gfs文件系统架构（高可靠分布式文件系统）

gfs文件系统架构（高可靠分布式文件系统）cn.hutool hutool-all 4.4.3 上传代码依赖(这里使用了hutool工具包 更简便)python版本import requests url = 'http://10.1.5.9:8080/upload' files = {'file': open('report.xls' 'rb')} options={'output':'json' 'path':'' 'scene':''} #参阅浏览器上传的选项 r = requests.post(url files=files) print(r.text) golang版本package main import ( "fmt" "github.com/astaxie/beego/httplib" ) func main() { var obj interface{} req:=httplib.Post("htt

go-fastdfs是一个基于http协议的分布式文件系统，它基于大道至简的设计理念，一切从简设计，使得它的运维及扩展变得更加简单，它具有高性能、高可靠、无中心、免维护等优点。

• 支持curl命令上传
• 支持浏览器上传
• 支持HTTP下载
• 支持多机自动同步
• 支持断点下载
• 支持配置自动生成
• 支持小文件自动合并(减少inode占用)
• 支持秒传
• 支持一键迁移
• 支持并行体验
• 支持断点续传(tus)
• 支持docker部署
• 支持自监控告警
• 支持集群文件信息查看
• 使用通用HTTP协议
• 无需专用客户端（支持wget curl等工具）
• 类fastdfs
• 高性能 （使用leveldb作为kv库）
• 高可靠（设计极其简单，使用成熟组件）
• 无中心设计(所有节点都可以同时读写)

优点

• 无依赖(单一文件）
• 自动同步
• 失败自动修复
• 按天分目录方便维护
• 支持不同的场景
• 文件自动去重
• 支持目录自定义
• 支持保留原文件名
• 支持自动生成唯一文件名
• 支持浏览器上传
• 支持查看集群文件信息
• 支持集群监控邮件告警
• 支持小文件自动合并(减少inode占用)
• 支持秒传
• 极低资源开销
• 支持断点续传(tus)
• 支持docker部署
• 支持一键迁移（从其他系统文件系统迁移过来）
• 支持并行体验（与现有的文件系统并行体验，确认OK再一键迁移）
• 支持token下载　token=md5(file_md5 timestamp)
• 运维简单，只有一个角色（不像fastdfs有三个角色Tracker Server Storage Server Client），配置自动生成
• 每个节点对等（简化运维）
• 所有节点都可以同时读写

启动服务器（已编译，下载极速体验，只需一分钟）

./fileserver

命令上传

curl -F file=@http-index-fs http://10.1.xx.60:8080/upload

WEB上传（浏览器打开）

http://yourserver ip:8080 注意：不要使用127.0.0.1上传

代码上传(选项参阅浏览器上传)

python版本

import requests url = 'http://10.1.5.9:8080/upload' files = {'file': open('report.xls' 'rb')} options={'output':'json' 'path':'' 'scene':''} #参阅浏览器上传的选项 r = requests.post(url files=files) print(r.text)

golang版本

package main import ( "fmt" "github.com/astaxie/beego/httplib" ) func main() { var obj interface{} req:=httplib.Post("http://10.1.5.9:8080/upload") req.PostFile("file" "path/to/file") req.Param("output" "json") req.Param("scene" "") req.Param("path" "") req.ToJSON(&obj) fmt.Print(obj) }

java版本

依赖(这里使用了hutool工具包 更简便)

cn.hutool hutool-all 4.4.3

上传代码

public static void main(String[] args) { //文件地址 File file = new File("D:\\git\\2.jpg"); //声明参数集合 HashMap paramMap = new HashMap<>(); //文件 paramMap.put("file" file); //输出 paramMap.put("output" "json"); //自定义路径 paramMap.put("path" "image"); //场景 paramMap.put("scene" "image"); //上传 String result= HttpUtil.post("http://xxxxx:xxxx/upload" paramMap); //输出json结果 System.out.println(result); }

更多语言请参考

断点续传示例

golang版本

package main import ( "os" "fmt" "github.com/eventials/go-tus" ) func main() { f err := os.Open("100m") if err != nil { panic(err) } defer f.Close() // create the tus client. client err := tus.NewClient("http://10.1.5.9:8080/big/upload/" nil) fmt.Println(err) // create an upload from a file. upload err := tus.NewUploadFromFile(f) fmt.Println(err) // create the uploader. uploader err := client.CreateUpload(upload) fmt.Println(err) // start the uploading process. fmt.Println( uploader.Upload()) }

