分布式存储介绍、FastDFS 部署

什么是分布式系统？

简单来说，多台主机提供同一个服务，例如负载均衡集群，就是一个分布式系统。

什么是分布式存储？

看看某宝，上面多少图片，如果使用传统的单机存储，需要准备多大的磁盘空间？读写性能如何提升？

上图就是一个分布式存储的结构，此处存储节点不在是磁盘，而是多个主机组成，多个主机内部通信实现数据副本，客户端发来的请求发往前端，前端分发至后端，有点像负载均衡集群中的调度器（此处描述不精确，但便于理解）

分布式存储给我们带来了复杂性。并且还有一个问题

在理论计算机科学中，CAP定理（CAP theorem），又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem），它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点：

• 一致性（Consistence) （等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
• 可用性（Availability）（每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据）
• 分区容错性（Network partitioning）（以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。）

根据定理，分布式系统只能满足三项中的两项而不可能满足全部三项。理解CAP理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性，将分区一侧的节点设置为不可用，那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信，才能既保证C又保证A，这又会导致丧失P性质。

以上摘自维基百科，指出如果要保证数据一致性就会丢失可用性或者分区容错性，但我们在生产环境中可用性是最最最应该保证的，那么就会丢失分区容错性，但分区容错性又是分布式的基础，（我们在集群环境里了解到，在集群环境里如果网络发生了分区，我们应该理解通过投票机制，选举出票数大于半数的主机以保证可用性）相比较此两者，一致性的要求就稍次一些，我们保证他最终一致即可，所以一般架构中我们会选择满足可用性和分区容错性，尽量提高一致性。

ps：说了一大堆，单独理解还好，揉在一起也不是那么容易想明白，慢慢来吧。

分布式的分类

    提供存储，并且提供文件系统接口，可以挂载使用的，我们称之为分布式文件系统。

    提供存储，但不提供文件系统接口，使用特有的API进行访问，我们称之为分布式存储。

分布式存储的分为两类

    数据节点中，元数据集中存储管理，数据节点只存储数据，被称为专用的元数据节点

    数据节点中，所有节点均完整存储元数据数据，只存储部分数据，被称为无专用的元数据节点

FastDFS

C语言开发，各节点通过tcp/ip自有协议通信，没有数据库节点，元数据都存储于storage节点，storage节点自行向tracker报告，国人研发。

三个组件

tracker：跟踪服务器，主要负责调度，在内存中记录所有存储组，和存储服务器的状态信息，这里相对mogilefs有个存储组的概念，简单的说就是提供storge的两个或多个节点组成一个组，所以内存占用并不大

storage server： 存储服务器，存储文件和文件属性

client： 客户端，通过专用接口协议与tracker以及storage server进行交互，向tracker提供group_name并发送请求，如果上传，则会接受到storage，响应的group_name 。

fid格式：

group_name/M##/&&/&&/file_name
group_name:存储组的组名；上传完成后，需要客户端自行保存
M##：服务器配置的虚拟路径，与磁盘选项store_path#对应
两级以两位16进制数字命名的目录

文件名，与原文件名并不相同，由storage server 根据特定信息生成，文件名包含，源服务器的IP地址，文件创建时间戳、文件大小、随机数和文件扩展名等

fid是什么？ 简单的说 文件有文件名，但是在我们分布式环境中会有很多文件存在，为了提高搜索的效率，把文件名做了hash计算，把计算出来的值前面2位相同的放一个目录，后面2位在此相同的又放一个目录，这样当请求一个文件时，直接对请求的文件名做hash计算，得出前面四位去快速定位位置。

提供两台centos7 一台安装tracker和storage节点  一台只提供storage

安装：

git clone  https://github.com/happyfish100/fastdfs.git 

作者交由github托管，克隆此节点

git clone https://github.com/happyfish100/libfastcommon.git

依赖此库

接着先安装libfastcommon

./make.sh

./make.sh install

fastdfs目录执行相同操作

完成后

可以看到关于fdfs的一大堆命令。

接着我们进入配置文件目录，复制一份配置文件，并修改配置文件。

[root@localhost fastdfs]# cd /etc/fdfs/
[root@localhost fdfs]# cp tracker.conf.sample tracker.conf

配置文件按需修改这里实验用只修改了日志的目录

fdfs_trackerd /etc/fdfs/tracker.conf start                #指明配置文件，启动。

检查端口是否启用，然后就按上面的步骤继续修改storage节点的配置文件

fdfs_storaged /etc/fdfs/storage.conf start        #指明配置文件，启动

tracker_server=192.168.20.103:22122         #这里一定记得修改tracker服务器的路径。

检查端口都是否正常启动

第二个节点接着上面的操作重复进行~

fdfs_monitor STORAGE.CONF         #指明storage节点的配置文件，可以看到当前节点状况了~

会显示出来一大堆的信息，其他的我们先不管，只管看两个箭头所指，写了active 说明两个节点都准备就绪啦。

group_name=group1                #两个storage节点需配置同一个组

接着我们继续修改客户端的配置文件

tracker_server=192.168.20.103:22122            #同样，记得修改此行指向tracker服务器的地址

接着就可以上传一个文件试试了

[root@localhost fdfs]# fdfs_upload_file client.conf /etc/fstab                 #指明配置文件，指明上传的文件

group1/M00/00/00/wKgUZ1i-6f-AJiocAAABvCXI6iY2960552                    #同时我们可以看到storage节点已经向我们返回了此文件的fid

我们再次去查看监控

[root@localhost fdfs]# fdfs_monitor storage.conf    

接着可以看到两个存储节点的状态，从返回数据可以看到，我们执行的时候应该是写入到左边一个服务器上了，右边服务器同步了左边的服务器

接着我们来测试一下他的心跳检测状态

[root@localhost fdfs]# vi storage.conf            #编辑此配置文件看清楚啊，是storage的配置节点，我们开篇就说了，是storage节点像tracker报告自己的信息.

storage.conf:heart_beat_interval=1               #此行改为1，单位为秒

先看下下载

[root@localhost fdfs]# fdfs_download_file  client.conf group1/M00/00/00/wKgUZ1i-6f-AJiocAAABvCXI6iY2960552 /tmp/fstab
[root@localhost fdfs]# cat /tmp/fstab 
#
# /etc/fstab
# Created by anaconda on Tue Jan 24 06:51:26 2017
#
# Accessible filesystems, by reference, are maintained under ‘/dev/disk’
# See man pages fstab(5), findfs(8), mount(8) and/or blkid(8) for more info
#
UUID=6a58d807-3b42-49da-aa3c-f7e0fe97d643 /                       btrfs   subvol=root     0 0
UUID=45df57d0-4193-4c30-bf3f-3601e4b7cac8 /boot                   xfs     defaults        0 0
/dev/sr0 /media iso9660 defaults 0 0

可以看到能正常下载，接着我去关掉那台节点主机~

关掉过后仍能下载，并且马上执行fdfs_monitor 已经显示另一个节点已经offline了~ 就不截图了~自行尝试下吧。

FastDFS和MogileFS适用于相同场景，一般是在有大量>4KB、<512MB图片和文件环境被用来当做解决方案。