FastDFS是一个轻量级的分布式文件系统，在实际生产环境往往以集群的形式部署，保证了服务的高可用。本文重点阐述FastDFS集群的搭建和项目实战。
工作流程
上传流程图
下载流程图
基本概念可参考作者上篇文章：
底层原理
FastDFS不会对文件进行分块存储，直接保存到Storage服务上，这也是不适合超大文件存储的原因，官方建议(4K~500M)，优点：简介高效。
FastDFS采用分组存储方式，同一组可以包括多个Storage Server，其中一个Storage接收到上传的文件，会同步文件到同组其他Storage Server。
一个组的存储容量为组内Storage Server容量最小的那个。优点：组内服务压力较大时可以增加Storage Server来缓解压力；系统容量不足时增加组来获得更大的存储空间。
文件上传成功返回的文件ID由组名，磁盘目录和文件名构成。
集群服务器规划
系统环境：centos 7.3
跟踪服务器1(Tracker)：192.168.72.135
跟踪服务器2(Tracker)：192.168.72.136
存储服务器1(Storage)：
192.168.72.135---(group1)
存储服务器2(Storage)：
192.168.72.136---(group1)
存储服务器3(Storage)：
192.168.72.137---(group2)
由于电脑性能有限，但要模拟多group，只虚拟了3个节点，对group1做了两个节点来备份数据，group2为单节点，生产环境要每个组至少两个节点来保证高可用。
安装包
fastdfs-5.11.tar.gz
fastdfs-nginx-module-master.zip
libfastcommon-1.0.36.tar.gz
nginx-1.8.1.tar.gz
集群部署
Tracker和Storage部署
1：节点1，节2，节点3分别安装FastDFS，具体安装参考上篇文章：
2：分别关闭三个节点的防火墙，或者配置防火墙开放端口，关闭防火墙: systemctl stop firewalld
3：修改节点1的tracker.conf配置文件：
>mkdir /data/fdfs-tracker
>vi /etc/fdfs/tracker.conf
把base_path修改为：
base_path=/data/fdfs-tracker
4：修改节点2的tracker.conf配置文件：同上
5：修改节点1的storage.conf配置文件：
> mkdir /data/fdfs-storage/base
> mkdir /data/fdfs-storage/storage0
>vi /etc/fdfs/storage.conf
把group_name修改为：
group_name=group1
把base_path修改为：
base_path=/data/fdfs-storage/base
把store_path0修改为：
store_path0=/data/fdfs-storage/storage0
把tracker_server修改两个tracker节点地址：
tracker_server=192.168.72.135:22122
tracker_server=192.168.72.136:22122
6：修改节点2的storage.conf配置文件，同步骤5。
7：修改节点3的storage.conf配置文件，
把group_name修改为：
group_name=group2
其他同步骤5。
8：节点1，节点2上启动tracker服务
>service fdfs_trackerd start
9：节点1，节点2和节点3上启动storage服务
>service fdfs_storaged start
Tracker和Storage安装完成，可以使用FastDFS自带的客户端进行上传下载测试，具体操作方法，
fastdfs-nginx-module和nginx安装
所有节点安装fastdfs-nginx-module模块
fastdfs-nginx-module模块作用：
文件上传到组内一个storage存储后，storage服务会吧文件同步到组内其他storage，这就存在时间延时问题，如果此时客户端通过nginx访问到还未同步完成的组内其他storage会导致文件不存在无法访问错误，fastdfs-nginx-module可以解决该问题的发生，通过重定向到源storage节点来获取文件。
root目录解压fastdfs-nginx-module：
>unzip fastdfs-nginx-module.zip
安装依赖包：
>yum install gcc gcc-c++ make automake autoconf libtool pcre* zlib openssl openssl-devel
安装nginx
>tar -zxvf nginx-1.8.1.tar.gz
>cd nginx-1.8.1
>./configure --prefix=/opt/nginx --add-module=/roo/fastdfs-nginx-module/src
>make && make install
复制fastdfs-nginx-module中配置文件到/etc/fdfs目录，并修改配置文件：
>cp /root/fastdfs-nginx-module/src/mod_fastdfs.conf /etc/fdfs
>vi /etc/fdfs/mod_fastdfs.conf
tracker_server修改为：
tracker_server=192.168.72.135:22122
tracker_server=192.168.72.136:22122
group_name修改为：
节点1：group_name=group1
节点2：group_name=group1
节点3：group_name=group2
url_have_group_name修改为：
url_have_group_name = true
复制FastDFS部分配置文件到/etc/fdfs目录：
> cd /root/fastdfs-5.1/conf
>cp http.conf mime.types /etc/fdfs/
修改nginx.conf配置文件：
启动nginx：
>./nginx -c conf/nginx.conf
到此FastDFS集群已经搭建完成，文件上传后可以通过任意storage节点上的nginx来获得文件
实战
FastDFS提供了C，PHP和java客户端，选用java客户端来进行实战。
创建maven工程，pom.xml文件添加依赖：
<dependency>
