FastDFS分布式文件系统调研

分布式文件存储系统FastDFS

概述


普通存储方案:Rsync、DAS(IDE/SATA/SAS/SCSI等块)、NAS(NFS、CIFS、SAMBA等文件系统)、SAN(FibreChannel, iSCSI, FoE存储网络块),Openfiler、FreeNas(ZFS快照复制)由于生产环境中往往由于对存储数据量很大,而SAN存储价格又比较昂贵,因此大多会选择分布式 存储来解决一下问题:
海量数据存储问题
数据高可用问题(冗余备份)问题
较高的读写性能和负载均衡问题
支持多平台多语言问题
高并发问题

主流开源分布式文件系统


分布式文件系统 适合类型 文件分布 系统性能 复杂度 FUSE POSIX 备份机制 接口类型 社区支持 开发语言 使用
FastDFS 4KB~500MB 小文件合并存储,不分片处理 很高 简单 不支持 不支持 组(卷 )冗余存储 API,HTTP接口 国内用户群 C 支付宝,UC,京东
HDFS 大文件 大文件分块存储 很高 简单 支持 支持 多副本 原生API 较多 JAVA 大数据离线计算
Ceph 对象、块、FS存储 OSD一主多从 复杂 支持 支持 多副本 原生API 较多 C++ 许多大企业在用
MFS 大于64KB 分片存储 master占内存较大 支持 支持 多点备份动态冗余 使用FUSE挂载 较多 Perl
MogileFS 海量小文件 复杂 可以支持 不支持 动态冗余 原生API 文档少 perl
ClusterFS 大文件 简单 支持 支持 镜像 C
TFS 小文件 小文件合并,以block组织分片 复杂 不支持 不支持 Block存储多份,主从灾备 API HTTP C++ 淘宝图片储存
BFS 小文件 百度图片储存
swift 任意大小文件的数据 当容器的对象超过100 万个时,其性能就会急剧下降 原生 API

FastDFS是什么?


FastDFS概述

FastDFS是阿里巴巴开源的一套轻量级,天生就是分布式设计的文件系统,FastDFS的源代码由C语言开发,目前可运行在Linux,FreeBSD,Unix等类操作系统上,FastDFS解决了大数据量文件存储和读写分离,备份容错,负载均衡,动态扩容等问题,这也就是原作者所描述的高性能和高扩展性的文件系统。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。在UC基于FastDFS开发向用户提供了:网盘,社区,广告和应用下载等业务的存储服务。

FastDFS是一款开源的轻量级分布式文件系统纯C实现,支持Linux、FreeBSD等UNIX系统类google FS,不是通用的文件系统,只能通过专有API访问,目前提供了C、Java和PHP API为互联网应用量身定做,解决大容量文件存储问题,追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做是基于文件的key value pair存储系统,称作分布式文件存储服务更为合适。

FastDFS作者简介

FastDFS的作者是余庆(happyfish100),github地址https://github.com/happyfish100

FastDFS主要特性

  • 为互联网量身定制,海量数据文件存储。
  • 高可用(同组备份机制)。
  • FastDFS可以看作是基于key/value pair存储系统,也许称为分布式文件存储服务更合适。
  • 支持高并发
  • 文件不分块存储,上传的文件和OS文件系统中的文件一一对应
  • 支持相同内容的文件只保存一份,节约磁盘空间
  • 下载文件支持HTTP协议,可以使用内置Web Server,也可以和其他Web Server配合使用
  • 支持在线扩容
  • 支持主从文件(文件备份,读写)
  • 存储服务器上可以保存文件属性(meta-data)V2.0网络通信采用libevent,支持大并发访问,整体性能更好
  • 支持秒存(并发上传)
  • 支持断点续传,分片上传

FastDFS主要用户


FastDFS相关概念


FastDFS服务端有三个角色:跟踪服务器(tracker server)存储服务器(storage server)客户端(client)

