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FastDFS 是一个 C 语言实现的开源轻量级分布式文件系统,作者余庆(happyfish100),支持 Linux、FreeBSD、AID 等 Unix 系统,解决了大数据存储和读写负载均衡等问题,适合存储 4KB~500MB 之间的小文件,如图片网站、短视频网站、文档、app 下载站等,UC、京东、支付宝、迅雷、酷狗等都有使用,其中 UC 基于 FastDFS 向用户提供网盘、广告和应用下载的业务的存储服务 FastDFS 与 MogileFS、HDFS、TFS 等都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务。
使用FastDFS分布式文件系统目的:
FastDFS服务有三个角色:跟踪服务器(tracker server)、存储服务器(storage server)和客户端(client)
tracker server: 跟踪服务器,主要做调度工作,起到均衡的作用;负责管理所有的 storage server 和 group,每个 storage 在启动后会连接 Tracker,告知自己所属 group 等信息,并保持周期性心跳, Tracker根据storage心跳信息,建立group—>[storage server list]的映射表;tracker管理的元数据很少,会直接存放在内存;tracker 上的元信息都是由 storage 汇报的信息生成的,本身不需要持久化任何数据,tracker 之间是对等关系,因此扩展 tracker 服务非常容易,之间增加 tracker服务器即可,所有tracker都接受stroage心跳信息,生成元数据信息来提供读写服务(与 其他 Master-Slave 架构的优势是没有单点,tracker 也不会成为瓶颈,最终数据是和一个可用的 Storage Server进行传输的)
storage server:存储服务器,主要提供容量和备份服务;以 group 为单位,每个 group 内可以包含多台storage server,数据互为备份,存储容量空间以group内容量最小的storage为准;建 议group内的storage server配置相同;以group为单位组织存储能够方便的进行应用隔离、负载均衡和副本数定制;缺点是 group 的容量受单机存储容量的限制,同时 group 内机器坏掉,数据 恢复只能依赖 group 内其他机器重新同步(坏盘替换,重新挂载重启 fdfs_storaged 即可)
多个group之间的存储方式有3种策略:round robin(轮询)、load balance(选择最大剩余空 间的组上传文件)、specify group(指定group上传)
group 中 storage 存储依赖本地文件系统,storage 可配置多个数据存储目录,磁盘不做 raid, 直接分别挂载到多个目录,将这些目录配置为 storage 的数据目录即可
storage 接受写请求时,会根据配置好的规则,选择其中一个存储目录来存储文件;为避免单 个目录下的文件过多,storage 第一次启时,会在每个数据存储目录里创建 2 级子目录,每级 256 个,总共 65536 个,新写的文件会以 hash 的方式被路由到其中某个子目录下,然后将文件数据直 接作为一个本地文件存储到该目录中
总结:1.高可靠性:无单点故障 2.高吞吐性:只要Group足够多,数据流量是足够分散的
上传
FastDFS 提供基本的文件访问接口,如 upload、download、append、delete 等
选择tracker server
集群中 tracker 之间是对等关系,客户端在上传文件时可用任意选择一个 tracker
选择存储 group
当tracker接收到upload file的请求时,会为该文件分配一个可以存储文件的group,目前支持选择 group 的规则为:
选择storage server
当选定group后,tracker会在group内选择一个storage server给客户端,目前支持选择server 的规则为:
4. Round robin,所有 server 轮询使用(默认)
5. 根据IP地址进行排序选择第一个服务器(IP地址最小者)
6. 根据优先级进行排序(上传优先级由storage server来设置,参数为upload_priority)
选择storage path(磁盘或者挂载点)
当分配好storage server后,客户端将向storage发送写文件请求,storage会将文件分配一个数据存储目录,目前支持选择存储路径的规则为:
目前支持的规则为:
生成 file_id
