dfs服务器 五分钟带你了解FastDFS

FastDFS由跟踪服务器（Tracker Server）、存储服务器（Storage Server）和客户端（Client）组成。

追踪器服务器 追踪器服务器

类似于TFS的NameServer，负责接收客户端的请求，选择合适的StorageServer组合。他们还使用与StorageServer 的心跳机制来检查对方是否还活着。

Tracker需要管理的信息也放在内存中，里面的所有Tracker都是平等的，便于扩展

当客户端访问集群时，会随机分配一个Tracker与客户端进行交互。

存储服务器Storage Server

主要负责提供容量和备份服务。

它们以组为单位，一个组内的存储数据相互备份，即数据相同。这种方式的好处是可以隔离不同应用的数据。例如，应用程序的数据放在一个组中。

劣势也很明显。整个集团的容量其实就是每一个Stroage的容量dfs服务器，而且容量都会有限制。

而且部署时存储容量要保持一致，以免造成资源浪费

当组内的机器坏了，数据恢复只能靠组内的其他服务器，会比较慢。. . 不太懂，怎么操作就快了。

写入时，storage会在其挂载的所有数据存储目录下创建2级子目录，每级256个，共65536个，新写入的文件会以hash的形式路由到其中一个子目录，并存储文件数据作为该目录中的本地文件。

客户客户

主要是上传下载数据的服务器，也就是我们自己项目部署的服务器。每个客户端服务器都需要安装Nginx

FastDFS集群结构

FastDFS存储策略

为了支持大容量，存储节点（服务器）被组织成卷（或组）。存储系统由一个或多个卷组成。卷之间的文件是相互独立的。所有卷的文件容量即为整个存储系统的文件容量。一个卷可以包含一个或多个存储服务器。一个卷下的存储服务器中的文件都是一样的。卷中的多台存储服务器起到冗余备份和负载均衡的作用。

向卷中添加服务器时，系统会自动完成现有文件的同步。同步完成后，系统自动切换新服务器上线提供服务。当存储空间不足或即将耗尽时，可以动态添加卷。您只需添加一台或多台服务器并将其配置为一个新的卷，从而扩展存储系统的容量。

这样做的好处是比较灵活。当你有某个应用或模块（对应一个组）访问量比其他的多时，你可以直接在组中添加几个存储来实现负载均衡。

FastDFS 读写操作

FastDFS为用户提供基本的文件访问接口，如上传、下载、追加、删除等，以客户端库的形式提供给用户

FastDFS 写入过程

FasrDFS 读取过程

使用 FastDFS 进行文件同步

当客户端成功将一段数据写入存储时，就认为成功了，它的文件同步是在后台线程上运行的，这一点与TFS不同。

FastDFS在同步的时候，会生成一个binlog，里面包含了数据的元数据。存储会记录其同步的进度，以便关机重启后可以继续同步。此进度以时间戳的形式记录，因此所有服务器都需要保持时钟。一致。

他的文件同步机制也带来了一个安全隐患，就是在客户端写入成功并进行备份的时候，如果源存储突然爆0.0（也就是彻底毁掉，数据丢失，系统崩溃） ) 伤害的种类)

此数据将丢失。不过好像一般不太可能爆炸吧？0.0

注意：

1、group2同组的Storage2和Storage3 FastDFS服务端口必须相同：port=23000。

2、一台服务器可以安装多个组（group）但不能安装同组的多个storage，日志会报错dfs服务器，日志报错的原因是“注1”

3.在4.05版本之前，fastdfs内部绑定了libevent作为一个http服务器。Version 4.05之后的版本删除了内置的web http服务。内置的web http服务是个负担，不用担心！

4、启动存储服务器时，一直处于死机状态。启动存储服务器后，存储将连接到跟踪器服务器。如果连接失败，它将继续重试。直到连接成功才真正完成启动！如果集群中有2台tracker server，其中一台tracker没有启动，可能会导致storage server一直处于死机状态