深度解析TFS图片服务器的分布式架构 (tfs 图片服务器 分布式)
TFS（Taobao File System）是淘宝公司开发的一个分布式文件系统，主要用于存储海量的图片、视频等静态文件。TFS图片服务器是TFS的一个子系统，主要负责提供高效的图片存储、访问能力，为淘宝、天猫等电商网站提供了重要的支持。本文将深入分析TFS图片服务器的分布式架构，帮助读者更好地理解它的工作原理和优势。
一、TFS图片服务器的基本架构
TFS图片服务器的基本架构包括Server、Client、MetaServer和DataServer四个组件。其中，Server是TFS图片服务器的入口，负责接收、处理客户端请求，包括上传、下载、删除文件等操作。Client是客户端组件，提供了简单的API接口，方便开发人员在应用程序中使用TFS图片服务器。MetaServer是TFS的元数据服务器，存储了文件的元数据信息，如文件名、文件大小、创建时间、修改时间等。DataServer是TFS的数据存储服务器，存储了文件的实际数据，如图片的二进制数据。
TFS图片服务器的整体架构如下图所示：
从架构图中可以看出，TFS图片服务器采用了分布式架构，将数据存储到多个DataServer上，通过MetaServer来管理文件的元数据信息。这种架构具有高可靠性、高可扩展性、高性能的优势，可以有效地应对大规模海量数据的存储需求。
二、TFS图片服务器的分布式存储设计
TFS图片服务器采用了分布式存储设计，将文件切分为多个数据块并存储到不同的DataServer上，每个数据块的大小为4MB。具体的存储过程如下：
1. 客户端向Server发起上传请求。
2. Server将文件切分为多个数据块，每个数据块的大小为4MB，并将数据块上传到不同的DataServer上。
3. Server将文件的元数据信息存储在MetaServer上。
4. 客户端从Server获取下载链接，下载文件。
这种存储方式具有以下优势：
1. 高可靠性：由于文件被切分为多个数据块并存储到不同的DataServer上，即使某个DataServer宕机，也不会影响整个文件的访问。
2. 高可扩展性：通过增加DataServer的数量，可以实现文件存储容量的无限扩展。
3. 高性能：由于文件被切分为多个数据块并存储到不同的DataServer上，可以实现多个DataServer同时读写数据，提高文件的读写性能。
三、TFS图片服务器的负载均衡设计
TFS图片服务器采用了负载均衡的设计，通过对客户端请求进行分流，将请求均匀地分配到各个Server上，实现了系统的高可用性和高性能。具体的负载均衡设计如下：
1. 通过DNS解析将请求分配到不同的Server上，实现初步的负载均衡。
2. Server集群采用共享存储，可以通过Nginx等负载均衡器将请求均匀地分配到各个Server上。
3. Server集群采用Session共享，实现对Session的负载均衡，避免了因为某个Server故障而导致Session丢失的情况。
这种负载均衡的设计，可以有效缓解服务器的压力，提高系统的响应速度和并发能力。
四、TFS图片服务器的容错设计
TFS图片服务器采用了容错的设计，通过多个DataServer的数据冗余备份，保证了数据的安全性和可靠性。具体的容错设计如下：
1. 每个数据块存储到多个DataServer上，实现了数据的冗余备份。
2. 通过心跳检测，实现对DataServer可用性的监控和容错处理，当某个DataServer宕机时，系统会自动将数据块从宕机的DataServer上复制到其他DataServer上，保证数据的安全性和可靠性。
3. 通过数据校验和检测，保证数据在复制过程中不会出现错误或丢失。
这种容错的设计，可以有效避免因为某个DataServer宕机而导致文件数据的丢失或损坏，保证了系统的高可用性和数据的安全性。
：本文深入分析了TFS图片服务器的分布式架构，包括基本架构、分布式存储设计、负载均衡设计和容错设计四个方面。通过对TFS图片服务器架构的深入理解，可以更好地把握如何设计高性能、高可扩展性的分布式系统。
相关问题拓展阅读：
各位使用的分布式文件存储，有哪些产品使用体验更好一些？
分布式存储应用十分广泛，在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综裤晌链合原因，很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统，这些厂商本身的产品性能也会比较稳定，在此我列举一下这些厂商。
1. 公有云方面：阿里云的和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾谨激讯系产品的存储和计算。
2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。
在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自胡孙主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。
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1. 公有云方面：阿里云的和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾谨激讯系产品的存储和计算。
2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。
在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自胡孙主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。
我觉得XSKY星辰天合的XGFS文件存储软件不错，这个软件只需要三个全闪存元数据高可用节点，就可以高效保存和处理 100 亿文件规举野模的数据。可以灵活扩展，满让握足公司不断增长的业务坦答庆对性能和容量的需求。
