TFS ——分布式文件存储系统
TFS（Taobao File System）是淘宝针对海量非结构化数据存储设计的分布式系统，构筑在普通的Linux机器集群上，可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。
TFS架构
与Tair类似，TFS也是由NameServer和DataServer组成：
为了容灾，NameServer采用了HA结构，即两台机器互为热备，同时运行，一台为主，一台为备，主机绑定到对外vip，提供服务；当主机器宕机后，迅速将vip绑定至备份NameServer，将其切换为主机，对外提供服务；图中的HeartAgent就完成了此功能。
TFS的设计初衷是为了解决淘宝海量图片存储的问题，所以主要是针对小文件存储的特征作了很多优化。TFS会将大量的小文件（实际数据文件）合并成为一个大文件，这个大文件称为块（Block），每个Block拥有在集群内唯一的编号（Block Id），Block Id在NameServer在创建Block的时候分配，NameServer维护block与DataServer的关系。Block中的实际数据都存储在DataServer上。而一台DataServer服务器一般会有多个独立DataServer进程存在，每个进程负责管理一个挂载点，这个挂载点一般是一个独立磁盘上的文件目录，以降低单个磁盘损坏带来的影响。
TFS架构中，NameServer主要功能是：管理维护Block和DataServer相关信息，包括DataServer加入、退出、心跳信息，block和DataServer的对应关系建立，解除。
正常情况下，一个块会在DataServer上存在， 主NameServer负责Block的创建，删除，复制，均衡，整理，NameServer不负责实际数据的读写，实际数据的读写由DataServer完成。
TFS的Block 大小可以通过配置项来决定，通常为64M。TFS的设计目标是海量小文件的存储，所以每个块中会存储许多不同的小文件。DataServer进程会给Block中的每个文件分配一个File ID（该ID在每个Block中唯一），并将每个文件在Block中的信息存放在和Block对应的Index文件中。这个Index文件一般都会全部load在内存，除非出现DataServer服务器内存和集群中所存放文件平均大小不匹配的情况。
存储机制
前面说到，TFS以Block的方式组织文件的存储。每一个Block在整个集群内拥有唯一的编号，这个编号是由NameServer进行分配的，而DataServer上实际存储了该Block。在NameServer节点中存储了所有的Block的信息，一个Block存储于多个DataServer中以保证数据的冗余。对于数据读写请求，均先由NameServer选择合适的DataServer节点返回给客户端，再在对应的DataServer节点上进行数据操作。NameServer需要维护Block信息列表，以及Block与DataServer之间的映射关系，其存储的元数据结构如下：
在DataServer节点上，在挂载目录上会有很多物理块，物理块以文件的形式存在磁盘上，并在DataServer部署前预先分配，以保证后续的访问速度和减少碎片产生。为了满足这个特性，DataServer一般在EXT4文件系统上运行。物理块分为主块和扩展块，一般主块的大小会远大于扩展块，使用扩展块是为了满足文件更新操作时文件大小的变化。每个Block在文件系统上以“主块+扩展块”的方式存储。每一个Block可能对应于多个物理块，其中包括一个主块，多个扩展块。
在DataServer端，每个Block可能会有多个实际的物理文件组成：一个主Physical Block文件，N个扩展Physical Block文件和一个与该Block对应的索引文件。Block中的每个小文件会用一个block内唯一的fileid来标识。DataServer会在启动的时候把自身所拥有的Block和对应的Index加载进来。
TFS的文件名由块号和文件号通过某种对应关系组成，最大长度为18字节。文件名固定以T开始，第二字节为该集群的编号(可以在配置项中指定，取值范围 1~9)。余下的字节由Block ID和File ID通过一定的编码方式得到。文件名由客户端程序进行编码和解码，它映射方式如下图：
TFS客户端在读文件的时候通过将文件名转换为BlockID和FileID信息，然后可以在NameServer取得该块所在DataServer信息（如果客户端有该Block与DataServere的缓存，则直接从缓存中取），然后与DataServer进行读取操作。
并发机制
- 对于同一个文件来说，多个用户可以并发读；
- 现有TFS并不支持并发写一个文件。一个文件只会有一个用户在写。这在TFS的设计里面对应着是一个block同时只能有一个写或者更新操作。
容错机制
- 集群容错，TFS可以配置主辅集群，一般主辅集群会存放在两个不同的机房。主集群提供所有功能，辅集群只提供读。主集群会把所有操作同步到辅集群。这样既提供了负载均衡，又可以在主集群机房出现异常的情况不会中断服务或者丢失数据。
- NameServer容错，NameServer采用了HA结构，一主一备，主NameServer上的操作会同步到备NameServer。如果主NameServer出现问题，可以实时切换到备NameServer。另外NameServer和DataServer之间也会有定时的heartbeat，DataServer会把自己拥有的Block发送给NameServer。NameServer会根据这些信息重建DataServer和Block的关系。
