FastDFS原理和过程
前言：
（1）每次上传文件后都会返回一个地址，用户需要自己保存此地址。
（2）为了支持大容量，存储节点（服务器）采用了分卷（或分组）的组织方式。存储系统由一个或多个卷组成，卷与卷之间的文件是相互独立的，所有卷的文件容量累加就是整个存储系统中的文件容量。一个卷可以由一台或多台存储服务器组成，一个卷下的存储服务器中的文件都是相同的，卷中的多台存储服务器起到了冗余备份和负载均衡的作用。
网摘1
FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，由跟踪服务器（tracker server）、存储服务器（storage server）和客户端（client）三个部分组成，主要解决了海量数据存储问题，特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务。
Storage server
Storage server（后简称storage）以组（卷，group或volume）为单位组织，一个group内包含多台storage机器，数据互为备份，存储空间以group内容量最小的storage为准，所以建议group内的多个storage尽量配置相同，以免造成存储空间的浪费。
以group为单位组织存储能方便的进行应用隔离、负载均衡、副本数定制（group内storage server数量即为该group的副本数），比如将不同应用数据存到不同的group就能隔离应用数据，同时还可根据应用的访问特性来将应用分配到不同的group来做负载均衡；缺点是group的容量受单机存储容量的限制，同时当group内有机器坏掉时，数据恢复只能依赖group内地其他机器，使得恢复时间会很长。
group内每个storage的存储依赖于本地文件系统，storage可配置多个数据存储目录，比如有10块磁盘，分别挂载在/data/disk1-/data/disk10，则可将这10个目录都配置为storage的数据存储目录。
storage接受到写文件请求时，会根据配置好的规则（后面会介绍），选择其中一个存储目录来存储文件。为了避免单个目录下的文件数太多，在storage第一次启动时，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个文件，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。
Tracker server
Tracker是FastDFS的协调者，负责管理所有的storage server和group，每个storage在启动后会连接Tracker，告知自己所属的group等信息，并保持周期性的心跳，tracker根据storage的心跳信息，建立group==>[storage server list]的映射表。
Tracker需要管理的元信息很少，会全部存储在内存中；另外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，这样使得tracker非常容易扩展，直接增加tracker机器即可扩展为tracker cluster来服务，cluster里每个tracker之间是完全对等的，所有的tracker都接受stroage的心跳信息，生成元数据信息来提供读写服务。
Upload file
FastDFS向使用者提供基本文件访问接口，比如upload、download、append、delete等，以客户端库的方式提供给用户使用。
选择tracker server
当集群中不止一个tracker server时，由于tracker之间是完全对等的关系，客户端在upload文件时可以任意选择一个trakcer。
选择存储的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该文件的group，支持如下选择group的规则： 1. Round robin，所有的group间轮询 2. Specified group，指定某一个确定的group 3. Load balance，剩余存储空间多多group优先
选择storage server
当选定group后，tracker会在group内选择一个storage server给客户端，支持如下选择storage的规则： 1. Round robin，在group内的所有storage间轮询 2. First server ordered by ip，按ip排序 3. First server ordered by priority，按优先级排序（优先级在storage上配置）
选择storage path
当分配好storage server后，客户端将向storage发送写文件请求，storage将会为文件分配一个数据存储目录，支持如下规则： 1. Round robin，多个存储目录间轮询 2. 剩余存储空间最多的优先
生成Fileid
选定存储目录之后，storage会为文件生一个Fileid，由storage server ip、文件创建时间、文件大小、文件crc32和一个随机数拼接而成，然后将这个二进制串进行base64编码，转换为可打印的字符串。
选择两级目录
当选定存储目录之后，storage会为文件分配一个fileid，每个存储目录下有两级256*256的子目录，storage会按文件fileid进行两次hash（猜测），路由到其中一个子目录，然后将文件以fileid为文件名存储到该子目录下。
生成文件名
当文件存储到某个子目录后，即认为该文件存储成功，接下来会为该文件生成一个文件名，文件名由group、存储目录、两级子目录、fileid、文件后缀名（由客户端指定，主要用于区分文件类型）拼接而成。
