdd，nvme做wal存储介质和data的缓存介质，hdd用来存储data。
如果在文件系统级别做缓存的话，缓存建议使用什么方案呢，文件系统自带的pagecache由于索引查询的效率问题，应该满足不了性能要求。
1、我们curve在client和chunkserver都是filesystem，使用块级别的缓存方案会不会较难匹配？
2、两个pool做tiering也是可行的，但
**缓存方案：**可以选择数据/元数据写入ssd，ssd直接写入本节点hdd，SSD中的热点数据可以直接覆盖。
**tier方案：**写入ssd tier，ssd tier再到hdd tier，另外，冷热数据在两个tier中搬迁，存在一定的写惩罚。
综上，缓存方案效率较高一些。
是的，缓存方案，可以考虑用opencas，然后自己做一些增强修改。
另外建议基于spdk+nvme做wal和缓存盘引擎，否则如果基于现有的ext4引擎做，性能还是发挥不到极致。
只是基于spdk方式的缓存盘引擎，要适配opencas这类缓存模块，目前还不好评估改动的工作量。
我们curve的spdk+nvme什么时候能够commit啊 
pfs修改部分已经开源，见 GitHub - opencurve/PolarDB-FileSystem at nvme 这个分支，文档参考 PolarDB-FileSystem/nvme_chunkserver.md at nvme · opencurve/PolarDB-FileSystem · GitHub ， curve这边改动部分已经再PR中 ， add chunkserver over pfs by xu-chaojie · Pull Request #1604 · opencurve/curve · GitHub ， 剩余编译、部署部分尚未完善，预计本周开始联调
您好！请问现在Curve本身支持混闪（ssd + hdd）场景吗，还是需要使用开源的bcache等来给HDD做加速？谢谢！