常见的分布式文件系统祥做有，GFS、HDFS、带宴念蠢困Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。GFS（Google
微软的office挺不错的，体验很好，建议使用
delphi 分布式架构怎么学
由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。
本文试图通过一个最简单的、常用的分布式系统，来阐述分布式系统中的一些基本问题。
负载均衡
分布式缓存
分布式文件系统/CDN
分布式RPC
分布式数据库/Nosql
分布式消息中间件
分布式session问题
-总结
下图为一个中大型网站/App的基本架构：
在这个架构中，涉及到以上所列的基本问题：
负载均衡
负载均衡是分布式系统中的一个最最基本的问题。在上图中：
网关需要把请求分发给不同的Tomcat；
Tomcat需要把收到的请求，分发给不同的Service；
这都需要负载均衡。一句话：凡是请求从一个入口进来，需要分发给后端不同的机器时，就需要负载均衡。
局域网负载均衡
在上图中，负载均衡发生在局域网内部。在这里，常用的网关软件有Nginx/HAProxy/F5/LVS/各种云上的SLB等。
广域网负载均衡
在上图之外，还有广域网负载均衡。这通常发生在域名服务器上，而不是局域网内部。
同1个域名，映射到不同的局域网集群。
负载均衡算法
常用的负载均衡算法：随机，轮询（Round Robin)，最小资源数，hash。
分布式缓存
在上图中，当DB负载过高，我需要为Service机器加缓存时，就遇到一个基本问题：
如果使用local的内存做缓存，则其他Service机器就没办法共用此缓存。
因次，我需要一个可以让所有Service机器共享的缓存，这就是分布式缓存。
常用的分布式缓存组件：Memcached/Redis/Tair等
分布式文件系统
在上图中，当我要存储客户端上传的图片文件时，就会遇到另一个基本问题：我不能把图片存在每个Tomcat的本地文件系统里面，这样的话，其他机器就没办法访问了。我需要一个让所有机器可以共享的文件系统，这就是分布式文件系统。
常用的分布式文件系统：MogileFS/TFS/HDFS/Amazon S3/OpenStack Swift等
当使用了分布式文件系统，对外提供图片url访问服务时，就会遇到另一个基本问题：如果每次文件的访问，都要到分布式文件系统里面去取，效率和负载就可能成为问题。
为此，就需要引入CDN。
常用的CDN厂商，比如ChinCache。当然，现在的各种云存储，比如七牛云，阿里云，腾讯云，已经自带了CDN。
分布喊汪式RPC
分布式系统的一个基本问题就是：机器与机器之间如何通信？ 我们都知道底层原理是TCP/IP，Socket。
但一般很少有人会去裸写Socket，实现机器之间的通信。这里，最常用的组件就是RPC。
最简单的实现RPC的方式就是使用http。当然，业界有很多成熟的开源RPC框架，如Facebook的Thrift, 阿里的Dubbo，点评的Pigeon。。
在RPC内部，一般都自己实现了负载均衡。还有更复杂的，如多版本，服务降级等。
补充一句：虽然底层原理都是Socket，但使用不同框架/组件时，通常都有其自己的跨机器通信方式，比如Mysql JDBC，RPC， 消息中间件等。
分布式数据库
在上图中，DB是单一节点。当访问量达到一定程度，就会涉及到Mysql的分库分表问题。
分库/分表之后，就会涉及到join的问题，分布式事务的问题。
关于分库分表，业界也早有成熟方案。对上层屏蔽分库分表，sql的执行，像是在单库一样。
还有像MongoDB这种Nosql数据库，天生是分布式的。但同样会面对Mysql分库分表所要面对的问题。
还有像阿里的OceanBase，有Mysql的强一致性保证，又是分布式的，还可以支持分布式事务。
分布式消息中间件
在上图中，没有提及到消息郑亮仔中间件。相对其他基本问题，这个需要一个更适合的业务场景来谈，在以后的章节中，会再详述。
常用的消息中间件，比如老一辈的ActiveMQ/RabbitMQ， 新一点的，阿里的RocketMQ，LinkedIn的Kafka等。
消息中间件的一个典型场景就是：通过最终一致性，解决上面的分布式事务问题。
分布式session问题
在传统的单机版应用中，我们经常使用session。而当单机扩展到多机，单机的session就没办法被其他机器所访问。
此时就需要使用分布式session，把session存键御放在一个所有Tomcat都可以访问的地方。
关于分布式session，业界早有成熟方案，在此不再详述。
总结
本文罗列了分布式系统的各种基本问题和业界常用的技术，希望建立起分布式系统的一个宏观图谱。
使用.NET 的 人以内开发团队用 SVN 好还是 TFS 好？为什么
TFS较好用一些。
SVN纯粹的版本的管理。TFS则是针对Visual studio的集成版本管理工具。
题目中如果单纯指的是.net，那么还是推荐使用TFS，功能较为强大，可以在线分配任何，在线编译等等诸多功能。
正是因为TFS的强大，导致在管理配置上没有SVN易用。客户端工具和服务端均是基于windows，使用范围较窄。基本对于.net来说，TFS是一个功能强大的专用工具（针对.NET，可以兼容其他代码的版本管理），而SVN则是一个通用版本管理工具。学习成本TFS远比SVN大的多。
如果后期涉及到以下内容时，则TFS的优势不言而喻：
1，远程调试
2，在线任务迟旁分配与查看
3，软件生命周期管理
4，分离测试人员与开发人员（由测试人员自行下载项目编译，不由开发人员代码测试程序）
5，分布式工作（这个SVN是灶旦歼传统方式）
6，强大的权限管理（也是复杂的配置，不太好配置）
……
对于远程调试、在线任务分配等等都是隐冲针对.net的。至于单纯的版本管理，它有时还不如SVN，效率也没有SVN好。
关于VS IDE集成部分，TFS是原生的集成，SVN则需要使用集成版本可以集成是VS IDE中。
所以，针对.NET，建议使用TFS。
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