今天给大家介绍的是FastDFS，一个开源的分布式文件系统，也是入职之后接触到的一个技术，由于公司项目业务需求，服务器里存了上亿量级的文件，所以使用了这么一项技术来存储这些文件，我也就随之开始了解这项技术，并且在这里和大家一起从0到1地开始了解它。

FastDFS介绍

FastDFS是一个以C语言开发的开源轻量级分布式文件系统，由阿里巴巴开发并开源。它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（上传、下载）等。解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。

FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。

从0，自己的一些疑问：FastDFS过时了吗？

相信这也是很多同学想要问的一些问题，我还没有了解这个技术的时候，也同样有这样的疑问。

首先，现在有很多文件存储都会选择像七牛云、阿里云OSS等云服务，为什么要自己搭一套文件服务器增加维护成本呢？

其次，这并不是面试的热点，甚至在入职之前自己都没有接触过，甚至甚至，没有听说过，反倒是那些热门的技术，就算自己不主动去了解，当遇到的时候，大致也能知道是用来干嘛的。

那么我来说说我的理解，首先这个技术一定是还没有过时的，因为有些特殊的文件，因为信息安全顾虑等原因，不会选择公有云服务器，还有基于成本考虑，还有很多的中型互联网公司仍然是基于FastDFS来做自己的文件服务器的。另外，FastDFS作为一个分布式服务器，对轻量级、横向扩展、容灾备份、高可用、高性能、负载均衡都有着充分的考虑，依旧是一个文件服务器的不二之选。

那么为什么这样一项技术在如今却很少有人了解呢？

第一，我认为是需求所致，与其它业务相比，需要存储大量文件的业务相对之下还是比较少。如果文件存储量不大，按照传统的文件存储方式也不会有什么大的问题。

第二，现在有七牛云、阿里云OSS等公司提供对象存储，加之国内对于”上云“的追捧，就很少有人愿意自己搭服务器来做文件存储服务了。

当然对于一个技术人来说，各种各样的技术都得去学习，去适应，所以这篇文章希望可以帮助到感兴趣的同学，或是在工作中遇到高量级文件存储的同学，FastDFS是不错的选择。

传统文件存储方式

这是传统文件存储的方式，服务器上甚至不需要装任何的应用，只需要有SFTP服务，我们就可以写对应的代码，完成文件的CRUD。

这样的好处就是很方便，只需要一台机器，几行代码就能搞定文件的存储，但是这种方式的瓶颈和缺陷是很明显的。

首先，对于单体服务器来说，不考虑宕机的情况，单体文件服务器的带宽、磁盘容量是有上限的，那么当文件的体积占满了整个磁盘，我们只能选择扩展，但是这种单体服务器的方式，对于扩容就不太友好了，我们可以想想，难道我们要将原有的硬盘数据拷到一个更大的硬盘里，然后更换硬盘吗？

除了扩展以外，我们还需要面临一个问题，就是文件的查找，如果我们将所有文件都存放到一起，文件的数量如果到了一定的数量，就会面临磁盘IO速度瓶颈，不知道大家有没有遇到过下图中这种场景：

如果我们需要在一个磁盘中找到某个文件，如果没有一个路径，或者路径下有很多文件，那么系统就会扫描磁盘，我们都知道，计算机体系结构中，关于速度，CPU>内存>硬盘，如果在生产环境下，真的需要存储大量的文件，假设存储的是用户的头像，那么用户每次打开APP，就需要等待个十几秒，自己的头像才会显示，那这个app估计没有人会使用吧。

有同学可能会说，那我们可以使用缓存啊，Redis的String类型是可以存储二进制数据的，而且Redis的String类型是一个Key对应一个值，查询效率会很高。的确这样在查询效率上可以达到，但是我们按照一张图片1M来计算，缓存又能存多少张图片呢？很显然这是一个十分昂贵的方式。

刚才我们考虑的都是服务器不宕机的状态，那么假设服务器宕机，那么我们就无法再提供数据存储服务；如果硬盘损坏，那么所有的数据都将丢失。

分布式文件系统

上文中说了传统文件存储方式的一些缺陷和弊端，这其实也是所有“单点“的弊端，无论是单点数据库、或者单点缓存、又或者是单点网关、单点注册中心，都在往分布式集群的方向发展。

