FastDFS分布式文件存储
FastDFS 分布式文件存储
什么是FastDFS?
FastDFS是一个开源的轻量级的分布式文件系统。他解决了大量数据存储和负载均衡等问题。特别适合以中小文件(4KB < FileSize < 500MB)为载体的在线服务,如视频,音频,图片网站等等。
FastDFS是一款开源的轻量级分布式文件系统,他是由纯 C 实现,支持Linux,FreeBSD等UNIX系统类,不是通用的文件系统,只能通过专有的API访问,目前提供了C、Java和PHP API为互联网应用量身定做,解决大容量文件存储问题,追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做是基于文件的key value pair存储系统,称作分布式文件存储服务更为合适。
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FastDFS的特性?
- 文件不分块存储,上传的文件和OS文件系统中的文件一一对应
- 支持相同内容的文件只保存一份,节约磁盘空间(一个group里面只设置一个storage)
- 下载文件支持HTTP协议,可以使用内置的
Web Server
,也可以和其他的Web Server
配合使用 - 支持在线扩容
- 支持主从文件
- 存储服务器上可以保存文件属性(meta-data)V2.0网络通信采用libevent,支持发兵法访问,整体性能更好
FastDFS架构
Tracker Server 跟踪服务器
跟踪服务器,主要做调度工作,起负载均衡的作用。在内存中记录集群中所存在的所有存储组和存储服务器的状态信息,是客户端和数据服务器交互的枢纽。相比GlastFS中的master 更为精简,不记录文件索引悉信息,占用的内存量很少。
Tracker 是FastDFS的协调者,负责管理所有的 storgae server 和 Group,每个storage在启动后会连接tracker,并告知tarcker自己所属的group等信息,并保持周期性的心跳,tracker根据storage的心跳悉信息,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storage的心跳信息。生成元数据信息来提供读写服务。
Storage server 存储服务器
存储服务器,又称为存储节点或者数据服务器,文件和文件属性(meta-data)都保存在存储服务器上。storage server直接利用OS的文件系统调用管理文件。
stroage 以组(group)为单位组织,一个group内包含多台stroage机器,数据互为备份,存储空间以group内容量最小的storage为准,所以建议同一个group 里面的storage容量是相同的,防止资源浪费。
以group为单位组织存储能方便的进行应用隔离,负责均衡,副本数定义(group内storage的数量即为该group的副本数)。比如将不同服务的数据写到不同的group里面,来做到资源隔离,我们也可以把一个服务的数据写到多个group里面来做负载均衡。
group的容量受单机存储容量的限制,同时当group内有storag损坏,数据恢复只能依赖于group中其他storage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。
storage接受到写文件操作时,会根据配置好的规则,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,一共65536个目录,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。
client server 客户端
客户端作为业务请求的发起方,通过专有接口,使用TCP/IP协议与跟踪服务器或存储节点发生数据交互。
group 组
组,又可称为卷。,同组内服务器上的文件是完全相同的,同一组内的storage server 之间是对等的,文件上传,删除等操作可以在任意一台storage server 上进行,一个storage server上上面可以对应着多少组,每个组在storage server上可以对应一个设备。
meta data 文件相关属性
键值对( Key Value Pair) 方式,如:width=1024,heigth=768
FastDFS DDL操作
上传机制
首先客户端请求Tracker服务获取到要操作的group组对应的存储服务器的ip地址和端口,然后客户端根据返回的IP地址和端口号请求上传文件,存储服务器接收到请求后生产文件,并且将文件内容写入磁盘并返回给客户端file_id、路径信息、文件名等信息,客户端保存相关信息上传完毕。
FastDFS内存存储机制:
1,选择tracker server
当集群中不止一个tracker server
时,由于tracker server
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tracker。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:
- Round Robin,轮询所有的group
- Specified Group 指定某一个确定的group
- Load Balance,剩余存储空间多的group 优先
2,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
- Round Robin 在group内的所有storage轮询
- First server ordered by ip 按照IP排序
- First server ordred by priority 按照优先级排序,优先级在storage上配置
3,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:
- Round Robin 多个存储目录轮询
- 剩余存储空间最多的优先
4,生成FileID
选定目录之后,storage会为文件生成一个FileID,由storage server ip + 文件创建时间 + 文件大小 + 文件crc32 +随机数
