FastDFS、集群、分布式结构（概念）_fastdfs 集群

FastDFS执行过程：

上传：

​ 1.storage定时向tracker上传状态信息

​ 2.客户端向tracker发送上传请求

​ 3.tracker查询可用的storage并返回storage的ip和端口

​ 4.客户端向指定的storage上传文件

​ 5.storage生成文件的路径信息和文件名，并将文件内容写入磁盘（storage会同步到组内其他storage服务器），然后返回给客户端

​ 6.客户端保存文件信息到数据库

下载：

​ 1.storage定时向tracker上传状态信息

​ 2.客户端向tracker发送下载请求

​ 3.tracker查询可用的storage并返回storage的ip和端口

​ 4.客户端向指定的storage查找文件并返回文件

​ 图片说明：

文件上传下载：

1. jar包：apache-common-fileupload/apache-common-io
2. 配置：springmvc核心配置文件中配置多媒体解析器multipartResolver，可设定文件上传最大值
3. controller中入参类型为MultipartFile，就可以操作业务逻辑了
4. 前端：保证前端请求的content-type设置为multipart/form-data类型

集群结构：

​ 单机处理到达瓶颈的时候，你就把单机复制几份，这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”，所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务，那么这样系统的处理能力就相当于提升了好几倍（有几个节点就相当于提升了这么多倍）。

​ 但问题是用户的请求究竟由哪个节点来处理呢？最好能够让此时此刻负载较小的节点来处理，这样使得每个节点的压力都比较平均。要实现这个功能，就需要在所有节点之前增加一个“调度者”的角色，用户的所有请求都先交给它，然后它根据当前所有节点的负载情况，决定将这个请求交给哪个节点处理。这个“调度者”有个牛逼了名字——负载均衡服务器。

​ 集群结构的好处就是系统扩展非常容易。如果随着你们系统业务的发展，当前的系统又支撑不住了，那么给这个集群再增加节点就行了。但是，当你的业务发展到一定程度的时候，你会发现一个问题——无论怎么增加节点，貌似整个集群性能的提升效果并不明显了。这时候，你就需要使用微服务结构了。

分布式结构：

​ 举个例子，假设需要开发一个在线商城。按照微服务的思想，我们需要按照功能模块拆分成多个独立的服务，如：用户服务、产品服务、订单服务、后台管理服务、数据分析服务等等。这一个个服务都是一个个独立的项目，可以独立运行。如果服务之间有依赖关系，那么通过RPC方式调用。

这样的好处有很多：

1. 系统之间的耦合度大大降低，可以独立开发、独立部署、独立测试，系统与系统之间的边界非常明确，排错也变得相当容易，开发效率大大提升。
2. 系统之间的耦合度降低，从而系统更易于扩展。我们可以针对性地扩展某些服务。假设这个商城要搞一次大促，下单量可能会大大提升，因此我们可以针对性地提升订单系统、产品系统的节点数量，而对于后台管理系统、数据分析系统而言，节点数量维持原有水平即可。
3. 服务的复用性更高。比如，当我们将用户系统作为单独的服务后，该公司所有的产品都可以使用该系统作为用户系统，无需重复开发。

举个栗子：

​ 小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关系是集群。为了让厨师专心炒菜，把菜做到极致，又请了个配菜师负责切菜，备菜，备料，厨师和配菜师的关系是分布式，一个配菜师也忙不过来了，又请了个配菜师，两个配菜师关系是集群