FastDFS入门

本文详细介绍了FastDFS的原理及架构,包括Trackerserver和Storageserver的作用,集群的分组存储方式及其优势,并展示了如何结合Nginx构建文件服务器。

1.1    什么是FastDFS

         FastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统。FastDFS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。

 

1.2    FastDFS架构

         FastDFS架构包括 Tracker server和Storage server。客户端请求Tracker server进行文件上传、下载,通过Trackerserver调度最终由Storage server完成文件上传和下载。

         Trackerserver作用是负载均衡和调度,通过Trackerserver在文件上传时可以根据一些策略找到Storageserver提供文件上传服务。可以将tracker称为追踪服务器或调度服务器。

         Storageserver作用是文件存储,客户端上传的文件最终存储在Storage服务器上,Storage server没有实现自己的文件系统而是利用操作系统 的文件系统来管理文件。可以将storage称为存储服务器。

 

如下图:

t1t1t1

1.2.1  Tracker 集群

         FastDFS集群中的Tracker server可以有多台,Trackerserver之间是相互平等关系同时提供服务,Trackerserver不存在单点故障。客户端请求Trackerserver采用轮询方式,如果请求的tracker无法提供服务则换另一个tracker。

 

1.2.2  Storage集群

         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所有组的存储容量之和。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,不同组的Storageserver之间不会相互通信,同组内的Storageserver之间会相互连接进行文件同步,从而保证同组内每个storage上的文件完全一致的。一个组的存储容量为该组内存储服务器容量最小的那个,由此可见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。比如上传文件时,可以由客户端直接指定上传到的组也可以由tracker进行调度选择。一个分组的存储服务器访问压力较大时,可以在该组增加存储服务器来扩充服务能力(纵向扩容)。当系统容量不足时,可以增加组来扩充存储容量(横向扩容)。

 

1.2.3  Storage状态收集

         Storage server会连接集群中所有的Tracker server,定时向他们报告自己的状态,包括磁盘剩余空间、文件同步状况、文件上传下载次数等统计信息。

 

 

1.2.4  文件上传流程

t2222

 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用于以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。
t3
组名:文件上传后所在的storage组名称,在文件上传成功后有storage服务器返回,需要客户端自行保存。
虚拟磁盘路径:storage配置的虚拟路径,与磁盘选项store_path*对应。如果配置了store_path0则是M00,如果配置了store_path1则是M01,以此类推。
数据两级目录:storage服务器在每个虚拟磁盘路径下创建的两级目录,用于存储数据文件。
文件名:与文件上传时不同。是由存储服务器根据特定信息生成,文件名包含:源存储服务器IP地址、文件创建时间戳、文件大小、随机数和文件拓展名等信息。
 
 

 

         

1.2.5  文件下载流程

t4

tracker根据请求的文件路径即文件ID 来快速定义文件。

比如请求下边的文件:

 t5t5

1.通过组名tracker能够很快的定位到客户端需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”可以很快定位到文件所在目录,并根据文件名找到客户端需要访问的文件。

 

 

 

2      FastDFS+Nginx实现文件服务器

2.1    架构

 

2.1.1  架构图

 

t6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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