分布式文件系统之Tfs是什么?

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Tfs

概念:

TFS(Team Foundation Server)是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器集群上,可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。

 

架构设计:

一个TFS集群由两个NameServer节点(一主一备)和多个DataServer节点组成以block(通常为64M,可配置)为单位存储和组织数据。这些服务程序都是作为一个用户级的程序运行在普通Linux机器上的。

NameServer主要管理维护Block和DataServer相关信息,包括DataServer加入,退出, 心跳信息, block和DataServer的对应关系建立,解除。正常情况下,一个块会在DataServer上存在, 主NameServer负责Block的创建,删除,复制,均衡,整理, NameServer不负责实际数据的读写,实际数据的读写由DataServer完成。

DataServer主要负责实际数据的存储和读写。
TFS会将多个小文件存储在同一个block中,并为block建立索引,以便快速在block中定位文件;每个block会存储多个副本到不同的机架上,以保证数据的高可靠性。

 

为了考虑容灾,NameServer采用了HA结构,即两台机器互为热备,同时运行,一台为主,一台为备,主机绑定到对外vip,提供服务;当主机器宕机后,迅速将vip绑定至备份NameServer,将其切换为主机,对外提供服务。

TFS采用了HA架构和平滑扩容,保证了整个文件系统的可用性和扩展性。同时扁平化的数据组织结构,可将文件名映射到文件的物理地址,简化了文件的访问流程,一定程度上为TFS提供了良好的读写性能。

 

部署方式:

HA结构平滑扩容

在TFS中,将大量的小文件(实际数据文件)合并成为一个大文件,这个大文件称为块(Block), 每个Block拥有在集群内唯一的编号(Block Id), Block Id在NameServer在创建Block的时候分配, NameServer维护block与DataServer的关系。Block中的实际数据都存储在DataServer上。而一台DataServer服务器一般会有多个独立DataServer进程存在,每个进程负责管理一个挂载点,这个挂载点一般是一个独立磁盘上的文件目录,以降低单个磁盘损坏带来的影响。

 

使用方法:

写操作:

TFS系统中,nameserver会保证一个文件有多个副本存储于不同的dataserver上以保证冗余。当由于dataserver服务器宕机或由于其他原因退出系统导致某些文件副本数量下降时,nameserver将会调度新的dataserver节点存储文件备份。同样为了保证数据一致性,当写入一个文件时,只有所有参与的dataserver均写入成功时,该操作才算成功。

  1. 客户端向nameserver发起写请求,nameserver返回一个dataserver列表

客户端首先向nameserver发起写请求,nameserver需要根据dataserver上的可写块,容量和负载加权平均来选择一个可写的block。并且在该block所在的多个dataserver中选择一个作为写入的master,这个选择过程也需要根据dataserver的负载以及当前作为master的次数来计算,使得每个dataserver作为master的机会均等。master一段选定,除非master宕机,不会更换,一旦master宕机,需要在剩余的dataserver中选择新的master。返回一个dataserver列表。

      2.客户端向master dataserver开始数据写入操作

master server将数据传输为其他的dataserver节点,只有当所有dataserver节点写入均成功时,master server才会向nameserver和客户端返回操作成功的信息。

 

读操作:

1)获得Block ID和File ID

根据TFS文件名解析出Block ID和block中的File ID。

2)获取dataserver地址

向nameserver发送查询请求得到Block ID所在的dataserver地址。
由于nameserver中维护了block和dataserver的对应关系,所以nameserver能够提供相应的信息。
Note: 由于TFS是把大量小文件放在一个block里面,
所以TFS的文件复制是基于block的,而且复制出来的block的block id应该是一致的。

3)请求文件

通过发送Block_ID、File_ID和offset为参数的读请求到对应的dataserver,得到文件内容。
dataserver会根据本地记录的信息来得到File ID所在block的偏移量,从而读取到正确的文件内容。

 

 

 

应用场景:

TFS为淘宝提供海量小文件存储,通常文件大小不超过1M,满足了淘宝对小文件存储的需求,被广泛地应用在淘宝各项应用中。主要针对海量的非结构化数据,构筑在普通的Linux机器集群上,可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。

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