zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 把项目中那些恶心的无处存储的大块数据都丢到FastDFS之快速搭建

           在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都

    觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了。。。放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一起,

    还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀。。。直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能

    怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面吧,对.net程序员来说,没有这个缘分,好不容易微软有一个.net hadoop sdk,说放弃就放弃了,兼具以上各种特性,

    最后目光只能落到FastDFS上了。

    一: FastDFS

          fastDFS的本意是一个分布式的文件系统,所以大家可以上传各种小文件,包括这篇和大家说到的那些一坨一坨的数据,同样你也可以认为是一些小文件,

    下面我画一下它的大概架构图:

    我来解释一下:

    1.  fastDFS是按照Group的形式对file进行分组存储的,这里的group1你可以理解成C盘,group2理解成D盘,所有的数据都是在Group来划分的。

    2.  为了提高读取性能和热备份,我们把group1放到了两台机器上,大概可能觉得有点浪费,对吧,事实就是这样。

    3.  为了提高扩展性,因为单机是有存储上限的,这时候你可以再新建一个group2,也就是D盘,放到另外机器上,这样你就扩容了,对吧。

    4.  trackerServer主要用来保存group和storage的一些状态信息,主要和client端进行交互,返回正确的storeage server地址,这个和hadoop的

         namenode其实是同一个角色的。

    5. 这里要注意的一个地方就是,client端在存储file的时候,需要告诉trackerserver,你需要存储到哪一个group中,比如group1还是group2?

    二:下载安装【CentOS】

         为了方便测试,这里我部署到一台CentOS了。

    1. 下载fastDFS基础包: https://github.com/happyfish100/libfastcommon/releases

    2. 然后下载fast源码包:https://github.com/happyfish100/fastdfs/releases

       

    3. wget之后,先把libfastcommon给安装一下

    tar -xzvf V1.0.36
    cd libfastcommon-1.0.36
    ./make.sh && ./make.sh install

      再把fastdfs安装一下。

    tar -xzvf V5.11
    cd fastdfs-5.11
    ./make.sh &&./make.sh install

    这样的话,我们的fast就算安装好了,因为是默认安装,所以配置文件是在 /etc/fdfs目录下,启动服务在/etc/init.d下。

    [root@localhost ~]# cd /etc/fdfs
    [root@localhost fdfs]# ls
     client.conf client.conf.sample storage.conf.sample storage_ids.conf.sample tracker.conf.sample
    
    [root@localhost fdfs]# cd /etc/init.d
    [root@localhost init.d]# ls
    fdfs_storaged  fdfs_trackerd  functions  netconsole  network  README
    [root@localhost init.d]# 

      然后再把两个storage.conf.sample 和 tracker.conf.sample中copy出我们需要配置的文件。

    [root@localhost fdfs]# cp storage.conf.sample storage.conf
    [root@localhost fdfs]# cp tracker.conf.sample tracker.conf
    [root@localhost fdfs]# ls
    client.conf  client.conf.sample  storage.conf  storage.conf.sample  storage_ids.conf.sample  tracker.conf  tracker.conf.sample
    [root@localhost fdfs]# 

      4.  tracker.conf 配置

        这个配置文件,主要是配置里面的base_path。

    # the base path to store data and log files
    base_path=/usr/fast/fastdfs-5.11/data/tracker

       指定完路径之后,我们创建一个data文件夹和tracker文件夹。

    5. storage.conf 配置

        这个配置文件,我们主要配置三样东西。

    1.  本storage服务器的groupname,大家看过架构图应该也明白了,对吧。

    2.  为了提高磁盘读写,可以指定本groupname的file存储在哪些磁盘上。

    3. 指定和哪一台trackerserver进行交互。

    # the name of the group this storage server belongs to
    #
    # comment or remove this item for fetching from tracker server,
    # in this case, use_storage_id must set to true in tracker.conf,
    # and storage_ids.conf must be configed correctly.
    group_name=group1
    
    
    # the base path to store data and log files
    base_path=/usr/fast/fastdfs-5.11/data/storage
    
    # path(disk or mount point) count, default value is 1
    store_path_count=1
    
    # store_path#, based 0, if store_path0 not exists, it's value is base_path
    # the paths must be exist
    store_path0=/usr/fast/fastdfs-5.11/data/storage/0
    #store_path1=/home/yuqing/fastdfs2
    
    # tracker_server can ocur more than once, and tracker_server format is
    #  "host:port", host can be hostname or ip address
    tracker_server=192.168.23.152:22122

    然后在data目录下创建storage和0文件夹

    6.启动 FastDFS,可以看到22122的端口已经启动了,说明搭建成功

    [root@localhost ~]# /etc/init.d/fdfs_trackerd start
    Starting fdfs_trackerd (via systemctl):                    [  OK  ]
    [root@localhost ~]# /etc/init.d/fdfs_storaged start
    Starting fdfs_storaged (via systemctl):                    [  OK  ]
    [root@localhost 0]# netstat -tlnp
    Active Internet connections (only servers)
    Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program name    
    tcp        0      0 0.0.0.0:22122           0.0.0.0:*               LISTEN      4346/fdfs_trackerd  
    tcp        0      0 192.168.122.1:53        0.0.0.0:*               LISTEN      1786/dnsmasq        
    tcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      1129/sshd           
    tcp        0      0 127.0.0.1:631           0.0.0.0:*               LISTEN      1128/cupsd          
    tcp        0      0 0.0.0.0:23000           0.0.0.0:*               LISTEN      4171/fdfs_storaged  
    tcp        0      0 127.0.0.1:25            0.0.0.0:*               LISTEN      1556/master         
    tcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      1129/sshd           
    tcp6       0      0 ::1:631                 :::*                    LISTEN      1128/cupsd          
    tcp6       0      0 ::1:25                  :::*                    LISTEN      1556/master         
    [root@localhost 0]# 

    三:使用C#客户端

         在github上有一个C#的客户端,大概可以使用一下:https://github.com/smartbooks/FastDFS.Client   或者通过nuget上搜一下:

    class Program
        {
            static void Main(string[] args)
            {
                ConnectionManager.InitializeForConfigSection(new FastDfsConfig()
                {
                    FastDfsServer = new List<FastDfsServer>()
                    {
                        new FastDfsServer()
                        {
                             IpAddress="192.168.2.25",
                              Port=22122
                        }
                    }
                });
    
                var storageNode = FastDFSClient.GetStorageNode("group1");
    
                var path = FastDFSClient.UploadFile(storageNode, new byte[10000], ".txt");
    
                var rsp = FastDFSClient.DownloadFile(storageNode, path);
    
                Debug.WriteLine("上传的文件返回路径:{0}, 下载获取文件大小:{1}", path, rsp.Length);
            }
        }

    好了,本篇就说这么多了,希望对你有帮助。

  • 相关阅读:
    Flink--Window apply
    Flink--time-window 的高级用法
    Flink的Windows
    Flink的流处理--KeyBy
    Flink的分布式缓存
    Flink的广播变量
    Flink--本地执行和集群执行
    Flink-- 数据输出Data Sinks
    存储管理-页式管理
    存储管理-覆盖技术和交换技术
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/7928345.html
Copyright © 2011-2022 走看看