文件系统是负责管理和存储文件的系统软件,它是操做系统和硬件驱动之间的桥梁,操做系统经过文件系统
提供的接口去存取文件,用户经过操做系统访问磁盘上的文件。以下图:html
为何会有分布文件系统呢?
分布式文件系统是面对互联网的需求而产生,互联网时代对海量数据如何存储?靠简单的增长硬盘的个数已经知足
不了咱们的要求,由于硬盘传输速度有限可是数据在急剧增加,另外咱们还要要作好数据备份、数据安全等。
采用分布式文件系统能够将多个地点的文件系统经过网络链接起来,组成一个文件系统网络,结点之间经过网络进
行通讯,一台文件系统的存储和传输能力有限,咱们让文件在多台计算机上存储,经过多台计算共同传输。以下
图:前端
好处:
一、一台计算机的文件系统处理能力扩充到多台计算机同时处理。
二、一台计算机挂了还有另外副本计算机提供数据。
三、每台计算机能够放在不一样的地域,这样用户就能够就近访问,提升访问速度。nginx
FastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统,它是由淘宝资深架构师余庆编写并开源。FastDFS专为互联
网量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,并注重高可用、高性能等指标,使用FastDFS很
容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。
为何要使用fastDFS呢?
上边介绍的NFS、GFS都是通用的分布式文件系统,通用的分布式文件系统的优势的是开发体验好,可是系统复杂
性高、性能通常,而专用的分布式文件系统虽然开发体验性差,可是系统复杂性低而且性能高。fastDFS很是适合
存储图片等那些小文件,fastDFS不对文件进行分块,因此它就没有分块合并的开销,fastDFS网络通讯采用
socket,通讯速度很快。c++
FastDFS架构包括 Tracker server和Storageserver。客户端请求Tracker server进行文件上传、下载,经过Tracker
server调度最终由Storage server完成文件上传和下载。数据库
Tracker Server做用是负载均衡和调度,经过Tracker server在文件上传时能够根据一些策略找到Storage server提
供文件上传服务。能够将tracker称为追踪服务器或调度服务器。
FastDFS集群中的Tracker server能够有多台,Tracker server之间是相互平等关系同时提供服务,Tracker server
不存在单点故障。客户端请求Tracker server采用轮询方式,若是请求的tracker没法提供服务则换另外一个tracker。json
Storage Server做用是文件存储,客户端上传的文件最终存储在Storage服务器上,Storage server没有实现本身
的文件系统而是使用操做系统的文件系统来管理文件。能够将storage称为存储服务器。api
Storage集群采用了分组存储方式。storage集群由一个或多个组构成,集群存储总容量为集群中全部组的存储容
量之和。一个组由一台或多台存储服务器组成,组内的Storage server之间是平等关系,不一样组的Storage server
之间不会相互通讯,同组内的Storage server之间会相互链接进行文件同步,从而保证同组内每一个storage上的文件
彻底一致的。一个组的存储容量为该组内的存储服务器容量最小的那个,因而可知组内存储服务器的软硬件配置最
好是一致的。
采用分组存储方式的好处是灵活、可控性较强。好比上传文件时,能够由客户端直接指定上传到的组也能够由
tracker进行调度选择。一个分组的存储服务器访问压力较大时,能够在该组增长存储服务器来扩充服务能力(纵向
扩容)。当系统容量不足时,能够增长组来扩充存储容量(横向扩容)。浏览器
Storage server会链接集群中全部的Tracker server,定时向他们报告本身的状态,包括磁盘剩余空间、文件同步
情况、文件上传下载次数等统计信息。安全
客户端上传文件后存储服务器将 文件ID 返回给客户端,此文件ID用于之后访问该文件的索引信息。文件索引信息
包括:组名,虚拟磁盘路径,数据两级目录,文件名。服务器
tracker根据请求的文件路径即文件ID 来快速定义文件。
好比请求下边的文件:
1.经过组名tracker可以很快的定位到客户端须要访问的存储服务器组是group1,并选择合适的存储服务器提供客
户端访问。
2.存储服务器根据“文件存储虚拟磁盘路径”和“数据文件两级目录”能够很快定位到文件所在目录,并根据文件名找到
客户端须要访问的文件。
关于FastDfs的搭建过程,我这里就不写出来了,我第一次也是专研一下午才弄明白。下面也把搭建好的成品Centos7分享出来,包括nginx的环境搭建。
作fastDFS的案例的时候,在搭建分布式集群的模块的时候,使用 ./make.sh 编译的时候报错,错误以下:
错误缘由:在执行make.sh的时候没有找到相应的命令
解决办法:安装相应的命令便可。执行如下命令
yum -y install zlib zlib-devel pcre pcre-devel gcc gcc-c++ openssl openssl-devel libevent libevent-devel perl unzip net-tools wget
连接:https://pan.baidu.com/s/1-yxZ_SHoq5k9BymaosTU-w
提取码:89ho
具体搭建过程彻底按照这篇博客完成的:
http://www.javashuo.com/article/p-uxmxtatc-mx.html
感兴趣的能够试着作作。
另外,使用我搭建好的Centos7有几个地方须要注意一下。
#配置tracker服务器:IP
tracker_server=192.168.172.20:22122
#若是有多个则配置多个tracker
#tracker_server=192.168.101.4:22122
这里的storage.conf配置文件要成本身虚拟机的ip地址
3. vi /etc/fdfs/mod_fastdfs.conf,改为虚拟机ip地址(同上)
base_path=/home/fastdfs tracker_server=192.168.172.20:22122 #tracker_server=192.168.172.20:22122 #(多个tracker配置多行) url_have_group_name=true #url中包含group名称 store_path0=/home/fdfs_storage #指定文件存储路径(上面配置的store路径)
4.修改nginx配置文件,改iP地址(同上)
cd /usr/local/nginx/conf/
vi nginx.conf
个人Centos7默认配置tracker,storage和nginx默认开机自动启动了
能够启动完成后进入 /home/fdfs_storage/data 目录下,能够看到已经启动了。
nginx能够经过ps -ef | grep nginx查看进程,
拷贝一张图片1.jpg 到Centos服务器上的 root目录下,输入如下指令
/usr/bin/fdfs_test /etc/fdfs/client.conf upload /root/1.jpg
红色既是url地址,在浏览器上输入,能够看到上传图片成功!!