选择存储目录后,storage 会生成一个 file_id,采用 Base64 编码,包含字段包括:storage server ip、文件创建时间、文件大小、文件 CRC32 校验码和随机数;每个存储目录下有两个 256*256 个子目录,storage 会按文件 file_id 进行两次 hash,路由到其中一个子目录,然后将文件以 file_id 为文件名存储到该子目录下,最后生成文件路径:group 名称、虚拟磁盘路径、数据两级目录、file_id
其中,
组名:文件上传后所在的存储组的名称,在文件上传成功后由存储服务器返回,需要客户端自行保存
虚拟磁盘路径:存储服务器配置的虚拟路径,与磁盘选项 store_path*参数对应
数据两级目录:存储服务器在每个虚拟磁盘路径下创建的两级目录,用于存储数据文件
同步机制
新增tracker服务器数据同步问题
由于 storage server 上配置了所有的 tracker server. storage server 和 trackerserver 之间的通信是由 storage server 主动发起的,storage server 为每个 tracker server 启动一个线程进行通信;在通信过程中,若发现该 tracker server 返回的本组 storage server列表比本机记录少,就会将该tracker server上没有的storage server 同步给该 tracker,这样的机制使得 tracker 之间是对等关系,数据保持一致
新增storage服务器数据同步问题
若新增storage server或者其状态发生变化,tracker server都会将storage server列表同步给该组内所有 storage server;以新增 storage server 为例,因为新加入的 storage server 会主动连接 tracker server,tracker server 发现有新的 storage server 加入,就会将该组内所有的 storage server 返回给新加入的 storage server,并重新将该组的storage server列表返回给该组内的其他storage server;
组内storage数据同步问题
组内storage server之间是对等的,文件上传、删除等操作可以在组内任意一台storageserver 上进行。文件同步只能在同组内的 storage server 之间进行,采用 push 方式, 即源服务器同步到目标服务器
A. 只在同组内的storage server之间进行同步
B. 源数据才需要同步,备份数据不再同步
C. 特例:新增storage server时,由其中一台将已有所有数据(包括源数据和备份数据)同步到新增服务器
storage server的7种状态:
通过命令 fdfs_monitor /etc/fdfs/client.conf 可以查看 ip_addr 选项显示 storage server 当前状态
INIT : 初始化,尚未得到同步已有数据的源服务器
WAIT_SYNC : 等待同步,已得到同步已有数据的源服务器
SYNCING : 同步中
DELETED : 已删除,该服务器从本组中摘除
OFFLINE :离线
ONLINE : 在线,尚不能提供服务
ACTIVE : 在线,可以提供服务
组内增加storage serverA状态变化过程:
注释:
1.整个源同步过程是源机器启动一个同步线程,将数据 push 到新机器,最大达到一个磁盘的 IO,不能并发
2.由于源同步截止条件是取不到 binlog,系统繁忙,不断有新数据写入的情况,将会导致一直无法完成源同步过程
下载
client 发送下载请求给某个 tracker,必须带上文件名信息,tracker 从文件名中解析出文件的 group、大小、创建时间等信息,然后为该请求选择一个 storage 用于读请求;由于 group 内的文件同步在后台是异步进行的,可能出现文件没有同步到其他storage server上或者延迟的问题, 后面我们在使用 nginx_fastdfs_module 模块可以很好解决这一问题
文件合并原理
小文件合并存储主要解决的问题:
FastDFS 提供合并存储功能,默认创建的大文件为 64MB,然后在该大文件中存储很多小文件; 大文件中容纳一个小文件的空间称作一个 Slot,规定 Slot 最小值为 256 字节,最大为 16MB,即小于 256 字节的文件也要占用 256 字节,超过 16MB 的文件独立存储;
为了支持文件合并机制,FastDFS生成的文件file_id需要额外增加16个字节;每个trunk file 由一个id唯一标识,trunk file由group内的trunk server负责创建(trunk server是tracker 选出来的),并同步到group内其他的storage,文件存储合并存储到trunk file后,根据其文件偏移量就能从trunk file中读取文件
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