更多客户商请参考

部署图

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重要说明

在issue中有很多实际使用的问题及回答（很多已关闭，请查看已关闭的issue）

项目从v1.1.8开始进入稳定状态

Q&A

• 最佳实战？

一、如果是海量存储，不要开启文件token认证功能，减少性能开消。 二、尽量用标准上传，上传后业务保存path，在业务用的时候再并接上域名（方便迁移扩展等）。 三、如果使用断点续传，上传后一定要用文件id置换成path存储（如何置换看ＱＡ/API文档），为后面访问减少性能开消。 四、尽量使用物理服务器部署，因为主要压力或性能来自于IO 总结：业务保存的文件的path 减少后期访问路径转换带来开消 文件访问权限由业务来完成，这样性能最好，通用性强（可直接其它web服务器）。 重要提醒：如果开启小文件合并功能，后期是无法删除小文件的。

• 有API文档么？ API文档
• 在微信讨论群中大家都问到go-fastdfs性能怎样？

由于问的人太多，在这里统一回答。 go-fastdfs的文件定位与其它分布式系统不同，它的寻址是直接定位，不经过任何组件，所以可以近似时间复杂度为o(1)[文件路径定位] 基本没有性能损耗，项目中也附有压测脚本，大家可以自已进行压测，群里就不要太多讨论问题了，人多每次回复同样的问题 大家也会觉得这群无聊。

• 已经使用fastdfs存储的文件可以迁移到go fastdfs下么？

答案是可以的，你担心的问题是路径改变 go fastdfs为你考虑了这一点 步骤： 一、下载最新版的go-fastdfs 二、将原来的fastdfs文件目录复制到go-fastdfs的 files目录下 三、将配置enable_migrate设为true 注意：迁移过程中会扫描整下files目录下的所有文件， 速度较慢，迁移完成后请将enable_migrate设为false

• 什么是集群，如何用Nginx管理多集群？

1、在go-fastdfs中，一个集群就是一个group。

2、请参阅部署图

注意：配置中的 support_group_manage 参数设为true时，所有的url中都自动添加组信息。

例如：http://10.1.5.9:8080/group/status

默认：http://10.1.5.9:8080/status

区别：多了group 对应配置中的 group 参数 这样主要是为了解决一个Nginx反向代理多个group(集群)

具体请参阅部署图

• 如何搭建集群？

一、先下载已编译的可执行文件（用最新版本） 二、运行可执行文件（生成配置） 三、修改配置 peers：增加对端的http地址 检查: host:自动生成是否正确 peer_id:集群内是否唯一 四、重新运行服器 五、验证服务是否OK

• 适合海量存储吗？

答案：适合海量存储 特别说明： 需然用leveldb作为元数据存储，但不强依懒leveldb， 并且进行超过1亿以上的文件进行压测(可以用项目提供的脚本进行压测，有问题及时反馈到issue)， 1亿文件元数据大小约5G 导出元数据文本大小22G

• 还需要安装nginx么？

可以不安装，也可以选择安装 go fastdfs 本身就是一个高性能的web文件服务器。

• 能动态加载配置么？

答案：是可以的，但要更新到最新版本 步骤： 1）修改 conf/cfg.json 文件 2）访问 http://10.1.xx.60:8080/reload 3） 注意：每个节点都需要进行同样的操作

• 如何查看集群文件信息？

http://10.1.xx.60:8080/stat 如果出现文件统计出错怎么办？ 请删除 data目录下的 stat.json文件 重启服务，请系统自动重新计算文件数。 或者调用 http://10.1.xx.60:8080/repair_stat

• 可靠性怎样，能用于生产环境么？

本项目已大规模用于生产环境，如担心不能满足 可以在使用前对其各项特性进行压力测试，有任何 问题可以直接提issue

• 能不能在一台机器部置多个服务端？

不能，在设计之初就已考虑到集群的高可用问题，为了保证集群的真正可用，必须为不同的ip ip 不能用 127.0.0.1 错误　"peers": ["http://127.0.0.1:8080" "http://127.0.0.1:8081" "http://127.0.0.1:8082"] 正确　"peers": ["http://10.0.0.3:8080" "http://10.0.0.4:8080" "http://10.0.0.5:8080"]

• 文件不同步了怎么办？

正常情况下，集群会每小时自动同步修复文件。（性能较差，在海量情况下建议关闭自动修复） 那异常情况下怎么？ 答案：手动同步（最好在低峰执行） http://172.16.70.123:7080/sync?date=20190117&force=1 (说明：要在文件多的服务器上执行，相关于推送到别的服务器) 参数说明：date 表示同步那一天的数据　force　1.表示是否强制同步当天所有(性能差)，0.表示只同步失败的文件 不同步的情况： 1) 原来运行N台，现在突然加入一台变成N 1台 2）原来运行N台，某一台机器出现问题，变成N-1台 如果出现多天数据不一致怎么办？能一次同步所有吗？ 答案是可以：(最好在低峰执行) http://172.16.70.123:7080/repair?force=1

