davidmr001 / go-fastdfs

A simple fast, easy use distributed file system written by golang(similar fastdfs).一个简单的分布式文件存储服务（类fastdfs,称go-fastdfs），高性能，高可靠，运维方面省力省心，极其简单的设计让扩展随心所欲

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go-fastdfs设计理念--大道至简

分布式文件系统go-fastdfs（类fastdfs）在运维管理等方面优于fastdfs，更人性化

• 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
• 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

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，下载体验）

./fileserver

配置自动生成 (conf/cfg.json)

{
	"绑定端号": "端口",
	"addr": ":8080",
	"集群": "集群列表例如： http://10.1.xx.2:8080,http://10.1.xx.5:8080,http://10.1.xx.60:8080,注意是字符串数组(ip必须不一样)",
	"peers": ["http://10.1.xx.2:8080","http://10.1.xx.5:8080","http://10.1.xx.60:8080"],
	"组号": "组号",
	"group": "group1",
	"refresh_interval": 120,
	"是否自动重命名": "真假",
	"rename_file": false,
	"是否支持web上传": "真假",
	"enable_web_upload": true,
	"是否支持非日期路径": "真假",
	"enable_custom_path": true,
	"下载域名": "dowonload.web.com",
	"download_domain": "",
	"场景":"场景列表",
	"scenes":[],
	"默认场景":"",
	"default_scene":"default",
	"是否显示目录": "真假",
	"show_dir": true,
	"邮件配置":"",
	"mail":{
		"user":"[email protected]",
		"password":"abc",
		"host":"smtp.163.com:25"
	},
	"告警接收邮件列表":"",
	"alram_receivers":[],
	"告警接收URL":"",
	"alarm_url":"",
	"下载是否需带token":"真假",
	"download_use_token":false,
	"下载token过期时间":"",
	"download_token_expire":600,
	"是否自动修复":"可能存在性问题（每小时一次）",
	"auto_repair":true,
	 "文件去重算法md5可能存在冲突，默认md5":"sha1|md5",
         "file_sum_arithmetic":"md5"
}

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://127.0.0.1:8080

代码上传(选项参阅浏览器上传)

import requests
url = 'http://127.0.0.1:8080/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(.text)

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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

• 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

• 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
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

• 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。

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