一、分布式文件存储
1.分布式文件存储的由来
在我们的项目中有很多需要存储的内容出现，比如图片，视频，文件等等，在早期的时候用户量不大，产生的文件也不是很多，这时我们可以把文件和服务程序放在一个服务器中。
后面随着文件越来越多，服务器的资源会被文件资源大量占据，从而影响到服务器的稳定，这时我们可以单独的把文件服务器拆出来。
拆解出来后，文件服务的使用不会影响到我们的系统服务的稳定，但是当用户量越来越大，存储的文件就会越来越多，这时如果还是单台的文件服务，比如100T的文件，这时是存储不下去的，这时就产生了我们将的分布式文件存储，
也就是我们解决如何将这100T的文件分散的存储到各个节点上，然后当我们需要读取文件的时候又能非常快的帮我们把文件找到。这个就是分布式文件系统帮我们解决的问题了。
2.常见的分布式存储框架
接下来我们看看在国内常用的分布式存储的框架选择有哪些
分布式框架 | 说明 |
|---|---|
FastDFS | 我们介绍的主角，国产 |
HDFS | Hadoop组件中分布式存储框架 |
MinIO | MinIO是在Apache下的产品，最适合存储非结构化的数据，比如照片，视频，日志文件，备份和容器等。 |
阿里云对象存储 | 当然我们还可以花费一点费用来使用其他厂商提供的对象存储服务 |
好了就介绍这么几个，其他的我们也用不到了。
二、FastDFS介绍
FastDFS是余庆国人开发的一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，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。
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的特点：
- FastDFS是一个轻量级的开源分布式文件系统
- FastDFS主要解决了大容量的文件存储和高并发访问的问题，文件存取时实现了负载均衡
- FastDFS实现了软件方式的RAID，可以使用廉价的IDE硬盘进行存储
- 支持存储服务器在线扩容
- 支持相同内容的文件只保存一份，节约磁盘空间
- FastDFS只能通过Client API访问，不支持POSIX访问方式
- FastDFS特别适合大中型网站使用，用来存储资源文件（如：图片、文档、音频、视频等等）
架构图：
相关术语讲解：
col1 | col2 |
|---|---|
Tracker Server | 跟踪服务器，主要做调度工作，在访问上起负载均衡的作用。记录storage server的状态，是连接Client和Storage server的枢纽 |
Storage Server | 存储服务器，文件和meta data都保存到存储服务器上 |
group | 组，也可称为卷。同组内服务器上的文件是完全相同的 |
文件标识 | 包括两部分：组名和文件名（包含路径） |
meta-data | 文件相关属性，键值对（Key Value Pair）方式，如：width=1024,heigth=768 |
架构解读：
- 只有两个角色，tracker server和storage server，不需要存储文件索引信息。
- 所有服务器都是对等的，不存在Master-Slave关系。
- 存储服务器采用分组方式，同组内存储服务器上的文件完全相同（RAID 1）。
- 不同组的storage server之间不会相互通信。
- 由storage server主动向tracker server报告状态信息，tracker server之间不会相互通信。
基本介绍就讲解到这里，具体的安装篇在这儿： 基于Docker的FastDFS安装
