协程实现

rgw中的协程库使用的是boost库，boost库中corotuine实现原理是由基类保存函数当前执行位置，每次运行时根据switch判断要执行的位置，具体可参考asio/coroutine.hpp。

一次同步操作是由多个RGWCoroutine实例完成，每个RGWCoroutine作为一个基础的op由一个RGWCoroutineStack管理，一个stack内会有多个op，但只有最新加入的op能获得执行机会，op执行完成后会被移除出stack队列，进而stack中下一个op获得执行机会。一个RGWCoroutineManager实例分层管理多个stack集合，最新层stack集合中的每个stack都有同等运行机会，一次RGWCoroutineManger::run()方法会新建一层stack集合，直到集合中的所有stack（即stack中的全部op）执行完毕后返回。一个op调用另一个op有两种方式：call和spawn。call方法在当前op隶属的stack上加入新的op，直到新op执行完后才会继续执行自己的代码；spawn方法会将新的op放到新建的stack中，新stack会被放到manager的当前层（最新层），从而两个op能并发执行（由于stack是顺序遍历的，所以两个op也是顺序执行的）。

每个coroutine op都要实现自己的operate()方法，manager在遍历stack list时会调用RGWCoroutine::operate()，一般情况下operate()方法结束时会调用set_cr_error()或set_cr_done()表示op已经完成，但对于RGWMetaSyncShardCR等op，operate()返回时并没有设置完成标志，因此这个op会一直执行（重复被调用operate()方法），其parent也会一直处于waiting_for_child状态。

rgw中的协程设计

同步实现

multisite的功能是实现一个zone group内多个zone的数据同步。这里的数据被分成了两类：

meta data同步。包括bucket相关对象和user相关对象(user.uid namespace 下的uid信息和root namespace下的bucket以及bucket-instance信息），位于.rgw.meta pool中。元数据同步可以类比为手动在本地zone创建bucket和user。
data同步。即每个bucket下的对象。data数据同步可以类比为手动在本地上传/删除bucket下的对象。

启动rgw 实例时在RGWRados::initialize()中会启动相关的同步组件。对于meta data，每个rgw启动一个单独线程来执行同步，而对于data数据的同步，由于每个zone都需要向其他所有zone进行同步，因此会启动n-1个同步线程，每个线程负责本地到另外一个zone的同步。

三个zone时rgw同步线程的状态

meta data的同步

目的： 将rgw.metapool下的bucket对象，bucket-instance对象以及uid对象拷贝到本地，且为每个bucket创建shard对象。

辅助结构：
.rgw.log pool中的mdlog.sync-status对象存储本zone当前的元数据同步状态。
.rgw.log pool中的mdlog.sync-status.<shard>对象存储每个shard当前同步进度（用marker表示）。
.rgw.log pool中的meta.full-sync.index.<shard>对象用omap来存储从master zone的.rgw.meta pool拉取的数据（pool下的对象名, full-sync时使用）
.rgw.log pool中的meta.log.<period>.<shardid>对象用omap来存储元数据操作log，比如创建bucket时，master zone的对象上会增加一条log记录，slave zone从master zone来获取这些记录，从而得到需要从master拉取的数据的列表（bucket名字），然后对bucket元数据做同步。这种同步方式属于incremental-sync。

代码实现

metasync流程RGWRemoteMetaLog::run_sync()

data的同步

目的：将每个bucket下的对象拷贝到本地bucket下

辅助结构：
.rgw.log pool中的datalog.sync-status.<zone>对象存储本zone到目标zone当前的数据同步状态。
.rgw.log pool中的datalog.sync-status.<zone>.<shard>对象存储本zone到目标zone当前的数据同步进度。
.rgw.log pool中的data.full-sync.index.<zone>.<shard>对象的omap用来存储从目标zone的拉取的bucket-info信息
.rgw.log pool中的data_log.<shard>对象的omap中存放对象操作日志。当对bucket进行对象操作时，会在omap上新建一条"1_"+<timestamp> 开头的日志，表明这个bucket被修改过，增量同步时会根据这些日志判断出哪些bucket被更改过，进而再针对每个bucket进行同步。
.rgw.log pool中的bucket.sync-status.<src-zone>:<[tenant/][bucket-name:][bucket-id:][bucket-shard]>使用xattr存放对应bucket的同步状态
bucket shard对象omap中0x80+"0_"命名空间下的key记录了此bucket的对象操作日志，用于增量同步时使用。

代码实现：

data数据同步

一个bucket的同步过程

注意：
当zone之间的sync 网络不可用时，每个zone是可以本地操作上传和删除对象的。在网络恢复后，各个zone最后存在的版本将是modify-time最新的那次上传的版本。网络故障期间如果有个别zone执行了del操作，即使操作时间是最新的，此次del操作最终会被其他put操作覆盖掉。如果多个put操作的modify-time相同且文件内容不同，则按照short_zone_id大小比较（代码实现见obj_time_weight::operator<)。