拼接。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。
5,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。
6,storage写入磁盘
每个storage写文件后,同时会写一份binlog
,binlog
里面不包含文件数据,值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,以便重启后能接上上次的进度继续同步;进度以时间戳的方式进行记录。
7,定期向tracker汇报信息
storage同步进度会作为元数据的一部分会报道所有的tracker上,tracker在选择storage的时候会以此作参考(看下面下载机制)
storage生成的文件名中,包含源头storage ID/IP地址和文件创建时间戳。storage 定时向tracker报告文件同步情况,包括向同组内其他storage同步到的文件时间戳。tracker 收到storage的文件同步报告后,找出该组内每台storage呗同步到的最小时间戳,作为storage属性保存到内存中。
下载机制
客户端带上文件名信息请求Tracker服务获取到storage服务器的IP和Port,然后client更具返回的IP地址和端口号请求下载文件,存储服务器没收到请求后返回文件给客户端。
跟Upload file 一样,在下载文件时客户端可以选择任意的tracker server。tracker发送下载请求给某个trakcer,必须带上文件名信息,tracker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用来服务读取请求。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的时候,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:
- 1,该文件上传的源头storage(通过文件名反解出storage ID/IP来判别)
- 2,(当前时间-文件创建时间戳) > 文件同步延迟阀值(如一天)
- 3,文件创建时间戳 < storage被同步到的时间戳。(如果当前storage同步到的时间戳为10,文件创建时间戳为8,说明这个文件已经被同步)
- 4,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) > 同步一个文件的最大时常(如5分钟)。
上述文件同步延迟阀值和同步一个文件的最大时长这两个参数,在tracker.conf中配置,配置项分别是 storage_sync_file_max_delay 和 storage_sync_file_max_time。
因为FastDFS利用时间戳来解决文件同步延迟带来的文件访问问题。集群内部服务器的时间需要保持一致,要求时间误差不超过1S,所以建议使用NTP时间服务器来确保时间一致。
FastDFS 文件同步机制
我们上面一直在说文件同步,但是文件真正的同步机制又是什么样子的呢?
FastDFS同步文件采用binlog
异步复制方式。stroage server 使用binlog(记录文件的元数据)文件记录文件上传、删除等操作,根据binlog进行文件同步。下面 给出几行binlog文件内容实例:
binlog文件的路径$base_path/data/sync/binlog.*
1574850031 C M00/4C/2D/rBCo3V3eTe-AP6SRAABk7o3hUY4681.wav
1574850630 C M00/4C/2D/rBCo3V3eUEaAPMwRAABnbqEmTEs918.wav
1574851230 C M00/4C/2D/rBCo3V3eUp6ARGlEAABhzomSJJo079.wav
1574851230 C M00/4C/2D/rBCo3V3eUp6ABSZWAABoDiunCqc737.wav
1574851830 C M00/4C/2D/rBCo3V3eVPaAYKlIAABormd65Ds168.wav
1574851830 C M00/4C/2D/rBCo3V3eVPaAPs-CAABljrrCwyI452.wav
1574851830 C M00/4C/2D/rBCo3V3eVPaAdSeKAABrLhlwnkU907.wav
1574852429 C M00/4C/2D/rBCo3V3eV02Ab4yKAABmLjpCyas766.wav
1574852429 C M00/4C/2D/rBCo3V3eV02AASzFAABorpw6oJw030.wav
1574852429 C M00/4C/2D/rBCo3V3eV02AHSM7AAB0jpYtHQA019.wav
从上面可以看出,binlog文件有三列,以此为时间戳、操作类型和文件ID(不带group名称)
文件操作类型采用单个字母编码,其中源头操作用大写字母表示,被同步的操作作为对应的小鞋字母
C:上传文件(upload)
D:删除文件(delete)
A:追加文件(append)
M:部分文件更新(modify)
U:整个文件更新(set metadata)
T:截断文件(truncate)
L:创建符号连接(文件去重功能,相同内容的只保存一份)
同组内的storage server之间是对等的,文件上传、删除等操作可以在任意一台storage server上进行。文件同步只在同组内的storage server之间进行,采用push方式,即源头服务器同步给本组的其他存储服务器。对于同组的其他storage server,一台storage server分别启动一个线程进行文件同步。
文件同步采用增量方式,记录已同步的位置到mark文件中。mark文件存放路径为 $base_path/data/sync/。mark文件内容示例:
binlog_index=3
binlog_offset=382
need_sync_old=1
sync_old_done=1
until_timestamp=1571976211
scan_row_count=2033425
sync_row_count=2033417
采用binlog的异步复制方式,必然存在同步延迟的问题,比如MySQL的主从数据同步。
数据恢复
