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vendor add json golang-set 2019-01-30 11:39:01 +08:00
benchmark.py add benchmark exception catch 2019-01-28 21:56:35 +08:00
Dockerfile dockerfile support 2019-01-30 15:49:28 +08:00
fileserver.go remove file 2019-02-11 17:39:00 +08:00
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go-fastdfs是一个基于http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:

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

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)
}

更多请参考

部署图 部署图

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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
  • 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.