FastDFS Docker化部署 以及 Java SpringMVC实践
简介
FastDFS是一个轻量级分布式文件系统。可以对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,而且可以集群部署,有高可用保障。相应的竞品有Ceph、TFS等。相比而言FastDFS对硬件的要求比较低,所以适合中小型公司。
概念
FastDFS服务端由两个重要部分组成:跟踪器(Tracker)和存储节点(Storage)。
Tracker主要做调度工作,在访问上起负载均衡的作用。Tracker可以做集群部署,各个节点之间是平等的,客户端请求时采用轮询机制,某个Tracker不能提供服务时就换另一个。Storage启动后会连接到Tracker Server告知自己的Group信息,形成映射关联,并采用心跳机制保持状态。
Storage存储节点负责文件的存储,Storage可以集群部署。
Storage集群有以下特点:
- 以组(Group)为单位(也有称呼为卷 Volume的),集群的总容量为所有组的集合。
- 一个卷(组)内storage server之间相互通信,文件进行同步,保证卷内storage完全一致,所以一个卷的容量以最小的服务器为准。不同的卷之间相互不通信。
- 当某个卷的压力较大时可以添加storage server(纵向扩展),如果系统容量不够可以添加卷(横向扩展)。
上传流程
此章节根据资料整理,可能随着版本有所改变,这里只介绍大致的,以便了解整个运作流程。如果需要深入研究,建议还是以官方文档为标准。
一,客户端请求会打到负载均衡层,到tracker server时,由于每个server之间是对等的关系,所以可以任意选择一个tracker server。
二,到storage层:tracker server接收到upload file请求时,会为该请求分配一个可以存储该文件的group。
分配group规则:
- Round robin 轮询
- Specified group 指定一个group
- Load balance 剩余存储空间多的group优先
三,确定group后,tracker会在group内选择一个storage server给客户端。
在group内选择storage server时规则:
- Round robin 轮询
- First server ordered by ip 按ip排序
- First server ordered by priority,按优先级排序(优先级在storage上配置)
四,选择storage path:当分配好storage server后,客户端向storage发送写文件请求,storage将会为文件分配一个数据存储目录,支持规则如下:
- round robin 轮询
- 剩余存储空间最多的优先
五,生成File id:选定存储目录之后,storage会为文件生成一个File id。规则如下:
由storage server ip、文件创建时间、文件大小,文件crc32和一个随机数拼接而成,然后将这个二进制串进程base64编码,转换为可打印的字符串。
六,选择两级目录:每个存储目录下有两级256 * 256的子目录,storage会按文件Field进行两次hash,路由到其中的一个目录,然后将文件以file id为文件名存储到该子目录下。
一个文件路径最终由如下组成:组名/磁盘/目录/文件名
七,客户端upload file成功后,会拿到一个storage生成的文件名,接下来客户端根据这个文件名即可访问到该文件。
下载流程
下载流程如下:
一,选择tracker server:和upload file一样,在download file时随机选择tracker server。
二,选择group:tracker发送download请求给某个tracker,必须带上文件名信息,tracker从文件名中解析出group、大小、创建时间等信息,根据group信息获取对于的group。
三,选择storage server:从group中选择一个storage用来服务读请求。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到的时候,文件还没有同步到某些storage server上,为了尽量避免反问道这样的storage,tracker按照一定的规则选择group内可读的storage。
文件HTTP预览服务
Storage还可以结合nginx的fastdfs-nginx-module提供http服务,以实现图片等预览功能。
这个部分这里不做介绍,后续可能单独写篇文章,因为我发现对fastDFS集群提供http服务还是挺复杂,包括我下面找的docker镜像都不完善,主要是规划的问题,包括衍生的服务,缓存,以及对图片的处理(nginx+lua)这些,后续打算研究下,重新开源个docker构建镜像。
实战
安装、部署规划
FastDFS安装方法网上有很多教程,这里不多讲,我建议使用docker来运行FastDFS,可以自己根据安装步骤构建自己的镜像。然后在需要的机器直接运行,后续扩容也方便,再启动一个storage容器就可以了。
详细版安装推荐篇文章:https://segmentfault.com/a/1190000008674582
Docker集群搭建
我这里从github上找的一个别人构建好的镜像,可以直接使用。地址:https://github.com/luhuiguo/fastdfs-docker
使用方法也很简单
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
|
docker run -dti --network=host --name tracker -v /var/fdfs/tracker:/var/fdfs luhuiguo/fastdfs tracker
docker run -dti --network=host --name storage0 -e TRACKER_SERVER=10.1.5.85:22122 -v /var/fdfs/storage0:/var/fdfs luhuiguo/fastdfs storage
docker run -dti --network=host --name storage1 -e TRACKER_SERVER=10.1.5.85:22122 -v /var/fdfs/storage1:/var/fdfs luhuiguo/fastdfs storage
docker run -dti --network=host --name storage2 -e TRACKER_SERVER=10.1.5.85:22122 -e GROUP_NAME=group2 -e PORT=22222 -v /var/fdfs/storage2:/var/fdfs luhuiguo/fastdfs storage
|
部署注意点
1,原github地址上的usage介绍,启动storage0和storage1有一个参数错误(多一个-e),以我上面发的命令为准。
2,这里的TRACKER_SERVER注意改为你自己的,同一个网段内网ip。
3,实际上这里docker容器之间还是同一个物理主机上部署的(根据network而言),虽然后续可以通过加硬盘,然后新建storage绑定到新加硬盘mount上,但是如果是大公司的生产环境还是推荐建立一个overlay网络,具体见:https://www.cnblogs.com/bigberg/p/8521542.html,这样可以直接扩物理机集群了。另外这里也提供docker-compose方式启动服务,实际也不推荐使用,因为tracker和storage server以后必然是分开的,所以还是推荐单个docker容器保持灵活性。这里高级点可以用k8s进行自动扩容(后续打算重新开源个镜像)。
Java实践
导入需要包
这里使用官方的客户端包:https://github.com/happyfish100/fastdfs-client-java
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
| git clone https://github.com/happyfish100/fastdfs-client-java.git
cd fastdfs-client-java
mvn clean install
cd target
mvn install:install-file -DgroupId=org.csource -DartifactId=fastdfs-client-java -Dversion=1.27-SNAPSHOT -Dpackaging=jar -Dfile=fastdfs-client-java-1.27-SNAPSHOT.jar