单盘数据恢复
当我们Group中一个storage磁盘存在损坏的时候,我们想更换磁盘的时候,磁盘换上之后自动恢复数据。
如何判断是否需要单盘数据恢复:检测$Store_path/data目录下的两个子目录00/00 和FF/FF (每级子目录采用默认256个的情况下)是否存在,若其中一个不存在,则自动建立所需子目录,并启动单盘数据自动恢复。
单盘数据恢复逻辑:
- 1,从tracker server获取一台可用的storage server 做为源服务器;
- 2,从storage server拉取该存储路径(store_path顺序对应)的binlog,并存储到本地
- 3,更具本地binlog从源storage server复制文件到$store_path/data/下对应目录;
- 4,单盘数据恢复完成后才能对外提供服务。
Docker 安装FastDFS
启动前分析
我们这边采用season/fastdfs:1.2
这个镜像,我们获取他的dockerfile看一下是如何启动的
cat > Obtain_dockerfile.sh <<-'EOF'
#!/bin/bash
#DOC 这是一个通过docker images 来获取dockerfile,看一下怎么启动的
export PATH=$PATH
if [ $# -eq 1 ];then
docker history --format {{.CreatedBy}} --no-trunc=true $1 |sed "s/\/bin\/sh\ -c\ \#(nop)\ //g"|sed "s/\/bin\/sh\ -c/RUN/g" | tac
else
echo "sh Obtain_dockerfile.sh $DOCKER_IMAGE"
fi
EOF
执行脚本获取到的dockerfile如下
# sh Obtain_dockerfile.sh season/fastdfs:1.2
ADD file:b908886c97e2b96665b7afc54ff53ebaef1c62896cf83a1199e59fceff1dafb5 in /
CMD ["/bin/bash"]
MAINTAINER season summer summer@season
RUN apt-get update && apt-get install -y gcc gcc-multilib libc6-dev-i386 make nano htop --no-install-recommends
RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY dir:9bb2976272b997f08c6435eb1f63b3801cec525f269b6a1de45ef02ba72dc919 in /FastDFS_v4.08
COPY dir:a74a73cd25b708ddc7dc6556b6f9608066876c344de608fb0f2e14dda04a48ba in /libevent-2.0.14
COPY dir:d5fde946a90870a8850d6e9b0b8b7be4e5e41c0b0f2d18cc19589e6caa56061e in /zlib-1.2.8
COPY dir:46967139f210ec8160e07010de80fea21e3950bf7cc680ccd10f3d01d458afce in /fastdfs-nginx-module
COPY dir:d39817fa72b763e78b1fe17483b6fcbebe769e79caf0a2411a9b35b5b104c5f7 in /nginx-1.8.0
COPY file:232f9aba296194eae5e61a56594f2d9b7fc4f03bfb7739e423335b36c7866653 in /entrypoint.sh
WORKDIR /libevent-2.0.14
RUN ./configure --prefix=/usr/local/libevent-2.0.14 && make && make install && make clean
RUN echo '/usr/local/libevent-2.0.14/include' >> /etc/ld.so.conf
RUN echo '/usr/local/libevent-2.0.14/lib' >> /etc/ld.so.conf
RUN ldconfig
WORKDIR /FastDFS_v4.08
RUN ./make.sh C_INCLUDE_PATH=/usr/local/libevent-2.0.14/include LIBRARY_PATH=/usr/local/libevent-2.0.14/lib && ./make.sh install && ./make.sh clean
WORKDIR /nginx-1.8.0
RUN ./configure --user=root --group=root --prefix=/etc/nginx --with-http_stub_status_module --with-zlib=/zlib-1.2.8 --without-http_rewrite_module --add-module=/fastdfs-nginx-module/src
RUN make
RUN make install
RUN make clean
RUN ln -sf /etc/nginx/sbin/nginx /sbin/nginx
RUN mkdir /fastdfs
RUN mkdir /fastdfs/tracker
RUN mkdir /fastdfs/store_path
RUN mkdir /fastdfs/client
RUN mkdir /fastdfs/storage
RUN mkdir /fdfs_conf
RUN cp /FastDFS_v4.08/conf/* /fdfs_conf
RUN cp /fastdfs-nginx-module/src/mod_fastdfs.conf /fdfs_conf
WORKDIR /
RUN chmod a+x /entrypoint.sh
ENTRYPOINT &{["/entrypoint.sh"]}