文件同步
写文件时，客户端将文件写至group内一个storage server即认为写文件成功，storage server写完文件后，会由后台线程将文件同步至同group内其他的storage server。
每个storage写文件后，同时会写一份binlog，binlog里不包含文件数据，只包含文件名等元信息，这份binlog用于后台同步，storage会记录向group内其他storage同步的进度，以便重启后能接上次的进度继续同步；进度以时间戳的方式进行记录，所以最好能保证集群内所有server的时钟保持同步。
storage的同步进度会作为元数据的一部分汇报到tracker上，tracke在选择读storage的时候会以同步进度作为参考。
比如一个group内有A、B、C三个storage server，A向C同步到进度为T1 (T1以前写的文件都已经同步到B上了），B向C同步到时间戳为T2（T2 > T1)，tracker接收到这些同步进度信息时，就会进行整理，将最小的那个做为C的同步时间戳，本例中T1即为C的同步时间戳为T1（即所有T1以前写的数据都已经同步到C上了）；同理，根据上述规则，tracker会为A、B生成一个同步时间戳。
Download file
客户端upload file成功后，会拿到一个storage生成的文件名，接下来客户端根据这个文件名即可访问到该文件。
跟upload file一样，在download file时客户端可以选择任意tracker server。
tracker发送download请求给某个tracker，必须带上文件名信息，tracke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用来服务读请求。由于group内的文件同步时在后台异步进行的，所以有可能出现在读到时候，文件还没有同步到某些storage server上，为了尽量避免访问到这样的storage，tracker按照如下规则选择group内可读的storage。
- 该文件上传到的源头storage – 源头storage只要存活着，肯定包含这个文件，源头的地址被编码在文件名中。 2. 文件创建时间戳==storage被同步到的时间戳 且(当前时间-文件创建时间戳) > 文件同步最大时间（如5分钟) – 文件创建后，认为经过最大同步时间后，肯定已经同步到其他storage了。 3. 文件创建时间戳 < storage被同步到的时间戳。 – 同步时间戳之前的文件确定已经同步了 4. (当前时间-文件创建时间戳) > 同步延迟阀值（如一天）。 – 经过同步延迟阈值时间，认为文件肯定已经同步了。
小文件合并存储
将小文件合并存储主要解决如下几个问题：
- 本地文件系统inode数量有限，从而存储的小文件数量也就受到限制。 2. 多级目录+目录里很多文件，导致访问文件的开销很大（可能导致很多次IO） 3. 按小文件存储，备份与恢复的效率低
FastDFS在V3.0版本里引入小文件合并存储的机制，可将多个小文件存储到一个大的文件（trunk file），为了支持这个机制，FastDFS生成的文件fileid需要额外增加16个字节 - trunk file id 2. 文件在trunk file内部的offset 3. 文件占用的存储空间大小 （字节对齐及删除空间复用，文件占用存储空间>=文件大小）
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offset就能从trunk file读取到文件。
文件在trunk file内的offset编码到文件名，决定了其在trunk file内的位置是不能更改的，也就不能通过compact的方式回收trunk file内删除文件的空间。但当trunk file内有文件删除时，其删除的空间是可以被复用的，比如一个100KB的文件被删除，接下来存储一个99KB的文件就可以直接复用这片删除的存储空间。
HTTP访问支持
FastDFS的tracker和storage都内置了http协议的支持，客户端可以通过http协议来下载文件，tracker在接收到请求时，通过http的redirect机制将请求重定向至文件所在的storage上；除了内置的http协议外，FastDFS还提供了通过apache或nginx扩展模块下载文件的支持。
其他特性
FastDFS提供了设置/获取文件扩展属性的接口（setmeta/getmeta)，扩展属性以key-value对的方式存储在storage上的同名文件（拥有特殊的前缀或后缀），比如/group/M00/00/01/some_file为原始文件，则该文件的扩展属性存储在/group/M00/00/01/.some_file.meta文件（真实情况不一定是这样，但机制类似），这样根据文件名就能定位到存储扩展属性的文件。
以上两个接口作者不建议使用，额外的meta文件会进一步“放大”海量小文件存储问题，同时由于meta非常小，其存储空间利用率也不高，比如100bytes的meta文件也需要占用4K（block_size）的存储空间。
FastDFS还提供appender file的支持，通过upload_appender_file接口存储，appender file允许在创建后，对该文件进行append操作。实际上，appender file与普通文件的存储方式是相同的，不同的是，appender file不能被合并存储到trunk file。
问题讨论