<groupId>net.oschina.zcx7878</groupId>
<artifactId>fastdfs-client-java</artifactId>
<version>1.27.0.0</version>
</dependency>添加配置文件
src/main/resoureces目录下添加fdfs_clent.conf配置文件，内容如下：
connect_timeout = 60
network_timeout = 60
charset = UTF-8
http.tracker_http_port = 8080
http.anti_steal_token = no
#tracker服务地址
tracker_server = 192.168.72.135:22122
tracker_server = 192.168.72.136:22122
创建FdfsClient类
静态代码块：
private static StorageClient1 storageClient1 = null;
private static String trackerServerUrl = null;
//初始化FastDFS Client
static{
try{
ClientGlobal.init("src/main/resources/fdfs_client.conf");
TrackerClient trackerClient = new TrackerClient(ClientGlobal.g_tracker_group);
TrackerServer trackerServer = trackerClient.getConnection();
if (trackerServer == null){
System.out.println("getConnect return null");
}
trackerServerUrl = trackerServer.getInetSocketAddress().getHostString();
System.out.println("trackerServerUrl" + trackerServerUrl);
StorageServer storageServer = trackerClient.getStoreStorage(trackerServer);
if (storageServer == null){
System.out.println("getStoreStorage return null");
}
storageClient1 = new StorageClient1(trackerServer,storageServer);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}文件上传
public static String uploadFile(File file, String fileExt, Map<String,String> metaList) {
try {
byte[] buff = FileUtils.getFileByte(file);
NameValuePair[] nameValuePairs = null;
if (metaList != null) {
nameValuePairs = new NameValuePair[metaList.size()];
int index = 0;
for (Iterator<Map.Entry<String,String>> iterator = metaList.entrySet().iterator(); iterator.hasNext();) {
Map.Entry<String,String> entry = iterator.next();
String name = entry.getKey();
String value = entry.getValue();
nameValuePairs[index++] = new NameValuePair(name,value);
}
}
return "http://"+ trackerServerUrl + "/" + storageClient1.upload_file1(buff, fileExt, nameValuePairs);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}文件下载
public static int downloadFile(String fileId, String filePath,String fileName) {
FileOutputStream fos = null;
try {
byte[] content = storageClient1.download_file1(fileId);
FileUtils.getFile(content, filePath, fileName);
return 0;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (fos != null) {
try {
fos.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return -1;
}
获得文件属性
public static Map<String,String> getFileMetadata(String fileId) {
try {
NameValuePair[] metaList = storageClient1.get_metadata1(fileId);
if (metaList != null) {
HashMap<String,String> map = new HashMap<String, String>();
for (NameValuePair metaItem : metaList) {
map.put(metaItem.getName(),metaItem.getValue());
}
return map;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}文件删除
public static int deleteFile(String fileId) {
try {
return storageClient1.delete_file1(fileId);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return -1;
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