搭建分布式文件系统

FastDFS介绍1.什么是FastDFSFastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统。

FastDFS为互联网量身定制，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，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。

FastDFS特点如下：1.分组存储,简单灵活;2.对等结构,不存在单点;3.文件ID由FastDFS生成,作为文件访问凭证.FastDFS不需要传统的名称服务器或元服务器;4.大、中、小文件均可以很好支持,可以存储海量小文件;5.一台存储支持多块磁盘,支持单盘数据恢复;6.提供了nginx扩展模块,可以和nginx无缝衔接;7.支持多线程方式上传和下载文件,支持断点续传;8.存储服务器上可以保存文件附加属性。

2.应用场景FastDFS是一个开源的高性能分布式文件系统。

它的主要功能包括：文件存储，文件同步和文件访问（文件上传和文件下载），它可以解决高容量和负载平衡问题。

FastDFS应满足基于照片共享网站和视频共享网站等文件服务的网站的要求。

FastDFS特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size < 500MB）为载体的在线服务。

3.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。

Tracker server作用是负载均衡和调度，通过Tracker server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。

Storage server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。

由于用户数量的不断攀升,我对访问量大的应用实现了可扩展、高可靠的集群部署（即lvs+keepalived的方式），但仍然有用户反馈访问慢的问题。

通过排查个服务器的情况，发现问题的根源在于共享存储服务器NFS。

在我这个网络环境里，N个服务器通过nfs方式共享一个服务器的存储空间，使得 NFS服务器不堪重负。

察看系统日志，全是nfs服务超时之类的报错。

一般情况下，当nfs客户端数目较小的时候，NFS性能不会出现问题；一旦NFS服务器数目过多，并且是那种读写都比较频繁的操作，所得到的结果就不是我们所期待的。

下面是某个集群使用nfs共享的示意图：这种架构除了性能问题而外，还存在单点故障，一旦这个NFS服务器发生故障，所有靠共享提供数据的应用就不再可用，尽管用rsync方式同步数据到另外一个服务器上做nfs服务的备份，但这对提高整个系统的性能毫无帮助。

基于这样一种需求，我们需要对nfs服务器进行优化或采取别的解决方案，然而优化并不能对应对日益增多的客户端的性能要求，因此唯一的选择只能是采取别的解决方案了；通过调研，分布式文件系统是一个比较合适的选择。

采用分布式文件系统后，服务器之间的数据访问不再是一对多的关系（1个NFS服务器，多个NFS 客户端），而是多对多的关系，这样一来，性能大幅提升毫无问题。

到目前为止，有数十种以上的分布式文件系统解决方案可供选择，如lustre,hadoop,Pnfs等等。

我尝试了 PVFS,hadoop,moosefs这三种应用，参看了lustre、KFS等诸多技术实施方法，最后我选择了moosefs（以下简称MFS）这种分布式文件系统来作为我的共享存储服务器。

