FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，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，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。
主页地址：https://github.com/happyfish100/fastdfs
FastDFS从2008年7月发布至今，已推出31个版本，后续完善和优化工作正在持续进行中。目前已有多家公司在生产环境中使用FastDFS。
FastDFS是一款类Google FS的开源分布式文件系统，它用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。它只能通过专有API对文件进行存取访问，不支持POSIX接口方式，不能mount使用。准确地讲，Google FS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS等类Google FS都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
FastDFS的设计理念
FastDFS是为互联网应用量身定做的分布式文件系统，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。和现有的类Google FS分布式文件系统相比，FastDFS的架构和设计理念有其独到之处，主要体现在轻量级、分组方式和对等结构三个方面。
- 轻量级
FastDFS只有两个角色：Tracker server和Storage server。Tracker server作为中心结点，其主要作用是负载均衡和调度。Tracker server在内存中记录分组和Storage server的状态等信息，不记录文件索引信息，占用的内存量很少。另外，客户端（应用）和Storage server访问Tracker server时，Tracker server扫描内存中的分组和Storage server信息，然后给出应答。由此可以看出Tracker server非常轻量化，不会成为系统瓶颈。
FastDFS中的Storage server在其他文件系统中通常称作Trunk server或Data server。Storage server直接利用OS的文件系统存储文件。FastDFS不会对文件进行分块存储，客户端上传的文件和Storage server上的文件一一对应。
众所周知，大多数网站都需要存储用户上传的文件，如图片、视频、电子文档等。出于降低带宽和存储成本的考虑，网站通常都会限制用户上传的文件大小，例如图片文件不能超过5MB、视频文件不能超过100MB等。我认为，对于互联网应用，文件分块存储没有多大的必要。它既没有带来多大的好处，又增加了系统的复杂性。FastDFS不对文件进行分块存储，与支持文件分块存储的DFS相比，更加简洁高效，并且完全能满足绝大多数互联网应用的实际需要。
在FastDFS中，客户端上传文件时，文件ID不是由客户端指定，而是由Storage server生成后返回给客户端的。文件ID中包含了组名、文件相对路径和文件名。
Storage server可以根据文件ID直接定位到文件。因此FastDFS集群中根本不需要存储文件索引信息，这是FastDFS比较轻量级的一个例证。
而其他文件系统则需要存储文件索引信息，这样的角色通常称作NameServer。其中mogileFS采用MySQL数据库来存储文件索引以及系统相关的信息，其局限性显而易见，MySQL将成为整个系统的瓶颈。
FastDFS轻量级的另外一个体现是代码量较小。包括了C客户端API、FastDHT客户端API和PHPextension等，代码行数不到5.2万行。
- 分组方式
类Google FS都支持文件冗余备份，例如Google FS、TFS的备份数是3。一个文件存储到哪几个存储结点，通常采用动态分配的方式。采用这种方式，一个文件存储到的结点是不确定的。举例说明，文件备份数是3，集群中有A、B、C、D四个存储结点。文件1可能存储在A、B、C三个结点，文件2可能存储在B、C、D三个结点，文件3可能存储在A、B、D三个结点。
FastDFS采用了分组存储方式。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，同组内的多台Storage server之间是互备关系，同组存储服务器上的文件是完全一致的。文件上传、下载、删除等操作可以在组内任意一台Storage server上进行。
类似木桶短板效应，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。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）。采用这样的分组存储方式，可以使用FastDFS对文件进行管理，使用主流的Web server如Apache、nginx等进行文件下载。
- 对等结构
FastDFS集群中的Tracker server也可以有多台，Tracker server和Storage server均不存在单点问题。Tracker server之间是对等关系，组内的Storage server之间也是对等关系。
传统的Master-Slave结构中的Master是单点，写操作仅针对Master。如果Master失效，需要将Slave提升为Master，实现逻辑会比较复杂。和Master-Slave结构相比，对等结构中所有结点的地位是相同的，每个结点都是Master，不存在单点问题。
2 系统结构
2.1跟踪器与存储结点
FastDFS服务端有两个角色：跟踪器（tracker）和存储节点（storage）。
跟踪器主要做调度工作，在访问上起负载均衡的作用。
存储节点存储文件，完成文件管理的所有功能：存储、同步和提供存取接口，FastDFS同时对文件的meta data进行管理。所谓文件的meta data就是文件的相关属性，以键值对（key value pair）方式表示，如：width=1024，其中的key为width，value为1024。文件meta data是文件属性列表，可以包含多个键值对。
FastDFS系统结构如下图所示：
为了支持大容量，存储节点（服务器）采用了分卷（或分组）的组织方式。存储系统由一个或多个卷组成，卷与卷之间的文件是相互独立的，所有卷的文件容量累加就是整个存储系统中的文件容量。
