分布式文件服务器go-fastdfs

 # 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。 - 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docker部署 - 支持自监控告警 - 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docker部署 - 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](https://github.com/sjqzhang/fastdfs/releases)极速体验，只需一分钟） `./fileserver` # 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` 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: ```python 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, files=files) print(r.text) ``` golang版本 ```go 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","path/to/file") req.Param("output","json") req.Param("scene","") req.Param("path","") req.ToJSON(&obj) fmt.Print(obj) } ``` [更多语言请参考](doc/upload.md) 部署图  # 有问题请[点击反馈](https://github.com/sjqzhang/go-fastdfs/issues/new) # 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） # Q&A - 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？ ``` 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 curl -F file=@data/00/00/_78HAFwyvN2AK6ChAAHg8gw80FQ213.jpg -F path=M00/00/00/ http://127.0.0.1:8080/upload 同理可以用一行命令迁移所有文件 cd fastdfs/data && find -type f |xargs -n 1 -I {} curl -F file=@data/{} -F path=M00/00/00/ http://127.0.0.1:8080/ 以上命令可以过迁粗糙 可以写一些简单脚本进行迁移 ``` - 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 特别说明： 需然用leveldb作为元数据存储，但不强依懒leveldb， 并且进行超过1亿以上的文件进行压测(可以用项目提供的脚本进行压测，有问题及时反馈到issue)， 1亿文件元数据大小约5G,导出元数据文本大小22G ``` - 还需要安装nginx么？ ``` 可以不安装，也可以选择安装 go fastdfs 本身就是一个高性能的web文件服务器。 ``` - 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 ``` - 内存占用很高是怎么回事？ ``` 正常情况下，内存应该低于2G，除非每天上传文件超过百万 内存异常，主要是集群的文件没有同步，同时开启了自动修复功能 处理办法，删除data目录下当天的errors.md5文件，关闭自动修复，重启服务 参阅系统状态说明 ``` - 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 ``` - 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 ``` - 如何压测？ ``` 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 ``` - 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，如果要两个复本就用两台组成一个集群，如果要三个复本 就三台组成一个集群。（注意每台服务器最好配置保持一样） 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. ``` - 有问题请[点击反馈](https://github.com/sjqzhang/go-fastdfs/issues/new)