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fastdfs

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fastdfs分布式文件系统 go-fastdfs 安装版web

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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。

大家担心的是这么简单的文件系统，靠不靠谱，可不可以用于生产环境？答案是肯定的，正因为简单所以高效，因为简单所以稳定。如果你担心功能，那就跑单元测试，如果担心性能，那就跑压力测试，项目都自带了，跑一跑更放心^_^。

注意：使用前请认真阅读完本文，特别是wiki

  • 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
  • 支持跨域访问
  • 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
  • 支持图片缩放
  • 支持google认证码
  • 支持自定义认证
  • 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
  • 支持图片缩放
  • 支持google认证码
  • 支持自定义认证
  • 支持跨域访问
  • 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）

一键安装：（请将以下命令复制到linux console中执行）

wget --no-check-certificate  https://github.com/sjqzhang/go-fastdfs/releases/download/v1.2.6/fileserver -O fileserver && chmod +x fileserver && ./fileserver

(注意：下载时要注意链接的版本号，windows下直接运行fileserver.exe，执行文件在这里下载)

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/upload.html 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,data=options, 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","filename")//注意不是全路径

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)

<dependency>
	<groupId>cn.hutool</groupId>
	<artifactId>hutool-all</artifactId>
	<version>4.4.3</version>
</dependency>

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<String, Object> 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);

}

很多朋友在群里面问道，Java是否能够通过流的方式上传文件到go-fastdfs，上述例子只是一个简单的通过读取本地文件系统的文件并且上传到go-fastdfs，因此，很多朋友以为只能够先上传到应用服务器的文件系统，再通过此方式上传到go-fastdfs，其实并不是，也是可以直接读取前端上传过来的文件流一步上传到go-fastdfs。以下文章提供了三种常用的http客户端在SpringMVC/SpringBoot的控制器中，以流的方式上传文件到go-fastdfs. Java流式上传示例博客

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())


}

更多客户端请参考

部署图 1.png

通用文件认证时序图 2.png

文件google认证时序图 3.png

有问题请点击反馈

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

更新说明

从低版升给到高版本，可能存在配置项变动的情况，一定要注意使用新的版本时的配置项。如何获得新版本的配置项及说明？先备份旧的配置项（文件名不能为cfg.json），再运行新的版本，配置项就自动生成。然后再修改相应的配置项。

  • v1.1.9 增加文件自动迁移功能，支持同名文件重复覆盖选项。

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
五、线上业务尽量使用nginx+gofastdfs部署架构(均衡算法使用ip_hash)，以满足后面的功能扩展性(nginx+lua)。
六、线上环境最好不要使用容器部署，容器适用于测试和功能验证。
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。
上传结果说明
请使用md5,path,scene字段，其它是为了兼容老的线上系统添加的，以后有可能去掉。

  • 有API文档么？ API文档

  • 有管理后台么？

https://github.com/perfree/go-fastdfs-web
  • 断点上传有使用说明么？
https://github.com/tus
  • 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（其它迁移情况可按类似的方式处理，极速体验也用类似的方式）？
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(如果文件很多，可以逆向过来，将fileserver复制过去，但要保留fileserver的目录结构）
	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

说明：go-fastdfs的目录是不能变动的，与同步机制相关，很多同学在群里问题，我的files目录能不能自定义，答案是否定的。
至于能不能用软链接的方式本人没有测试过，可以自行测试。
  • 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
  • 如何上传文件夹？
 DIR=log &&  ls $DIR |xargs -n 1 -I {} curl -s  -F path=$DIR  -F file=@$DIR/{} http://10.1.50.90:8080/upload 
 上面命令的log为要上传的目录，如果代码上传就是简单的循环上传就ＯＫ。
  • 如何缩放图片？
在下载url中加入width各height参数
例如：http://127.0.0.1:8080/group1/haystack/5/124,0,27344,.jpg?download=0&width=100&height=100
特明说明是：如果要等比例缩放，请将width或height设为０
  • 如何在浏览器中直接显示图片？
在下载url中加入download=0参数
例如：http://127.0.0.1:8080/group1/haystack/5/124,0,27344,.jpg?download=0
  • 如何实现自定义认证上传下载？
一、使用1.2.6版本以后的go-fastdfs
二、设auth_url参数（应用提供）
三、应用实现验证权限接口（即第二步的url）,参数为　auth_toke 返回　ok 表示认证通过，其它为不通过
四、认证通过后，可以上传或下载
  • 还需要安装nginx么？
go-fastdfs本身是一个高性能的web服务器，在开发或测试时，可以不用安装nginx，
但go-fastdfs的功能单一，如需要缓存或重定向或其它扩展，nginx都有成熟的组件
所以建议线上还是加一层nginx，再借助nginx+lua解决扩展性问题。
  • 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
  • 如何后台运行程序？
请使用control 对程序进行后面运行，具体操作如下:
    一、 chmod +x control
    二、 确保control与fileserver在同一个目录
    三、 ./control start|stop|status #对和序进行启动，停止，查看状态等。
  • 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？
步骤：
一、创建files文件夹
二、将gen_file.py复制到files文件夹中，通过python gen_file.py 生成大量文件
三、将benchmark.py放到 files目录外（即与files目录同一级），通过python benchmark.py进行压测（注意对benchmark.py中的ip进行修改）
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 i%1000==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/<group>/upload
 断点上传url： http://10.1.5.9:8080/<group>/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，如果要两个副本就用两台组成一个集群，如果要三个副本
就三台组成一个集群。（注意每台服务器最好配置保持一样，并且使用raid5磁盘阵列）

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.


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