0 SeaweedFS的使用方式

以存放文件为例来讲述目前使用方式跟官网的区别

SeaweedFS官网使用方式时序图 目前存放数据的时序图

采用这种方式的原因是：可以自己来设定文件的Key值，不要中间服务器来记录并转变文件到Key值之间的映射关系。

读取文件时，跟存放文件采用相同的方式。

• 官网给的方式仍是通过Master获取文件真正存放地址，然后再次访问获取文件内容。
• 目前使用的是直接访问Volume获取文件内容。如果从Master获取会出现301情况。

1 整个文件系统的UML图

磁盘管理UML图

SeaweedFS文件管理主要分为两个部分:

• 对于文件实体的管理(Needle类)
• 对于索引文件的管理(根据储存方式分为InMemory、LevelDb、BoltDb、Btree)

对于文件实体的管理，都存放在.dat文件中。
对于索引文件的管理，目前项目采用的方式为InMemory。

对于三个类要特别注意一下：

Needle类(分为四部分Header、Body、CRC、Padding)

成员名	类型	所属部分	说明
Cookie	uint32	Header	用于存放随机访问码，目前所有文件为0
Id	uint64	Header	文件的唯一性编号，目前使用方式为1z0x0y
Size	uint32	Header	用于记录整个NeedleBody的大小
DataSize	uint32	Body	用于记录所要存储文件的大小，文件最大为4G
Data	[]byte	Body	用于记录文件内容
Flags	byte	Body	用于记录Body各种属性，例如gzip等
NameSize	uint8	Body	用于记录文件名称大小
Name	[]byte	Body	用于记录文件名称
MimeSize	uint8	Body	用于Mime的大小
Mime	[]byte	Body	用于记录上传时的文件头部内容，例如 Content-Type
LastModified	uint64	Body	文件的最后修改时间，.dat文件只保留5个字节
Ttl	*TTL	Body	文件有效期
PairsSize	uint16	Body	用于记录Pairs大小
Pairs	[]byte	Body	使用JSON格式来存放文件的其他信息
Checksum	CRC	CRC	仅对Data进行crc32的校验
Padding	[]byte	Padding	保证每个Needle实体符合8字节对其规范

使用InMemory模式管理索引文件时，使用的NeedleValue类

成员名	类型	说明
Key	uint64	文件的唯一性ID
Offset	uint32	对应的文件实体Needle在.dat文件中的偏移量(按8字节对其方式计算)，因此.dat文件的最大值为32G
Size	uint32	存放的Needle中Body部分的大小

每个Volume使用的SuperBlock类，这个类用来记录卷的信息。
存在问题:

1. 由于Offset大小为uint32，限制卷文件的大小。

成员名	类型	使用字节数	说明
version	uint8	1	卷所使用的版本，目前都是2版本
ReplicaPlacement	*ReplicaPlacement	1	卷的副本数量
Ttl	TTL	2	卷的有效期
CompactRevision	uint16	2	卷被紧缩的次数

2 卷文件

SeaweedFS中每个卷分为两个文件:

• .dat文件，用于存放源文件内容(由Needle类构成)
• .idx文件，用于存放源文件的索引(由NeedleValue类构成)

.dat文件图示如下:

.dat文件格式

.dat文件中前8个字节由SuperBlock类构成，后面的内容由Needle按照8字节对齐的方式进行拼装组成

.idx文件图示如下:

.idx文件格式

.idx文件由NeedleValue类拼装组成。由offset字段来指出对应的Needle在.dat文件中的位置。

3 卷文件同步

对于卷同步，从两个角度来看待这个问题：

• 上传文件时，卷与卷之间的同步
• 新增机器时，机器之间卷的同步

对于第一点，SeaweedFS所采用处理方式如下:

1. 询问Master，需要同步的卷所在位置(URL)
2. 组装HTTPRequest，依次向需要同步的卷发送HTTP请求

问题：

1. 这里就存在一个卷数据的一致性问题。如果需要同步的卷网络暂时出现问题，则消息无法进行同步。
2. 上传速度较慢，每一个文件组成一个HTTP请求。对于大量的瓦片数据需要较长时间上传完成。目前3796640个瓦片数据(0-14级)，需要4.5个小时左右才能上传完成。

对于第二点，SeaweedFS官网给出的处理方式如下:
复制对应的.dat和.idx文件到新机器上，从而使其卷数据一致。

问题：这种方式非常不利于系统的水平扩展。

4 目前服务器开发方向

最终目的：联合切片一起，做到从切片过程到发布过程的自动化处理。

目前面临的问题：

1. 上传数据耗时过长。
2. 卷数据一致性问题。
3. 系统的水平扩展后数据同步的问题。
4. 扩展到18级时，目前使用的Key值无法继续使用。
5. 卷大小超过32G时产生的问题。

目前想到处理方式:

1. 对于上传耗时过长的问题，准备采用直接产生卷文件的方式来解决。
2. 卷数据一致性问题，准备采用改变volume的同步方式，使用raft协议保证数据一致性。
3. 系统水平扩展，准备采用volume的一致性方案看是否能够解决。
4. 扩展到18级瓦片的问题，准备改变key值的生成方式来完成。
5. 卷大小超过32G时，采用将瓦片分在不同卷中，并且通过卷的collection来判断是否是同一批数据。

已经完成的测试工作：

1. 已经完成从切片到生成大文件的联调工作，完成了生成大文件的C++代码。
2. 分布式切片生成的大文件归并代码已经完成，并自测完成。
3. 编写代码并测试本地机器卷与卷之间的同步，120W左右的文件大概需要9分钟左右同步完成。(此同步使用的是HTTP请求)
4. 了解raft协议的工作原理，查看了goraft的代码。
5. 上传时，采用多个文件一个HTTP请求发送。但速度提升较小，放弃这种方式。

整个工作流程图示如下：

流程图示