• 文件不同步会影响访问吗？

答案：不会影响，会在访问不到时，自动修复不同步的文件。

• 如何查看系统状态及说明？

http://172.16.70.123:7080/status 注意:（Fs.Peers是不带本机的，如果带有可能出问题） 本机为 Fs.Local sts["Fs.ErrorSetSize"] = this.errorset.Cardinality() 这个会导致内存增加

• 如何编译(go1.9.2 )？

git clone https://github.com/sjqzhang/go-fastdfs.git cd go-fastdfs mv vendor src pwd=`pwd` GOPATH=$pwd go build -o fileserver fileserver.go

• 如何跑单元测试 (尽量在linux下进行)？

git clone https://github.com/sjqzhang/go-fastdfs.git cd go-fastdfs mv vendor src pwd=`pwd` GOPATH=$pwd go test -v fileserver.go fileserver_test.go

• 如何压测？

先用gen_file.py产生大量文件（注意如果要生成大文件，自已在内容中乘上一个大的数即可） 例如: # -*- coding: utf-8 -*- import os j=0 for i in range(0 1000000): if i00==0: j=i os.system('mkdir %s'%(i)) with open('%s/%s.txt'%(j i) 'w ') as f: f.write(str(i)*1024) 接着用benchmark.py进行压测 也可以多机同时进行压测，所有节点都是可以同时读写的

• 代码为什么写在一个文件中？

一、目前的代码还非常简单，没必要弄得太复杂。 二、个人理解模块化不是分开多个文件就表示模块化，大家可以用IDE去看一下代码结构，其实是已经模块化的。

• 支持断点下载？

答案：支持 curl wget 如何 wget -c http://10.1.5.9:8080/group1/default/20190128/16/10/2G culr -C - http://10.1.5.9:8080/group1/default/20190128/16/10/2G

• Docker如何部署？

步骤：

方式一、

一、构建镜像

docker build . -t fastdfs

二、运行容器（使用环境变量 GO_FASTDFS_DIR 指向存储目录。）

docker run --name fastdfs -v /data/fastdfs_data:/data -e GO_FASTDFS_DIR=/data fastdfs

方式二、

一、拉取镜像

docker pull sjqzhang/go-fastdfs

二、运行容器

docker run --name fastdfs -v /data/fastdfs_data:/data -e GO_FASTDFS_DIR=/data fastdfs

• 大文件如何分块上传或断点续传？

一般的分块上传都要客户端支持，而语言的多样性，客户端难以维护，但分块上传的功能又有必要，为此提供一个简单的实现思路。 方案一、 借助linux split cat 实现分割与合并，具体查看 split 与　cat 帮助。 分割： split -b 1M filename #按每个文1M 合并： cat x* > filename #合并 方案二、 借助hjsplit http://www.hjsplit.org/ 具体自行实现 方案三、 建议用go实现hjsplit分割合并功，这样具有跨平台功能。（未实现，等你来....） 方案四、 使用内置的继点续传功能（使用protocol for resumable uploads协议，[详情](https://tus.io/)） 注意：方案四、只能指定一个上传服务器，不支持同时写，并且上传的url有变化 原上传url： http://10.1.5.9:8080//upload 断点上传url： http://10.1.5.9:8080//big/upload/ 上传完成，再通过秒传接口，获取文件信息

• 如何秒传文件？

通过http get的方式访问上传接口 http://10.0.5.9:8080/upload?md5=filesum&output=json 参数说明： md5=sum(file) 文件的摘要算法要与文件务器的算法一致（算法支持md5|sha1），如果是断点续传，可以使用文件的id，也就是urlolad后的id output=json|text 返回的格式

• 集群如何规划及如何进行扩容？

建议在前期规划时，尽量采购大容量的机器作为存储服务器，如果要两个复本就用两台组成一个集群，如果要三个复本 就三台组成一个集群。（注意每台服务器最好配置保持一样） 如果提高可用性，只要在现在的集群peers中加入新的机器，再对集群进行修复即可。 修复办法 http://172.16.70.123:7080/repair?force=1 （建议低峰变更） 如何扩容？ 为简单可靠起见，直接搭建一个新集群即可（搭建就是启动./fileserver进程，设置一下peers的IP地址，三五分钟的事） issue中chengyuansen同学向我提议使用增加扩容特性，我觉得对代码逻辑及运维都增加复杂度，暂时没有加入这特性。

• 访问限制问题

出于安全考虑 管理API只能在群集内部调用或者用127.0.0.1调用.