问题1：ssd比hdd性能更好，为什么取消o_dsync后提升效果ssd更明显？
问题2：copyset的数量是可设置的，还是由chunksize大小决定的？
问题3：topology.yaml添加自定义变量，curveadm如何渲染到curve对应的配置文件？
问题4：curve在进行业务处理时，会对所在主机操作系统所在的盘进行读写吗？如有涉及有哪些读写？
问题5：polarFS和spdk的合入，发布的计划日期是什么？能否提供这两个特性的设计说明文档以供了解？
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问题4：curve在进行业务处理时，会对所在主机操作系统所在的盘进行读写吗？如有涉及有哪些读写？
curve在加载服务的时候会读取配置文件，运行过程中会打印日志。如果日志和配置文件目录没有配置到系统盘上，基本上不会的影响系统盘。
Q: topology.yaml 添加自定义变量，curveadm 如何渲染到 curve 对应的配置文件
A: curve 在制作镜像时会将配置文件中的某些配置值替换成变量，而 curveadm 在同步配置时，会先拉取这个配置文件，逐行解析，发现有变量的话，会去 curveadm 的变量注册表中查找相应变量的值，并用该值替换配置文件中的变量。
问题6：braft leader IO定序对性能的影响如何，怎样消减呢？
问题5：polarFS和spdk的合入，发布的计划日期是什么？能否提供这两个特性的设计说明文档以供了解？
polarFS的spdk代码已经推到github，文档说明：PolarDB-FileSystem/nvme_chunkserver.md at curvestore · opencurve/PolarDB-FileSystem · GitHub
curve对接polarFS的代码已提交pr，正在联调测试：curvebs : support spdk over nvme by xu-chaojie · Pull Request #1770 · opencurve/curve · GitHub
预计稳定版本发布日志：10月底
写入在服务端处理分两层，一个是raft写wal，一个是apply到chunk。
apply到chunk现在是默认是10个队列，这个数字是经过测试后发现10个队列并发写可以把磁盘打满。
已经做了一些优化了，比如读写队列分开，让读不影响写。
在队列里面排队，就会有排队时间的问题，如果测试下来觉得这方面影响很大，可以尝试一下调整队列个数
问题2：copyset的数量是可设置的，还是由chunksize大小决定的？
copyset的数量是单独设置的，与chunksize无关。可以在部署集群时，进行设置。
修改 topology.yaml 中 chunkserver_services → config → copysets 对应的值，就是 copyset 的数量。
问题1：ssd比hdd性能更好，为什么取消o_dsync后提升效果ssd更明显？
hdd开了raid卡cache，主要是cache的影响，导致hdd上抖动很厉害，性能提升不明显。
更详细的说明 @xuchaojie 可以继续补充一下。
问题7：Raft需要定时打快照，以清理老的log entry，否则Raft日志会无限增长下去；
日志的增长会影响内存，快照服务必须要配置？
这里的快照是raft的概念，不是卷的快照，与curve的snapshotcloneserver无关。
参考资料：