跟踪服务器(tracker server)

跟踪服务器,主要做调度工作,起负载均衡的作用。在内存中记录集群中所有存储组和存储服务器的状态信息,是客户端和数据服务器交互的枢纽。相比GFS中的master更为精简,不记录文件索引信息,占用的内存量很少。

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。

存储服务器(storage server)

存储服务器(又称:存储节点或数据服务器),文件和文件属性(meta data)都保存到存储服务器上。Storage server直接利用OS的文件系统调用管理文件。

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。

客户端(client)

客户端,作为业务请求的发起方,通过专有接口,使用TCP/IP协议与跟踪器服务器或存储节点进行数据交互。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。

另外两个概念:

group :组, 也可称为卷。 同组内服务器上的文件是完全相同的 ,同一组内的storage server之间是对等的, 文件上传、 删除等操作可以在任意一台storage server上进行 。

meta data :文件相关属性,键值对( Key Value Pair) 方式,如:width=1024,heigth=768 。

image

Tracker相当于FastDFS的大脑,不论是上传还是下载都是通过tracker来分配资源;客户端一般可以使用ngnix等静态服务器来调用或者做一部分的缓存;存储服务器内部分为卷(或者叫做组),卷于卷之间是平行的关系,可以根据资源的使用情况随时增加,卷内服务器文件相互同步备份,以达到容灾的目的。

FastDFS文件上传机制


首先客户端请求Tracker服务获取到存储服务器的ip地址和端口,然后客户端根据返回的IP地址和端口号请求上传文件,存储服务器接收到请求后生产文件,并且将文件内容写入磁盘并返回给客户端file_id、路径信息、文件名等信息,客户端保存相关信息上传完毕。

image

内部机制如下:

1、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

2、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)

3、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

4、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。

5、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。

FastDFS文件下载机制


客户端带上文件名信息请求Tracker服务获取到存储服务器的ip地址和端口,然后客户端根据返回的IP地址和端口号请求下载文件,存储服务器接收到请求后返回文件给客户端。

image

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。

  • 1、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。

同步时间管理


当一个文件上传成功后,客户端马上发起对该文件下载请求(或删除请求)时,tracker是如何选定一个适用的存储服务器呢? 其实每个存储服务器都需要定时将自身的信息上报给tracker,这些信息就包括了本地同步时间(即,同步到的最新文件的时间戳)。而tracker根据各个存储服务器的上报情况,就能够知道刚刚上传的文件,在该存储组中是否已完成了同步。同步信息上报如下图:

image

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。

精巧的文件ID-FID


说到下载就不得不提文件索引(又称:FID)的精巧设计了。文件索引结构如下图,是客户端上传文件后存储服务器返回给客户端,用于以后访问该文件的索引信息。文件索引信息包括:组名,虚拟磁盘路径,数据两级目录,文件名。

image
  • 组名:文件上传后所在的存储组名称,在文件上传成功后有存储服务器返回,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*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。
  • 文件名:与文件上传时不同。是由存储服务器根据特定信息生成,文件名包含:源存储服务器IP地址、文件创建时间戳、文件大小、随机数和文件拓展名等信息。

快速定位文件

知道FastDFS FID的组成后,我们来看看FastDFS是如何通过这个精巧的FID定位到需要访问的文件。

  • 1、通过组名tracker能够很快的定位到客户端需要访问的存储服务器组,并将选择合适的存储服务器提供客户端访问;
  • 2、存储服务器根据“文件存储虚拟磁盘路径”和“数据文件两级目录”可以很快定位到文件所在目录,并根据文件名找到客户端需要访问的文件。
image

如何搭建FastDFS?,下图为某用户搭建的架构示意图

image

FastDFS性能VS HDFS


引用性能测试报告

image.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,717评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,501评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,311评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,417评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,500评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,538评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,557评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,310评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,759评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,065评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,233评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,909评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,548评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,420评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,103评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,098评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容