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一、核心架构与组件

FastDFS 采用 Tracker + Storage 两层架构：

1. Tracker Server（跟踪服务器）

   • 作用：管理集群拓扑，调度文件访问（负载均衡）。

   • 要求：

     • 至少部署 2 个节点（避免单点故障）。

     • 通过 client.conf 配置客户端连接。

     • 本身无状态，可水平扩展。

2. Storage Server（存储服务器）

   • 作用：实际存储文件数据（分卷管理）。

   • 要求：

     • 每个存储节点划分为多个 Volume（卷），卷内分 Trunk（分块）。

     • 支持 Group（组）：同组节点存储相同数据（冗余），不同组存储不同数据（扩容）。

     • 数据同步：组内节点通过 Binlog 异步同步。

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二、核心功能要求

功能	要求细节
文件上传	客户端 → Tracker 获取 Storage IP → 直连 Storage 上传，返回文件ID（如 group1/M00/00/01/abc.jpg）。
文件下载	通过文件ID从 Tracker 获取 Storage 地址，直接访问 Storage。
文件删除	需提供文件ID，由 Storage 执行删除并同步组内节点。
冗余备份	通过 Group 内多副本（默认2副本，可配置）保障高可用。
负载均衡	Tracker 按策略（轮询、最小连接数等）分配 Storage 节点。
扩展性	动态添加 Storage Group 实现容量扩展；新增 Tracker 提升调度能力。

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三、部署与运维要求

类别	要求
操作系统	Linux（推荐 CentOS 7+/Ubuntu 18.04+）
依赖	libfastcommon（基础库）、nginx（可选，用于 HTTP 访问扩展）。
网络	内网低延迟（Storage 组内同步对网络敏感）。
存储	直接使用本地文件系统（如 Ext4/XFS），无需额外分布式文件系统（如 HDFS）。
高可用	- Tracker：至少 2 节点 + Keepalived/VIP。 - Storage：每组至少 2 节点。
监控	通过 fdfs_monitor 工具检查节点状态，或集成 Prometheus + Grafana。

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四、性能与限制

指标	说明
文件大小	建议 < 500MB（大文件需分片，性能下降）。
吞吐量	依赖网络和磁盘 I/O，单节点可处理数千 QPS（小文件场景）。
元数据	无中心元数据库，文件寻址通过 Tracker 调度。
协议支持	原生仅支持 专用 API，HTTP 访问需通过 fastdfs-nginx-module 扩展。
POSIX 兼容性	不支持（非通用文件系统接口）。

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五、安全要求

措施	说明
防盗链	通过 Token 校验（如 ts + secret_key 生成 MD5）。
IP 白名单	在 Tracker 配置 http.anti_steal.check_token 限制访问来源。
内网隔离	Storage/Tracker 节点部署在内网，仅通过 Nginx 网关对外暴露 HTTP。

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六、适用场景 vs 不适用场景

适用场景	不适用场景
✅ 海量小文件存储（图片、短视频）	❌ 大文件（>1GB）存储
✅ 高并发读取（CDN 前端缓存友好）	❌ 需 POSIX 接口访问的场景
✅ 简单冗余备份需求	❌ 强一致性事务（如数据库）
✅ 低成本扩展方案	❌ 复杂元数据管理（如目录树权限）

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七、生态工具

1. 管理界面

   • FastDFS Web Manager

   • FastDFS Dashboard（第三方）

2. 客户端 SDK

   • 支持 Java/Python/PHP/C/C++ 等主流语言。

3. 与云原生集成

   • Kubernetes 部署需自行编排 StatefulSet（Storage）和 Deployment（Tracker）。

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八、关键配置示例

# tracker.conf
port=22122
base_path=/data/fastdfs/tracker# storage.conf
group_name=group1
tracker_server=192.168.1.100:22122
tracker_server=192.168.1.101:22122
store_path0=/data/fastdfs/storage

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总结

FastDFS 的核心价值在于：

以简单架构实现小文件的高性能分布式存储，适合对 POSIX 无强需求、追求轻量化的场景。
运维重点在于 Tracker 高可用、Storage 组内同步优化及 HTTP 网关扩展。