有问题的能够查看上面一篇博客,详解。
在不少系统都有上传图片/上传文件的需求,好比:上传课程图片、上传课程资料、上传用户头像等,为了提供系
统的可重用性专门设立文件系统服务承担图片/文件的管理,文件系统服务实现对文件的上传、删除、查询等功能
进行管理。
各各子系统再也不开发上传文件的请求,各各子系统经过文件系统服务进行文件的上传、删除等操做。文件系统服务
最终会将文件存储到fastDSF文件系统中。
下图是各各子系统与文件系统服务之间的关系:
下图是课程管理中上传图片处理流程:
执行流程以下:
一、管理员进入教学管理前端,点击上传图片
二、图片上传至文件系统服务,文件系统请求fastDFS上传文件
三、文件系统将文件入库,存储到文件系统服务数据库中。
四、文件系统服务向前端返回文件上传结果,若是成功则包括文件的Url路径。
五、课程管理前端请求课程管理进行保存课程图片信息到课程数据库。
六、课程管理服务将课程图片保存在课程数据库。
在api工程下建立com.xuecheng.api.filesystem包,
public interface FileSystemControllerApi { /** * 上传文件 * @param multipartFile 文件 * @param filetag 文件标签 * @param businesskey 业务key * @param metedata 元信息,json格式 * @return */ public UploadFileResult upload(MultipartFile multipartFile, String filetag, String businesskey, String metadata); }
将文件信息存入数据库,主要存储文件系统中的文件路径。
public interface FileSystemRepository extends MongoRepository<FileSystem,String> { }
@Service public class FileSystemService { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(FileSystemService.class); @Value("${xuecheng.fastdfs.tracker_servers}") String tracker_servers; @Value("${xuecheng.fastdfs.connect_timeout_in_seconds}") int connect_timeout_in_seconds; @Value("${xuecheng.fastdfs.network_timeout_in_seconds}") int network_timeout_in_seconds; @Value("${xuecheng.fastdfs.charset}") String charset; @Autowired FileSystemRepository fileSystemRepository; //加载fdfs的配置 private void initFdfsConfig(){ try { ClientGlobal.initByTrackers(tracker_servers); ClientGlobal.setG_connect_timeout(connect_timeout_in_seconds); ClientGlobal.setG_network_timeout(network_timeout_in_seconds); ClientGlobal.setG_charset(charset); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); //初始化文件系统出错 ExceptionCast.cast(FileSystemCode.FS_INITFDFSERROR); } } //上传文件 public UploadFileResult upload(MultipartFile file, String filetag, String businesskey, String metadata){ if(file == null){ ExceptionCast.cast(FileSystemCode.FS_UPLOADFILE_FILEISNULL); } //上传文件到fdfs 北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话:400-618-9090 String fileId = fdfs_upload(file); //建立文件信息对象 FileSystem fileSystem = new FileSystem(); //文件id fileSystem.setFileId(fileId); //文件在文件系统中的路径 fileSystem.setFilePath(fileId); //业务标识 fileSystem.setBusinesskey(businesskey); //标签 fileSystem.setFiletag(filetag); //元数据 if(StringUtils.isNotEmpty(metadata)){ try { Map map = JSON.parseObject(metadata, Map.class); fileSystem.setMetadata(map); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } //名称 fileSystem.setFileName(file.getOriginalFilename()); //大小 fileSystem.setFileSize(file.getSize()); //文件类型 fileSystem.setFileType(file.getContentType()); fileSystemRepository.save(fileSystem); return new UploadFileResult(CommonCode.SUCCESS,fileSystem); } //上传文件到fdfs,返回文件id public String fdfs_upload(MultipartFile file) { try { //加载fdfs的配置 initFdfsConfig(); //建立tracker client TrackerClient trackerClient = new TrackerClient(); //获取trackerServer TrackerServer trackerServer = trackerClient.getConnection(); //获取storage StorageServer storeStorage = trackerClient.getStoreStorage(trackerServer); //建立storage client StorageClient1 storageClient1 = new StorageClient1(trackerServer,storeStorage); //上传文件 //文件字节 byte[] bytes = file.getBytes(); //文件原始名称 String originalFilename = file.getOriginalFilename(); //文件扩展名 String extName = originalFilename.substring(originalFilename.lastIndexOf(".") + 1); //文件id String file1 = storageClient1.upload_file1(bytes, extName, null); return file1; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } }
@RestController @RequestMapping("/filesystem") public class FileSystemController implements FileSystemControllerApi { @Autowired FileSystemService fileSystemService; @Override @PostMapping("/upload") public UploadFileResult upload(@RequestParam("file") MultipartFile file, @RequestParam(value = "filetag", required = true) String filetag, @RequestParam(value = "businesskey", required = false) String businesskey, @RequestParam(value = "metedata", required = false) String metadata) { return fileSystemService.upload(file,filetag,businesskey,metadata); } }
使用swagger-ui或postman进行测试。
下图是使用swagger-ui进行测试的界面: