fastDFS文件服务器（一）：原理篇
单机存储不了，就将数据分散存储到多台机器，并通过在软件层做封装提供统一的存储接口，使得存储服务的使用者不需要关心数据是如何存储、存储在哪里的。
以磁盘为存储介质的单机文件系统（如ext4、xfs等），文件都是以目录树结构来组织的，当文件数很多时，目录内的文件数会很多、目录层次也会变深，使得路径查找是非常影响性能的，一次路径名查找可能需要多次磁盘IO。
目前分布式文件存储系统的解决方案
TFS、FASTDFS、HDFS都是通过将数据分布到多个存储节点来解决问题
1、通过将多个文件打包存储到大文件（block）以及扁平化的目录结构来解决问题
2、通过block多副本以及按block复制的方式来解决问题。
3、block通常64MB大小，block内部存储的每个文件由一个fileid标识。
步骤一
将索引文件不持久化存储，在内存里组织为hash表；存储时将文件追加到block尾部后，将文件在block内部的offset以及文件size信息，插入到hash表中；访问该文件时，先根据文件的id在hash表中定位文件的offset和size，然后在block对应位置读取文件数据，由于hash表是全内存化的，访问文件只需一次IO。
这种方案的优点在于，每次存储文件时，只需要一次IO操作，不会出现索引与block实际文件数据不一致大情况；缺点在于，索引只存在于内存，当服务重启时，index信息需要根据block的数据来重建，,这就要求文件在block中存储时，必须存储一些额外的头信息，使得block的文件具有自描述能力，在每次启动时，通过扫描block数据来生成index。
以2T磁盘、64MB block为例，磁盘上会有约30000个block；假设扫描一个block需要1s，那么启动时间约为500min * 0.8（磁盘使用率80%）= 400min，显然，每次启动时扫描block来生成index的开销是不可接受的。
步骤二
在步骤一的基础上，每个block对应一个index文件，写文件时先将文件数据追加到block的尾部，然后将文件的index插入到内存hash表，最后将文件的index追加到index文件；在存储服务重启时，每个block根据其index文件来快速建立内存hash表。
步骤二解决了索引重建的问题，但其每次写文件需要两次IO，写文件的延时就高了。为了降低写的延时，facebook在开源贡献了一种折中的方案。文件写入时，往block追加文件数据时同步刷盘，然后将记录插入到内存hash表，接下来追加index记录时，发送完追加请求就认为写文件成功，即index并不立即刷盘，这样写的延时缩短到一次IO。
文件index异步追加，可能导致一个问题，文件在block里存在，但在index文件里没有这个文件的记录，在根据index文件重建内存hash表时，hash表就是不完整的，导致部分文件访问不到。facebook通过在重建时，从block尾部开始扫描，找出所有可能缺失index的文件，并生成index追加到index文件。
步骤三
步骤二中index的数据实际上是存在两份的，一份是内存hash表里的，一份是index文件里的，因为linux的页缓存机制，文件里的index也是可能cache在内存里，所以步骤二对内存的利用不是最优的，可以考虑将index文件和index内存hash表合二为一，将index文件本身以hash表的方式组织，直接使用mmap将index文件映射到内存。
通过将index文件和内存hash表合二为一，操作内存index即为操作index文件，管理index会方便不少。为了解决hash冲突问题，每个index条目需要额外增加一个next字段用于连接冲突链。
这种还存在hash扩展的问题，当block内存储的小文件数量很多时，按照预估的hash桶数（预估值通常不会太大，太大会有很多空间浪费），可能会导致冲突链很长，这时要提高hash查找的效率就必须扩展桶的数量，如果使用步骤一，扩展只会导致额外的内存拷贝，而在这个步骤三里，则会导致整个index文件重写，会产生IO操作。
fastDFS分布式设计原理
FastDFS是一个开源的分布式文件系统，由tracker serverstorage server和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。
1、Storage server
Storage server（后简称storage）以组（卷，group）为单位，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为单位存储能方便的进行应用隔离、负载均衡、副本数定制，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，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。
2、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到[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。
3、上传原理
上传流程图
4、同步原理
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。
5、下载原理
下载流程图
6、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。
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）
按小文件存储，备份与恢复的效率低
FastDFS在新版本中，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，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。
7、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。
作者：面朝大海_1234
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来源：简书
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