从FastDFS的整个设计看，基本上都已简单为原则。比如以机器为单位备份数据，简化了tracker的管理工作；storage直接借助本地文件系统原样存储文件，简化了storage的管理工作；文件写单份到storage即为成功、然后后台同步，简化了写文件流程。但简单的方案能解决的问题通常也有限，FastDFS目前尚存在如下问题（欢迎探讨）。
数据安全性
写一份即成功：从源storage写完文件至同步到组内其他storage的时间窗口内，一旦源storage出现故障，就可能导致用户数据丢失，而数据的丢失对存储系统来说通常是不可接受的。
缺乏自动化恢复机制：当storage的某块磁盘故障时，只能换存磁盘，然后手动恢复数据；由于按机器备份，似乎也不可能有自动化恢复机制，除非有预先准备好的热备磁盘，缺乏自动化恢复机制会增加系统运维工作。
数据恢复效率低：恢复数据时，只能从group内其他的storage读取，同时由于小文件的访问效率本身较低，按文件恢复的效率也会很低，低的恢复效率也就意味着数据处于不安全状态的时间更长。
缺乏多机房容灾支持：目前要做多机房容灾，只能额外做工具来将数据同步到备份的集群，无自动化机制。
存储空间利用率
单机存储的文件数受限于inode数量
每个文件对应一个storage本地文件系统的文件，平均每个文件会存在block_size/2的存储空间浪费。
负载均衡
group机制本身可用来做负载均衡，但这只是一种静态的负载均衡机制，需要预先知道应用的访问特性；同时group机制也导致不可能在group之间迁移数据来做动态负载均衡。
网摘2
FastDFS 介绍
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。
FastDFS 架构
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
FastDFS 工作流程
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:
1. Round robin,所有 group 轮询使用
2. Specified group,指定某个确定的 group
3. Load balance,剩余存储空间较多的 group 优先
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:
1. Round robin,所有 server 轮询使用(默认)
2. 根据IP地址进行排序选择第一个服务器(IP地址最小者)
3. 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:
1. round robin,轮询(默认)
2. load balance,选择使用剩余空间最大的存储路径
选择下载服务器
目前支持的规则为:
1. 轮询方式,可以下载当前文件的任一storage server
2. 从源storage server下载
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
1. 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
2. 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:
1. storage server A 主动连接 tracker server,此时 tracker server 将 storageserverA 状态设置为 INIT
2. storage server A 向 tracker server 询问追加同步的源服务器和追加同步截止时间点(当前时间),若组内只有storage server A或者上传文件数为0,则告诉新机器不需要数据同步,storage server A 状态设置为 ONLINE ;若组内没有 active 状态机器,就返回错误给新机器,新机器睡眠尝试;否则 tracker 将其状态设置为 WAIT_SYNC
3. 假如分配了 storage server B 为同步源服务器和截至时间点,那么 storage server B会将截至时间点之前的所有数据同步给storage server A,并请求tracker设置 storage server A 状态为SYNCING;到了截至时间点后,storage server B向storage server A 的同步将由追加同步切换为正常 binlog 增量同步,当取不到更多的 binlog 时,请求tracker将storage server A设置为OFFLINE状态,此时源同步完成
4. storage server B 向 storage server A 同步完所有数据,暂时没有数据要同步时, storage server B请求tracker server将storage server A的状态设置为ONLINE
5. 当 storage server A 向 tracker server 发起心跳时,tracker sercer 将其状态更改为 ACTIVE,之后就是增量同步(binlog)
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:
1. 本地文件系统inode数量有限,存储小文件的数量受到限制
2. 多级目录+目录里很多文件,导致访问文件的开销很大(可能导致很多次IO)
3. 按小文件存储,备份和恢复效率低
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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