FastDFS Docker化部署 以及 Java SpringMVC实践

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

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# 启动一个tracker服务器
docker run -dti --network=host --name tracker -v /var/fdfs/tracker:/var/fdfs luhuiguo/fastdfs tracker

# 启动storage0
docker run -dti --network=host --name storage0 -e TRACKER_SERVER=10.1.5.85:22122 -v /var/fdfs/storage0:/var/fdfs luhuiguo/fastdfs storage

# 再启动一个storage1
docker run -dti --network=host --name storage1 -e TRACKER_SERVER=10.1.5.85:22122 -v /var/fdfs/storage1:/var/fdfs luhuiguo/fastdfs storage

# 启动一个新组的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

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# 下载源码
git clone https://github.com/happyfish100/fastdfs-client-java.git

cd fastdfs-client-java

# 打jar包
mvn clean install

# 输出目录
cd target

# 导入到本地仓库 注意这里version根据实际生成的来
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

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<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

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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

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<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

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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 {
// 获取配置文件
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);
// 获取触发器
TrackerClient trackerClient = new TrackerClient(ClientGlobal.g_tracker_group);
TrackerServer trackerServer = trackerClient.getConnection();
// 获取存储服务器
StorageServer storageServer = trackerClient.getStoreStorage(trackerServer);
storageClient1 = new StorageClient1(trackerServer, storageServer);
} catch (Exception e) {
System.out.println(e);
}
}

/**
* 上传文件
* @param fis 文件输入流
* @param fileName 文件名称
* @return
*/
public static String uploadFile(InputStream fis, String fileName) {
try {
NameValuePair[] meta_list = null;

//将输入流写入file_buff数组
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);
}
}
}
}


/**
* 获取文件后缀
* @param fileName
* @return
*/
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

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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

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