可以看到我们启动都是执行这个脚本来实现的,我们现在来看一下这个脚本里面的内容如下:
#!/bin/bash
#set -e
TRACKER_BASE_PATH="/fastdfs/tracker"
TRACKER_LOG_FILE="$TRACKER_BASE_PATH/logs/trackerd.log"
STORAGE_BASE_PATH="/fastdfs/storage"
STORAGE_LOG_FILE="$STORAGE_BASE_PATH/logs/storaged.log"
TRACKER_CONF_FILE="/etc/fdfs/tracker.conf"
STORAGE_CONF_FILE="/etc/fdfs/storage.conf"
NGINX_ACCESS_LOG_FILE="/etc/nginx/logs/access.log"
NGINX_ERROR_LOG_FILE="/etc/nginx/logs/error.log"
MOD_FASTDFS_CONF_FILE="/etc/fdfs/mod_fastdfs.conf"
# remove log files
if [ -f "/fastdfs/tracker/logs/trackerd.log" ]; then
rm -rf "$TRACKER_LOG_FILE"
fi
if [ -f "/fastdfs/storage/logs/storaged.log" ]; then
rm -rf "$STORAGE_LOG_FILE"
fi
if [ -f "$NGINX_ACCESS_LOG_FILE" ]; then
rm -rf "$NGINX_ACCESS_LOG_FILE"
fi
if [ -f "$NGINX_ERROR_LOG_FILE" ]; then
rm -rf "$NGINX_ERROR_LOG_FILE"
fi
if [ "$1" = 'shell' ]; then
/bin/bash
fi
if [ "$1" = 'tracker' ]; then
echo "start fdfs_trackerd..."
if [ ! -d "/fastdfs/tracker/logs" ]; then
mkdir "/fastdfs/tracker/logs"
fi
n=0
array=()
#循环读取配置文件
while read line
do
array[$n]="${line}";
((n++));
done < /fdfs_conf/tracker.conf
rm "$TRACKER_CONF_FILE"
#${!array[@]} 为数组的下标
for i in "${!array[@]}"; do
#判断组名是否为空
if [ ${STORE_GROUP} ]; then
#如果不为空,则判断是否包含storage_group 这个字段,然后把这行地换掉
[[ "${array[$i]}" =~ "store_group=" ]] && array[$i]="store_group=${STORE_GROUP}"
fi
# 循环追加配置
echo "${array[$i]}" >> "$TRACKER_CONF_FILE"
done
touch "$TRACKER_LOG_FILE"
ln -sf /dev/stdout "$TRACKER_LOG_FILE"
fdfs_trackerd $TRACKER_CONF_FILE
sleep 3s #delay wait for pid file
# tail -F --pid=`cat /fastdfs/tracker/data/fdfs_trackerd.pid` /fastdfs/tracker/logs/trackerd.log
# wait `cat /fastdfs/tracker/data/fdfs_trackerd.pid`
tail -F --pid=`cat /fastdfs/tracker/data/fdfs_trackerd.pid` /dev/null
fi
if [ "$1" = 'storage' ]; then
echo "start fdfs_storgaed..."
n=0
array=()
while read line
do
array[$n]="${line}";
((n++));
done < /fdfs_conf/storage.conf
rm "$STORAGE_CONF_FILE"
for i in "${!array[@]}"; do
if [ ${GROUP_NAME} ]; then
[[ "${array[$i]}" =~ "group_name=" ]] && array[$i]="group_name=${GROUP_NAME}"
fi
if [ ${TRACKER_SERVER} ]; then
[[ "${array[$i]}" =~ "tracker_server=" ]] && array[$i]="tracker_server=${TRACKER_SERVER}"
fi
echo "${array[$i]}" >> "$STORAGE_CONF_FILE"
done
if [ ! -d "/fastdfs/storage/logs" ]; then
mkdir "/fastdfs/storage/logs"
fi
touch "$STORAGE_LOG_FILE"
ln -sf /dev/stdout "$STORAGE_LOG_FILE"
fdfs_storaged "$STORAGE_CONF_FILE"
sleep 3s #delay wait for pid file
# tail -F --pid=`cat /fastdfs/storage/data/fdfs_storaged.pid` /fastdfs/storage/logs/storaged.log
#wait -n `cat /fastdfs/storage/data/fdfs_storaged.pid`
tail -F --pid=`cat /fastdfs/storage/data/fdfs_storaged.pid` /dev/null
fi
if [ "$1" = 'nginx' ]; then
echo "starting nginx..."
