什么是FastDFS？
FastDFS是用c语言编写的一款开源的轻量级分布式文件系统。
个人的理解)hadoop也是一个分布式文件系统，hadoop是处理大数据的，什么是大数据呢？就是海量数据。海量数据你一块磁盘估计存不下，那么就需要把数据存到多个磁盘上，还得统一管理，这时就需要一个分布式文件系统来管理。FastDFS同样也是这么一个意思，图片我们有很多，但容量有上限，所以我们要把这些所有的图片存储到多台服务器上，还要进行统一管理，那么就需要一个分布式文件系统，很显然那就是FastDFS了，FastDFS适合于存取图片。
它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问等，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，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。
对于项目中图片上传这个功能，可以搭建一个图片服务器专门保存图片。
FastDFS架构
FastDFS架构包括 Tracker server和Storage server。客户端请求Tracker server进行文件上传、下载，通过Tracker server调度最终由Storage server完成文件上传和下载。
Trackerserver作用是负载均衡和调度，通过Trackerserver在文件上传时可以根据一些策略找到Storage server提供文件上传服务。可以将tracker称为追踪服务器或调度服务器。
Storageserver作用是文件存储，客户端上传的文件最终存储在Storage服务器上，Storage server没有实现自己的文件系统而是利用操作系统的文件系统来管理文件。可以将storage称为存储服务器。
我们从上图还能看到，Client端可以有多个，也就是同时支持多个客户端对FastDFS集群服务进行访问，Tracker是跟踪器，负责协调Client与Storage之间的交互，为了实现高可用性，需要用多个Tracker来作为跟踪器。Storage是专门用来存储东西的，而且是分组进行存储的，每一组可以有多台设备，这几台设备存储的内容完全一致，这样做也是为了高可用性，当现有分组容量不够时，我们可以水平扩容，即增加分组来达到扩容的目的。另外需要注意的一点是，如果一组中的设备容量大小不一致，比如设备A容量是80G，设备B的容量是100G，那么这两台设备所在的组的容量会以小的容量为准，也就是说，当存储的东西大小超过80G时，我们将无法存储到该组中了。Client端在与Storage进行交互的时候也与Tracker cluster进行交互，说的通俗点就是Storage向Tracker cluster进行汇报登记，告诉Tracker现在自己哪些位置还空闲，剩余空间是多大。
文件上传的流程
从中可以看到，Client想上传图片，它先向Tracker进行询问，Tracker查看一下登记信息之后，告诉Client哪个storage当前空闲，Tracker会把IP和端口号都返回给Client，Client在拿到IP和端口号之后，便不再需要通过Tracker，直接便向Storage进行上传图片，Storage在保存图片的同时，会向Tracker进行汇报，告诉Tracker它当前是否还留有剩余空间，以及剩余空间大小。汇报完之后，Storage将服务器上存储图片的地址返回给Client，Client可以拿着这个地址进行访问图片。说得更加细致一点，客户端上传文件后存储服务器将文件ID返回给客户端，此文件ID用于以后访问该文件的索引信息。文件索引信息包括：组名，虚拟磁盘路径，数据两级目录，文件名，如下所示：
- 组名：文件上传后所在的storage组名称，在文件上传成功后由storage服务器返回，需要客户端自行保存。
- 虚拟磁盘路径：storage配置的虚拟路径，与磁盘选项
store_path*对应。如果配置了store_path0则是M00，如果配置了store_path1则是M01，以此类推。 - 数据两级目录：storage服务器在每个虚拟磁盘路径下创建的两级目录，用于存储数据文件。
- 文件名：与文件上传时不同。是由存储服务器根据特定信息生成，文件名包含：源存储服务器IP地址、文件创建时间戳、文件大小、随机数和文件拓展名等信息。
文件下载的流程
文件下载的步骤可以是：
- client询问tracker下载文件的storage，参数为文件标识（组名和文件名）。
- tracker返回一台可用的storage。
- client直接和storage通讯完成文件下载。