为什么要选它呢？我来说说我的一些看法：1、实施起来简单。

MFS的安装、部署、配置相对于其他几种工具来说，要简单和容易得多。

看看lustre 700多页的pdf文档，让人头昏吧。

2、不停服务扩容。

MFS框架做好后，随时增加服务器扩充容量；扩充和减少容量皆不会影响现有的服务。

高中体育面试-《正面上手发球》教案教学目标：1.掌握正面上手发球的技巧和要点，提高球员的发球水平。

2.通过多次练习，加深球员对正面上手发球的理解和熟练度。

教学内容：1.正面上手发球的基本技巧2.正面上手发球的要点教学重点：1.正面上手发球的正确姿势和要领的认识与掌握。

2.通过练习加深对正面上手发球的理解和掌握。

教学难点：掌握正面上手发球技巧的同时，准确判断对方的传球方向，提高球员的反应速度。

教学过程：一、引入引导学生回忆上一次比赛或训练中自己使用正面上手发球的情况，并介绍今天的学习目标和内容。

二、教学内容1.正面上手发球的基本技巧(1)体位：双脚分开与肩同宽，身体保持平衡，身体微微向前倾斜。

(2)手臂：上身略微下压，臂部稍微弯曲，左手置于腰部以保持平衡。

(3)发力：手背上托，手臂与肩同高，掌心向球心打，掌心先碰到球，球被推出。

(4)视线：注意观察对方球员的传球方向，及时击球。

(5)姿势：注重身体协调性，注意手部动作与眼睛配合。

2.正面上手发球的要点(1)掌握正面上手发球姿势和基本技巧，保持身体平衡和手臂灵活度。

(2)准确判断对方的传球方向，预判球的落点和速度。

(3)动作要求齐肩齐胸、发力准确。

(4)注意掌握好视线，随时关注对方的传球。

(5)练习时，注意对方传球者的角度，保持自己的位置，注意传球者的目光和传球方法。

三、实践练习1.分组练习：将学生分成两组进行练习，一组进行正面上手发球，另一组进行接球练习。

2.配合练习：将学生分成不同的小组进行配对练习，要求学生在配合中增强控制和准确性。

3.比赛练习：将学生分成两个队进行正面上手发球比赛，加强练习效果。

四、总结复习教学内容，询问学生的收获和理解，并给予肯定和鼓励。

五、作业自由练习正面上手发球10分钟以上。

分布式⽂件存储MinIO实战1.分布式⽂件系统应⽤场景互联⽹海量⾮结构化数据的存储需求电商⽹站：海量商品图⽚视频⽹站：海量视频⽂件⽹盘 : 海量⽂件社交⽹站：海量图⽚1.1 Minio介绍MinIO 是⼀个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。

它兼容亚马逊S3云存储服务接⼝，⾮ 常适合于存储⼤容量⾮结构化的数据，例如图⽚、视频、⽇志⽂件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，⽽ ⼀个对象⽂件可以是任意⼤⼩，从⼏kb到最⼤5T不等。

MinIO是⼀个⾮常轻量的服务,可以很简单的和其他应⽤的结合，类似 NodeJS, Redis 或者 MySQL。

对象存储服务（Object Storage Service，OSS）是⼀种海量、安全、低成本、⾼可靠的云存储服 务，适合存放任意类型的⽂件。

容量和处理能⼒弹性扩展，多种存储类型供选择，全⾯优化存储成 本。

对于中⼩型企业，如果不选择存储上云，那么 Minio 是个不错的选择，⿇雀虽⼩，五脏俱全。

当然 Minio 除了直接作为对象存储使⽤，还可以作为云上对象存储服务的⽹关层，⽆缝对接到 Amazon S3、 MicroSoft Azure。

在中国：阿⾥巴巴、腾讯、百度、中国联通、华为、中国移动等等9000多家企业也都在使⽤MinIO产 品。

Minio优点部署简单: ⼀个single⼆进制⽂件即是⼀切，还可⽀持各种平台。

minio⽀持海量存储，可按zone扩展(原zone不受任何影响)，⽀持单个对象最⼤5TB;兼容Amazon S3接⼝，充分考虑开发⼈员的需求和体验;低冗余且磁盘损坏⾼容忍，标准且最⾼的数据冗余系数为2(即存储⼀个1M的数据对象，实际占⽤ 磁盘空间为2M)。

但在任意n/2块disk损坏的情况下依然可以读出数据(n为⼀个纠删码集合(Erasure Coding Set)中的disk数量)。

并且这种损坏恢复是基于单个对象的，⽽不是基于整个存储卷的。

非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着互联网的快速发展和智能设备的普及，非结构化数据的产生量呈现爆发式增长。

非结构化数据是指那些没有明确定义的数据，包括文本、图象、音频、视频等形式的数据。

这些数据通常无法通过传统的关系型数据库进行存储和管理，因此需要寻觅一种高效的非结构化数据存储解决方案。

二、问题定义在面对海量的非结构化数据时，传统的关系型数据库往往无法满足存储和查询的需求。

因此，我们需要寻觅一种解决方案，能够高效地存储和管理非结构化数据，并能够提供快速的查询和分析功能。

三、解决方案为了解决非结构化数据存储的问题，我们提出了以下解决方案：1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件存储在多个节点上的系统，可以提供高可靠性和高可扩展性。

通过将非结构化数据分散存储在多个节点上，可以有效地解决数据存储的容量和性能问题。

同时，分布式文件系统还可以提供数据冗余和容错机制，确保数据的安全性和可靠性。

2. 对象存储对象存储是一种将数据以对象的形式存储的方法，每一个对象都有一个惟一的标识符。

对象存储可以提供高度可扩展性和强大的元数据管理功能，方便对非结构化数据进行查询和分析。

同时，对象存储还可以提供多种访问接口，包括RESTful API和S3 API等，方便开辟人员进行数据的读写操作。

3. 数据索引和检索为了提高非结构化数据的查询效率，我们可以采用全文索引和元数据索引的方式。

全文索引可以对非结构化数据的内容进行索引，从而实现快速的全文搜索功能。

元数据索引可以对非结构化数据的属性进行索引，方便根据属性进行数据的过滤和查询。

通过合理地设计索引结构和优化查询算法，可以提高非结构化数据的查询效率。

4. 数据压缩和存储优化非结构化数据通常具有较大的体积，因此需要采用数据压缩和存储优化的方式来降低存储成本。

可以采用压缩算法对非结构化数据进行压缩，从而减少存储空间的占用。

同时，还可以通过数据分片和数据分区的方式，将数据存储在多个节点上，实现数据的负载均衡和并行访问。