# ln log files to stdout/stderr
touch "$NGINX_ACCESS_LOG_FILE"
ln -sf /dev/stdout "$NGINX_ACCESS_LOG_FILE"
touch "$NGINX_ERROR_LOG_FILE"
ln -sf /dev/stderr "$NGINX_ERROR_LOG_FILE"
# change mod_fastfdfs.conf
n=0
array=()
while read line
do
array[$n]="${line}";
((n++));
done < /fdfs_conf/mod_fastdfs.conf
if [ -f "$MOD_FASTDFS_CONF_FILE" ]; then
rm -rf "$MOD_FASTDFS_CONF_FILE"
fi
for i in "${!array[@]}"; do
if [ ${GROUP_NAME} ]; then
[[ "${array[$i]}" =~ "group_name=" ]] && array[$i]="group_name=${GROUP_NAME}"
fi
if [ ${TRACKER_SERVER} ]; then
[[ "${array[$i]}" =~ "tracker_server=" ]] && array[$i]="tracker_server=${TRACKER_SERVER}"
fi
if [ ${URL_HAVE_GROUP_NAME} ]; then
[[ "${array[$i]}" =~ "url_have_group_name=" ]] && array[$i]="url_have_group_name=${URL_HAVE_GROUP_NAME}"
fi
if [ ${STORAGE_SERVER_PORT} ]; then
[[ "${array[$i]}" =~ "storage_server_port=" ]] && array[$i]="storage_server_port=${STORAGE_SERVER_PORT}"
fi
echo "${array[$i]}" >> "$MOD_FASTDFS_CONF_FILE"
done
nginx -g "daemon off;"
我们简单的分析下这个脚本,发现这个脚本是按照启动后面传递的参数来判断是启动trakcer
、storage
还是nginx
,脚本什么的我们也看了 现在来启动测试下
启动tracker
docker run -ti -d --name trakcer \
-v /etc/localtime:/etc/localtime
-v /tracker_data:/fastdfs/tracker/data \
--net=host \
--restart=always \
season/fastdfs tracker
启动之后tracker 会监听在22122 上,我们也可以通过传递环境变量的方式来更改端口
-e port=22222
所有配置文件里面的配置我们都可以通过环境变量的方式传递进去
#tracker 可以传递的环境变量和默认值
disabled=false
bind_addr=
port=22122
connect_timeout=30
network_timeout=60
base_path=/fastdfs/tracker
max_connections=256
accept_threads=1
work_threads=4
store_lookup=2
store_group=group1
store_server=0
store_path=0
download_server=0
reserved_storage_space = 10%
log_level=info
run_by_group=
run_by_user=
allow_hosts=*
sync_log_buff_interval = 10
check_active_interval = 120
thread_stack_size = 64KB
storage_ip_changed_auto_adjust = true
storage_sync_file_max_delay = 86400
storage_sync_file_max_time = 300
use_trunk_file = false
slot_min_size = 256
slot_max_size = 16MB
trunk_file_size = 64MB
trunk_create_file_advance = false
trunk_create_file_time_base = 02:00
trunk_create_file_interval = 86400
trunk_create_file_space_threshold = 20G
trunk_init_check_occupying = false
trunk_init_reload_from_binlog = false
use_storage_id = false
storage_ids_filename = storage_ids.conf
id_type_in_filename = ip
store_slave_file_use_link = false
rotate_error_log = false
error_log_rotate_time=00:00
rotate_error_log_size = 0
use_connection_pool = false
connection_pool_max_idle_time = 3600
http.server_port=8080
http.check_alive_interval=30
http.check_alive_type=tcp
http.check_alive_uri=/status.html
启动storage
docker run -di --name storage \
--restart=always \
-v /storage_data:/fastdfs/storage/data \
-v /store_path:/fastdfs/store_path \
--net=host \
-e TRACKER_SERVER=172.16.1.170:22122 season/fastdfs:1.2 storage
可传递的环境变量
disabled=false
group_name=group1
bind_addr=
client_bind=true
port=23000
connect_timeout=30
network_timeout=60
heart_beat_interval=30
stat_report_interval=60
base_path=/fastdfs/storage
max_connections=256