总结一下，单点文件系统大致有这些弱点：

1. 磁盘容量存在瓶颈

2. IO速度存在瓶颈

3. 宕机、硬盘损坏数据丢失的风险

那么对于文件系统，我们如何使用分布式的方式来解决上述的缺陷呢？

解决磁盘容量瓶颈

上文中提到，当服务器文件系统存在磁盘容量瓶颈的原因是磁盘无法很方便的进行扩容，我们通常需要从硬件的层面来考虑扩容硬盘，如：更换大容量硬盘。

这种方式显然是不现实的，因为更换硬盘意味着我们需要关服务器，生产环境服务器关停三十秒都是很严重的生产事故，所以我们只能使用服务器横向扩展的方式，如果不能更换硬盘，那么我们就加服务器。

这样我们就可以使用多台服务器共同来构成我们的文件系统了，每个文件服务器都是一个独立的节点，来存储不同的文件，根据特定的逻辑（这里需要自己写），来决定文件需要存储到哪个文件服务器中。这样即使服务器容量满了，我们也还可以继续横向扩展，理论上这样我们的文件系统是没有容量上限的。

解决IO速度瓶颈

刚才我们解决了单点文件服务器容量瓶颈，但是如果某台或者某几台服务器上的文件数量过多（查询效率降低），或者有大量的用户访问某一台服务器，还是会造成IO速度瓶颈。那么要如何解决这个问题。

我们可以想一想类似的案例——MySQL数据库。

众所周知，MySQL的数据也是存在硬盘中的，而我们在写SQL语句的时候，为了保证查询效率，通常会避免全表扫描，而是通过索引让其找到我们对应的那条数据。

所以我们也可以通过这种方式，避免全盘扫描或者大范围扫描，而我们都知道，操作系统对于文件是有一个天然的索引的，就是我们的多级目录。FastDFS也正是利用了这个来增加我们文件IO的效率的，这个暂且不提，下文中会展示。

解决宕机、硬盘损坏数据丢失的风险

能否解决这个问题才是分布式文件系统和单机文件系统最根本的区别，因为无论是单机磁盘容量瓶颈还是IO速度瓶颈，我们都可以通过增加硬件配置来解决，只不过不太方便且成本太高罢了。而单机模式是绝对无法解决宕机造成的文件服务失效，或者硬盘损坏造成的数据丢失的，因为数据只存在一份。

那么我们思考一下分布式文件系统是如何来解决这些问题的。

首先我们需要解决宕机的问题，如上图，我们有多个文件服务器节点，但是如果我们自己写逻辑来决定某个文件应该存哪个服务器上，假设那个服务器此时宕机了，文件依旧是无法存入的，当然我们可以继续写逻辑来决定如果宕机了之后应该怎么办，但是FastDFS中已经替我们实现了，Tracker节点可以帮助我们选择文件应该上传到哪个服务器上，并且还可以在某个节点宕机的时候选择其从节点（备份节点）进行文件上传，防止因为宕机造成的无法操作文件。

那么根据上面这幅图，第二个问题也就很好理解了，假设某台服务器硬盘损坏了，那么数据依旧会存在备份，即使备份服务器也损坏了，数据也只会丢失一部分，而不会全部丢失。

FastDFS

上面说了这么多的关于分布式文件系统可以解决的一些实际问题，那么就直接切入今天的主题——FastDFS。

整体架构

FastDFS文件系统由两大部分组成，客户端和服务端。

客户端通常指我们写的程序（当然FastDFS也提供了客户端测试程序），例如我们使用Java去连接FastDFS、操作文件，那么我们的Java程序就是一个客户端，FastDFS提供专有API访问，目前提供了C、Java和PHP等编程语言的API，用来访问FastDFS文件系统。

服务端由两个部分组成，分别是跟踪器（Tracker）和存储节点（Storage）。

跟踪器（Tracker）：主要做调度工作，类似微服务注册中心，在内存中记录集群存储节点的storage的状态信息，是客户端和服务端存储节点storage的枢纽，因为相关信息全部在内存中，每个Storage在启动后会连接Tracker，告知自己所属的group等信息，并周期性发送心跳，TrackerServer的性能非常高，假设我们有上百个Storage节点，我们只需要3台左右的Tracker就足够了。

存储节点（Storage）用于存储文件，包括文件和文件属性（metaData）都保存到服务器磁盘上，完成文件管理的所有功能：文件存储、文件同步和文件访问等。Storage以group为组织单位，一个group内可以包含多台Storage机器，数据互为备份，总存储空间以group内容量最小的storage为准（木桶），所以建议一个group内的机器存储空间大小应该尽量相同，以免造成空间的浪费。Storage在第一次启动时，会在每一个存储目录里创建二级目录，共计256 * 256个目录，我们上传的文件会以Hash的方式被路由到其中某个子目录下。