|
在pom.xml中引入依赖
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
| <dependency> <groupId>org.csource</groupId> <artifactId>fastdfs-client-java</artifactId> <version>1.27-SNAPSHOT</version> </dependency>
<dependency> <groupId>commons-fileupload</groupId> <artifactId>commons-fileupload</artifactId> <version>1.3.1</version> </dependency>
<dependency> <groupId>commons-io</groupId> <artifactId>commons-io</artifactId> <version>2.2</version> </dependency>
<dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.1</version> </dependency>
|
添加Client配置
在resource目录下,添加conf/fdfs_client.conf配置文件
1 2 3 4 5 6 7 8
| connect_timeout = 2 network_timeout = 30 charset = UTF-8 http.tracker_http_port = 80 http.anti_steal_token = no http.secret_key = FastDFS1234567890
tracker_server = 192.168.1.163:22122
|
测试时实际上只需关注tracker_server,并且改为你自己的tracker server
添加文件上传bean
applicationContext.xml配置中添加文件上传bean
1 2 3 4
| <bean id="multipartResolver" class="org.springframework.web.multipart.commons.CommonsMultipartResolver"> <property name="maxUploadSize" value="62914560" /> <property name="defaultEncoding" value="UTF-8" /> </bean>
|
建一个Client封装
建一个简单的client封装(勿作生产使用)
FastDFSClient.java
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78
| package com.rootrl.fastDFSDemo.utiles;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.csource.common.NameValuePair; import org.csource.fastdfs.*;
import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.InputStream;
public class FastDFSClient {
private static StorageClient1 storageClient1 = null;
static { try { String classPath = new File(FastDFSClient.class.getResource("/").getFile()).getCanonicalPath(); String CONF_FILENAME = classPath + File.separator + "conf" + File.separator + "fdfs_client.conf"; ClientGlobal.init(CONF_FILENAME); TrackerClient trackerClient = new TrackerClient(ClientGlobal.g_tracker_group); TrackerServer trackerServer = trackerClient.getConnection(); StorageServer storageServer = trackerClient.getStoreStorage(trackerServer); storageClient1 = new StorageClient1(trackerServer, storageServer); } catch (Exception e) { System.out.println(e); } }
public static String uploadFile(InputStream fis, String fileName) { try { NameValuePair[] meta_list = null;
byte[] file_buff = null; if (fis != null) { int len = fis.available(); file_buff = new byte[len]; fis.read(file_buff); }
String fileid = storageClient1.upload_file1(file_buff, getFileExt(fileName), meta_list); return fileid; } catch (Exception ex) { return null; } finally { if (fis != null) { try { fis.close(); } catch (IOException e) { System.out.println(e); } } } }
private static String getFileExt(String fileName) { if (StringUtils.isBlank(fileName) || !fileName.contains(".")) { return ""; } else { return fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1); } } }
|
建立控制器
然后建立一个File控制器,做测试用
FileController.java
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
| package com.rootrl.fastDFSDemo.controller;
import com.rootrl.fastDFSDemo.utiles.FastDFSClient; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
@Controller @RequestMapping("fastdfs") public class FileController {
@RequestMapping(value = "upload") @ResponseBody public String uploadFileSample(@RequestParam MultipartFile file){
try { String fileId = FastDFSClient.uploadFile(file.getInputStream(), file.getOriginalFilename());
return fileId;
} catch (Exception e) { System.out.println(e.getMessage()); return "error"; } }
}
|
然后使用postman客户端测试,url为:http://localhost:8080/fastdfs/upload.do(依据自己实际情况变更)
注意postman使用post请求,然后切换到body/form-data标签项,添加一个Key为file,类型为file,然后value就可以上传文件了。成功会返回文件id,类似:group1/M00/00/00/wKgBo1zjxnOAT-k1AAAoMlb3hzU996.png
参考
https://blog.csdn.net/yxflovegs2012/article/details/53868362