FastDFS分布式文件系统设计原理

布满荆棘的人生 2022-01-28 15:47 272阅读 0赞

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。

![在这里插入图片描述][20190524104203754.png_x-oss-type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW9ob25nX2Jv_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 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内的其他机器，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storage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。

![在这里插入图片描述][20190524104249159.png_x-oss-type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW9ob25nX2Jv_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
选择tracker server

> 当集群中不止一个trackerserver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tracker。

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。

![在这里插入图片描述][20190524104551118.png]

### 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。

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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，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。

### 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：

1.  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

1.  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。  
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### 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，基本上都以简单为原则。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。
 *  文件合并存储能有效解决上述两个问题，但由于合并存储没有空间回收机制，删除文件的空间不保证一定能复用，也存在空间浪费的问题

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。

### 备注 ###

FastDFS GitHub地址：[https://github.com/happyfish100/fastdfs][https_github.com_happyfish100_fastdfs]

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[https_github.com_happyfish100_fastdfs]: https://github.com/happyfish100/fastdfs