工作流程

上传

下载

客户端发送下载请求，Tracker根据文件信息，返回Storage地址和端口（客户端也可以通过自己存储的文件位置直接访问Storage）。

客户端访问Storage，Storage根据file_id（组名、虚拟磁盘、二级目录、文件名）查找到文件，返回文件数据。

当客户端发起上传请求时，会先访问Tracker，由于Storage定期向Tracker发送状态信息，所以Tracker中存有所有Storage Group的信息。

Tracker根据本地的Storage Group信息，为客户端上传的文件分配Storage Group，并返回给客户端。

客户端拿到Storage Group地址和端口后，上传文件到指定的Storage Group中。

Storage返回文件的路径信息和文件名。

Client将文件信息存储到本地。

单机安装

安装前准备

安装

安装FastDFS需要两个源码包，分别是libfastcommon-1.0.43.tar.gz和fastdfs-6.06.tar.gz。

这里附上作者的github地址：fastdfs，libfastcommon，大家可以到这里下载对应的包。

下载完成后，将其上传到我们的linux服务器中

分别运行tar -zxvf fastdfs-6.06.tar.gz和tar -zxvf libfastcommon-1.0.43.tar.gz对其进行解压，解压后进入libfastcommon-1.0.43目录中运行sh make.sh，运行完毕后运行sh make.sh install，然后进入fastdfs-6.06目录中执行相同的操作，即可完成安装。

安装成功后进入/usr/bin目录下，如果存在很多fdfs开头的命令，则证明安装成功。

而/etfc/fdfs目录中存放了所有的FastDFS的配置文件：

然后进入/etc/fdfs，这里存放了所有fastDFS的配置文件

最后一步，我们需要进入FastDFS安装包解压后的conf目录下，找到http.conf和mime.types将其复制到/etc/fdfs目录下。

这样我们就完成了FastDFS的安装。

配置文件详解

安装完成后需要先把配置文件配置好才能够正常启动，这里会贴上tracker.conf、storage.conf、client.conf的所有配置项，就当作一个配置模板吧，配置的时候可以直接copy。

首先是tracker.conf：

storage.conf：

需要配置tracker.conf和storage.conf

启动

我们需要进行一些最小配置，来支持FastDFS的启动。

首先是tracker.conf

然后是storage.conf

配置好并且检查配置文件中的目录都存在之后，将配置文件拷贝到/etc/fdfs目录下，然后启动tracker和storage即可。

FastDFS的文件存储方式

启动FastDFS后，可以去到我们刚才在storage.conf中配置的storage_path目录下，可以看到FastDFS在这个目录下创建了一个data目录，在data目录中创建了256*256个文件夹，用于分散存储数据，这样可以提高查找文件的效率。这个就是上文中所说的，FastDFS解决IO效率的一种手段，将文件分布到每个目录下，类似于Java中的HashMap，通过文件的HashCode，迅速判断文件的位置从而找到文件。

至此我们的FastDFS已经成功启动。

检查Linux上是否安装了GCC、libevent、libevent-devel

如果没有安装，则需进行安装

yum install gcc libevent libevent-devel -y

功能测试

上文中我们已经将FastDFS成功启动，并且可以看到启动后数据目录的变化。现在我们就可以使用客户端来测试一下FastDFS的功能了。

首先我们需要配置一下客户端，在/etc/fdfs目录下找到client.conf配置文件，进行如下的最小配置：

配置完毕后，需要在任意目录下，创建一个用于测试的文件。

创建好文件并写入内容后，就可以对已部署的fdfs进行各种方式的测试了。

首先是文件上传，FastDFS自带的客户端通过fdfs_test 配置文件 upload 需要上传的文件路径进行文件的上传，示例如下:

当执行完这条命令之后，我们可以看到文件上传到的storage server的一些信息，例如group_name，ip，端口等，还可以看到我们的文件上传到那个group，存在这个group的哪个路径下。

本次我们上传的文件通过返回信息，可以看到上传到group1下（因为我们只有一个storage并且只设置了一个group），上传到的路径为M00/ED/49/wKiJA19kwRqAI_g6AAAAEbcXlKw7921454，那么就可以到这个目录下查看一下这个文件是否已经上传成功了。

