你的位置:首页 > ASP.net教程

[ASP.net教程]分布式文件系统FastDFS设计原理


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。

enter image de.ion here

 

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。

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stroage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 下载地址   、append、delete等,以客户端库的方式提供给用户使用。

enter image de.ion here

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

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。

enter image de.ion here

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下载地址 。

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。

enter image de.ion here

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下载地址 。

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下载地址 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。

enter image de.ion here

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,基本上都已简单为原则。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

  • 以上内容大部分为个人的理解,不能代表FastDFS的真实情况,发现问题请帮忙指出。
  • 本文的配图均来自互联网,Chinaunix FastDFS讨论区和UC技术博客,如涉及版权问题,请联系我删除。