一个卷可以由一台或多台存储服务器组成，一个卷下的存储服务器中的文件都是相同的，卷中的多台存储服务器起到了冗余备份和负载均衡的作用。在卷中增加服务器时，同步已有的文件由系统自动完成，同步完成后，系统自动将新增服务器切换到线上提供服务。
当存储空间不足或即将耗尽时，可以动态添加卷。只需要增加一台或多台服务器，并将它们配置为一个新的卷，这样就扩大了存储系统的容量。FastDFS中的文件标识分为两个部分：卷名和文件名，二者缺一不可。
- Tracker server之间相互独立，不存在直接联系
- 客户端和Storage server主动连接Tracker server。Storage server主动向Tracker server报告其状态信息
- 一个组包含的Storage server不是通过配置文件设定的，而是通过Tracker server获取到的
- 不同组的Storage server之间不会相互通信，同组内的Storage server之间会相互连接进行文件同步
- 一个组的存储容量为该组内存储服务器容量最小的那个
上传流程：
1. Client询问Tracker server应上传到哪个Storage server；
2. Tracker server返回一台可用的Storage server，返回的数据为该Storage server的IP地址和端口；
3. Client直接和该Storage server建立连接，进行文件上传，Storage server返回新生成的文件ID，文件上传结束。
下载流程：
1. Client询问Tracker server可以下载指定文件的Storage server，参数为文件ID（包含Volume号和文件名）；
2. Tracker server返回一台可用的Storage server；
3. Client直接和该Storage server建立连接，完成文件下载。
4.生成文件名
当文件存储到某个子目录后，即认为该文件存储成功，接下来会为该文件生成一个文件名，文件名由group、存储目录、两级子目录、fileid、文件后缀名（由客户端指定，主要用于区分文件类型）拼接而成。
5.文件同步
写文件时，客户端将文件写至group组内一个storage server即认为写文件成功，storage server写完文件后，会由后台线程将文件同步至同group组内其他的storage server。
每个storage写文件后，同时会写一份binlog，binlog里不包含文件数据，只包含文件名等元信息，这份binlog用于后台同步，storage会记录向group内其他storage同步的进度，以便重启后能接上次的进度继续同步；进度以时间戳的方式进行记录，所以最好能保证集群内所有server的时钟保持同步。
storage的同步进度会作为元数据的一部分汇报到tracker上，tracke在选择读storage的时候会以同步进度作为参考。
比如一个group内有A、B、C三个storage server，A向C同步到进度为T1 (T1以前写的文件都已经同步到B上了），B向C同步到时间戳为T2（T2 > T1)，tracker接收到这些同步进度信息时，就会进行整理，将最小的那个做为C的同步时间戳，本例中T1即为C的同步时间戳为T1（即所有T1以前写的数据都已经同步到C上了）；同理，根据上述规则，tracker会为A、B生成一个同步时间戳。
客户端将一个文件上传到一台Storage server后，文件上传工作就结束了。由该Storage server根据binlog中的上传记录将这个文件同步到同组的其他Storage server。这样的文件同步方式是异步方式.
同步延迟问题：
异步方式带来了文件同步延迟的问题。新上传文件后，在尚未被同步过去的Storage server上访问该文件，会出现找不到文件的现象。FastDFS是如何解决文件同步延迟这个问题的呢？
文件的访问分为两种情况：文件更新和文件下载。
文件更新：包括设置文件附加属性和删除文件。文件的附加属性包括文件大小、图片宽度、图片高度等。FastDFS中，文件更新操作都会优先选择源Storage server，也就是该文件被上传到的那台Storage server。这样的做法不仅避免了文件同步延迟的问题，而且有效地避免了在多台Storage server上更新同一文件可能引起的时序错乱的问题。
文件下载：那么文件下载是如何解决文件同步延迟这个问题的呢？
要回答这个问题，需要先了解文件名中包含了什么样的信息。
Storage server生成的文件名（fileid）中，包含了源Storage server的IP地址和文件创建时间等字段。文件创建时间为UNIX时间戳，后面称为文件时间戳。从文件名或文件ID中，可以反解出这两个字段。
然后我们再来看一下，Tracker server是如何准确地知道一个文件已被同步到一台Storage server上的。前面已经讲过，文件同步采用主动推送的方式。另外，每台storage server都会定时向tracker server报告它向同组的其他storage server同步到的文件时间戳。当tracker server收到一台storage server的文件同步报告后，它会依次找出该组内各个storage server被同步到的文件时间戳最小值，作为storage server的一个属性记录到内存中。
FastDFS对文件同步延迟问题的解决方案
下面我们来看一下FastDFS采取的解决方法。
1.一个最简单的解决办法，和文件更新一样，优先选择源Storage server下载文件即可。这可以在Tracker server的配置文件中设置，对应的参数名为download_server。
2.另外一种选择Storage server的方法是轮流选择（round-robin）。当Client询问Tracker server有哪些Storage server可以下载指定文件时，Tracker server返回满足如下四个条件之一的Storage server：
- 该文件上传到的源Storage server，文件直接上传到该服务器上的；
- 文件创建时间戳 < Storage server被同步到的文件时间戳，这意味着当前文件已经被同步过来了；
- 文件创建时间戳=Storage server被同步到的文件时间戳，且（当前时间—文件创建时间戳） > 一个文件同步完成需要的最大时间（如5分钟）；
- （当前时间—文件创建时间戳） > 文件同步延迟阈值，比如我们把阈值设置为1天，表示文件同步在一天内肯定可以完成。