文件上传成功，但是这个目录下面不止存在我们刚才上传的文件，还存在其它的一些文件，这里做一下说明：

filename：为文件本体。

filename-m：为文件元数据，例如文件的类型、大小、如果是图片还有长度宽度等。

filename_big：为备份文件，如果存在主备服务器，那么该文件会存放到备份服务器上。

filename_big-m：文件元数据的备份，如果存在主备服务器，那么该文件会存放到备份服务器上。

文件下载，使用自带的FastDFS测试客户端，文件下载的方式与上传类似，使用fdfs_test 配置文件路径 download 组名 远程文件名称，即可下载该文件。

示例如下:

文件下载成功。

文件删除测试，使用fdfs_test 配置文件路径 delete 组名 远程文件名称示例如下：

发现仅存在文件备份，而文件本体已删除成功。

FastDFS的HTTP访问

我们只使用了FastDFS自带的客户端测试工具来测试文件的上传、下载和删除，但是在实际状况下我们并不是这么操作文件的，而是通过程序发送请求来操作文件，那么就涉及到要通过HTTP访问文件，这里单纯依靠FastDFS就无法做到了，我们需要Nginx的配合。

Nginx的安装这里就不再赘述了，这里就默认大家都安装好了Nginx。这里直接进行nginx的配置。

配置之前我们首先需要一个nginx的扩展模块包——fastdfs-nginx-module，这里同样提供一个下载地址：fastdfs-nginx-module。

下载完成之后，将其上传到服务器并解压：

然后将mod_fastdfs.conf文件复制到/etc/fdfs目录下，并且修改它，修改项如下：

配置完成后我们需要将这个扩展模块新增到原来的nginx中：

修改nginx.conf文件，新增一个server:

然后重启nginx：

如果你的nginx和fastdfs都是启动状态，那么此时已经可以访问成功了。

fastdfs-nginx-module的执行原理

完成了文件访问之后，我们复盘一下刚才我们做了什么，首先我们安装了nginx，然后将nginx的fastdfs扩展模块添加到nginx中，之后进行了一下扩展模块和nginx的配置，但在配置nginx的代理的时候，我们并没有像以前一样直接将代理地址写入配置中，而是将原来写代理地址的位置直接写了fastdfs扩展模块，那么这个模块究竟是如何运行起来的呢？

按照传统的nginx反向代理的配置方式，我们应该在拦截到请求之后，直接通过配置地址的方式，代理到目标服务器上，但是这里直接指向fastdfs模块，很显然，这个模块帮我们干了这件事。

还记得我们在扩展模块的配置文件中，配置了Tracker Server的地址吗？

当我们请求任意一个Group时，都会被nginx拦截下来然后发送给扩展模块，然后扩展模块通过我们配置的这个Tracker Server的地址，将请求转发给Tracker，Tracker会根据自己本地的group映射表，返回一个ip:port，例如我们刚才访问的是group1，那么扩展模块会将group1发送给Tracker， Tracker返回192.168.137.3:23000给nginx，然后扩展模块再通过这个地址，去访问storage，获取文件流，返回给浏览器。

FastDFS分布式集群搭建

单点FastDFS跑通之后，有同学可能就会有疑惑，那这和我们之前的文件系统也没有很大差别啊，前面说的横向扩展、容灾备份我们也完全都没有看到啊。

不急不急，这就来了。

刚才我们在一台机器上部署了FastDFS，并且测试了上传下载删除等功能，最后整合nginx完成了使用浏览器对文件的访问，并且了解了一下扩展模块的运行原理。这些是为了让大家更好的了解FastDFS，但是本篇文章主要介绍分布式文件系统，分布式文件系统最大的特点也就在于容灾备份、可扩展、高可用。那么接下来就是重头戏，来讲讲FastDFS分布式集群的搭建。

架构图

我们需要准备7台Linux虚拟机，来完成本次集群的搭建，包括1台Nginx，2台Tracker Server，4台Storage分为2个group，每个group中一主一备。

我这里准备的linux服务器信息如下：

其中Group1中的两台Storage相互备份，Group2中的两台Storage相互备份。

搭建

对这六台服务器，按照上文中的安装过程，依次安装Nginx和FastDFS。(步骤如上)

建议在安装之前执行yum命令先一次性将依赖包安装完成：

yum -y install gcc perl openssl openssl-devel pcre pcre-devel zlib zlib-devel libevent libevent-devel wget net-tools