buff_size = 256KB
accept_threads=1
work_threads=4
disk_rw_separated = true
disk_reader_threads = 1
disk_writer_threads = 1
sync_wait_msec=50
sync_interval=0
sync_start_time=00:00
sync_end_time=23:59
write_mark_file_freq=500
store_path_count=1
store_path0=/fastdfs/store_path
subdir_count_per_path=256
tracker_server=172.16.1.170:22122
log_level=info
run_by_group=
run_by_user=
allow_hosts=*
file_distribute_path_mode=0
file_distribute_rotate_count=100
fsync_after_written_bytes=0
sync_log_buff_interval=10
sync_binlog_buff_interval=10
sync_stat_file_interval=300
thread_stack_size=512KB
upload_priority=10
if_alias_prefix=
check_file_duplicate=0
file_signature_method=hash
key_namespace=FastDFS
keep_alive=0
use_access_log = false
rotate_access_log = false
access_log_rotate_time=00:00
rotate_error_log = false
error_log_rotate_time=00:00
rotate_access_log_size = 0
rotate_error_log_size = 0
file_sync_skip_invalid_record=false
use_connection_pool = false
connection_pool_max_idle_time = 3600
http.domain_name=
http.server_port=8888
测试fastdfs
进入到tracker容器里面
docker exec -it tracker bash
grep 22122 /home/fdfs/client.conf
sed -i "s#`grep 22122 /home/fdfs/client.conf`#tracker_server=172.16.1.170:22122#g" /home/fdfs/client.conf
#使用下面命令查看fastdfs集群状态
fdfs_monitor /etc/fdfs/client.conf
#上传一个文件测试下
fdfs_upload_file /etc/fdfs/client.conf /etc/hosts
group1/M00/00/00/rBABql33W5CAK7yFAAAAnrLoM8Y9254622
#下载文件
root@test01:/etc/fdfs# fdfs_download_file /etc/fdfs/client.conf group1/M00/00/00/rBABql33W5CAK7yFAAAAnrLoM8Y9254622
root@test01:/etc/fdfs# ls -l rBABql33W5CAK7yFAAAAnrLoM8Y9254622
-rw-r--r-- 1 root root 158 Dec 16 10:26 rBABql33W5CAK7yFAAAAnrLoM8Y9254622
root@test01:/etc/fdfs# cat rBABql33W5CAK7yFAAAAnrLoM8Y9254622
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
#删除文件
fdfs_delete_file /etc/fdfs/client.conf group1/M00/00/00/rBABql33W5CAK7yFAAAAnrLoM8Y9254622
启动nginx给别的程序访问使用
docker run -id --name fastdfs_nginx \
--restart=always \
-v /store_path:/fastdfs/store_path \
-p 8888:80 \
-e GROUP_NAME=group1 \
-e TRACKER_SERVER=172.16.1.170:22122 \
-e STORAGE_SERVER_PORT=23000 \
season/fastdfs:1.2 nginx
注意:
```nginx.conf
server {
listen 8888;
server_name localhost;
location ~ /group([0-9])/M00 {
root //fastdfs/store_path/data;
ngx_fastdfs_module;
}
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root html;
}
}
可更改的配置文件
```bash
grep -Ev "^#|^$" mod_fastdfs.conf
connect_timeout=2
network_timeout=30
base_path=/tmp
load_fdfs_parameters_from_tracker=true
storage_sync_file_max_delay = 86400
use_storage_id = false
storage_ids_filename = storage_ids.conf
tracker_server=tracker:22122
storage_server_port=23000
group_name=group1
url_have_group_name=true
store_path_count=1
#storage_path0 要和storage的相同
store_path0=/fastdfs/store_path
log_level=info
log_filename=
response_mode=proxy
if_alias_prefix=
flv_support = true
flv_extension = flv
group_count = 0
集群搭建
我们只需要在另外一台机器启动storage和nginx即可,然后做个负载均衡为所有的
网页题目:FastDFS分布式文件存储
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