配置集群

集群的配置和上面单体的配置有些许不同，由于我们是将Tracker和Storage拆开，所以在装Tracker的服务器上并不需要进行Storage的配置，同理在装Storage的机器上也不需要进行Tracker的配置。

Tracker(101和102服务器)需要配置的点：

Storage(103 104 105 106服务器)需要配置的点：

集群启动

使用fdfs_trackered 配置文件路径来启动trakcer：

使用fdfs_stroaged 配置文件路径来启动storage：

我们可以在任意一台storage服务器中，使用fdfs_monitor /etc/fdfs/storage.conf命令来查看整个集群的状态：

可以看到集群已经搭建成功了，并且我们可以看到每个storage的状态信息，例如每个节点的所属组、IP、存储空间大小、HTTP端口、是否启动、连接的tracker server等等。

集群测试

在六台机器中随意找一台配置client.conf文件，配置项如下：

然后创建一个用于测试上传功能的文件，创建完毕后，使用fdfs_upload_file进行上传，由于我们设置的上传模式是轮询，所以记住要多上传几遍，才能看出效果。

上传效果，可以看到group1的两台机器互为备份，而group2的两台机器互为备份。

负载均衡策略

刚才我们设置的上传策略是轮询，所以我们可以看到，每次在上传的时候，都会切换到与上一次不同的group中。FastDFS可以设置三种不同的负载均衡策略，分别是：轮询、指定一个group上传、选择一个剩余空间最多的group进行上传。

由于篇幅有限，这里就不一一测试了，感兴趣的同学可以在线下进行测试。

访问集群中的文件

做一个简单的回顾，上文中在配置单体的FastDFS时，我们是如何通过HTTP访问文件的？

我们使用了nginx，安装了fastdfs的扩展模块，然后在nginx中做了一个反向代理指向扩展模块，扩展模块去请求我们的tracker server获取到group对应的storage服务器的ip端口号等信息，然后扩展模块拿到这个信息之后，就去storage server中获取文件流，返回给浏览器。

所以FastDFS集群也一样，我们也需要通过nginx来访问文件，但是这里的配置略微有些不同。

我们得分这么几种情况来配置nginx：Tracker、Storage、入口服务器。

Tracker Server的nginx配置：

启动nginx，如果nginx的work process没有正常启动，需要将mod_fastdfs.conf、fastdfs解压包目录中的mime.types和http.conf复制到/etc/fdfs目录下。

Storage Server的nginx配置：

首先需要配置mod_fastdfs.conf

nginx配置:

然后启动Storage的nginx。

测试一下访问：

集群访问流程

实际我们刚才不论是访问哪台服务器，都是可以正常访问到这个文件的。

我们可以来推一下刚才的访问流程，我们刚才在tracker中配置了stroage的负载均衡，而在stroage的反向代理中配置了fastdfs的扩展模块。

假设我们访问的是tracker，那么tracker服务器我们配置了负载均衡，负载均衡会自动路由到任意一台storage上，storage上配置了扩展模块，会带上我们访问的group去请求tracker，tracker返回这个group的storage的ip和端口号。

那么假设我们访问的是storage，那么storage里的扩展模块就直接携带我们的url中的group去访问tracker，一样也能找到storage的ip和端口。

所以只要group是正确的，无论访问哪台机器，都可以访问到文件。

配置统一入口

还记得我们搭集群之前说过，我们需要7台机器吗，但是现在我们只用了6台，第7台机器就是用在这里。

因为刚才我们只是把集群搭起来了，但是这样我们需要记住6个ip地址，再来回顾一下最初的架构图：

我们需要提供一个nginx，负载均衡到两个tracker中，然后我们之后的程序就只需要访问这个入口，就可以正常使用整个集群的服务了。

nginx配置如下:

测试：

集群搭建完毕。

结语

分布式文件系统对于传统文件系统的一些优势，具体在于容灾备份、横向扩展，和解决传统文件系统文中介绍的具体的技术——FastDFS整合nginx，作为分布式文件系统的解决方案之一，可以很好的解决一些生产环境下的巨量文件存储问题。

另外FastDFS也可以很方便的通过Java程序来对文件进行诸如上传下载之类的操作，但由于篇幅原因，本文中没有介绍到，当然如果大家感兴趣的话我会在下一篇博客中来具体说说在真实项目是如何使用FastDFS的。