- DataServer容错，TFS采用Block存储多份的方式来实现DataServer的容错。每一个Block会在TFS中存在多份，一般为3份，并且分布在不同网段的不同DataServer上。对于每一个写入请求，必须在所有的Block写入成功才算成功。当出现磁盘损坏DataServer宕机的时候，TFS启动复制流程，把备份数未达到最小备份数的Block尽快复制到其他DataServer上去。 TFS对每一个文件会记录校验crc，当客户端发现crc和文件内容不匹配时，会自动切换到一个好的block上读取。此后客户端将会实现自动修复单个文件损坏的情况。
平滑扩容
原有TFS集群运行一定时间后，集群容量不足，此时需要对TFS集群扩容。由于DataServer与NameServer之间使用心跳机制通信，如果系统扩容，只需要将相应数量的新DataServer服务器部署好应用程序后启动即可。这些DataServer服务器会向NameServer进行心跳汇报。NameServer会根据DataServer容量的比率和DataServer的负载决定新数据写往哪台DataServer的服务器。根据写入策略，容量较小，负载较轻的服务器新数据写入的概率会比较高。同时，在集群负载比较轻的时候，NameServer会对DataServer上的Block进行均衡，使所有DataServer的容量尽早达到均衡。
进行均衡计划时，首先计算每台机器应拥有的blocks平均数量，然后将机器划分为两堆，一堆是超过平均数量的，作为移动源；一类是低于平均数量的，作为移动目的。
移动目的的选择：首先一个block的移动的源和目的，应该保持在同一网段内，也就是要与另外的block不同网段；另外，在作为目的的一定机器内，优先选择同机器的源到目的之间移动，也就是同台DataServer服务器中的不同DataServer进程。
当有服务器故障或者下线退出时（单个集群内的不同网段机器不能同时退出），不影响TFS的服务。此时NameServer会检测到备份数减少的Block，对这些Block重新进行数据复制。
在创建复制计划时，一次要复制多个block, 每个block的复制源和目的都要尽可能的不同，并且保证每个block在不同的子网段内。因此采用轮换选择(roundrobin)算法，并结合加权平均。
由于DataServer之间的通信是主要发生在数据写入转发的时候和数据复制的时候，集群扩容基本没有影响。假设一个Block为64M，数量级为1PB。那么NameServer上会有 1 * 1024 * 1024 * 1024 / 64 = 16.7M个block。假设每个Block的元数据大小为0.1K，则占用内存不到2G。
TFS读写流程
写流程
TFS会为每一个文件保存多个副本（在不同的dataserver上），为了保证数据一致性，当写入一个文件时，只有所有参与的dataserver均写入成功时，该操作才算成功。
TFS的写操作数据流图如下所示：
客户端首先向nameserver发起写请求，nameserver需要根据dataserver上的可写块，容量和负载加权平均来选择一个可写的block。并且在该block所在的多个dataserver中选择一个作为写入的master，这个选择过程也需要根据dataserver的负载以及当前作为master的次数来计算，使得每个dataserver作为master的机会均等。master一段选定，除非master宕机，不会更换，一旦master宕机，需要在剩余的dataserver中选择新的master。返回一个dataserver列表。
客户端向master dataserver开始数据写入操作。master server将数据传输为其他的dataserver节点，只有当所有dataserver节点写入均成功时，master server才会向nameserver和客户端返回操作成功的信息。
读流程
获得Block ID和File ID
根据TFS文件名解析出Block ID和block中的File ID.
获取dataserver地址
向nameserver发送查询请求得到Block ID所在的dataserver地址。
由于nameserver中维护了block和dataserver的对应关系，所以nameserver能够提供相应的信息。
Note: 由于TFS是把大量小文件放在一个block里面，
所以TFS的文件复制是基于block的，而且复制出来的block的block id应该是一致的
请求文件
通过发送Block_ID、File_ID和offset为参数的读请求到对应的dataserver，得到文件内容。
dataserver会根据本地记录的信息来得到File ID所在block的偏移量，从而读取到正确的文件内容.
Nameserver
1、Ns（Nameserver）中的BlockManager用来管理所有来自Ds（Dataserver）的Block信息。因为Block的数量比较多，因此，BlockManager将Block组织成HashMap的数据结构，Hash的桶的个数由MAX_BLOCK_CHUNK_NUMS决定。另外，为了组织方便，定义了一个双向队列std::deque
2、Ns中的ServerManager用来管理所有的Server信息。为了管理好活动的和不可服务的DS，ServerManager定义了两个Server列表servers_和dead_servers_。针对具体的DS的操作大致包括加入Server到活动列表（分为是新加入的还是暂时不可服务又好了的），从活动列表中移除Server到不可服务列表（这种情况可能发生在Ds某种原因退出）。当Server在不可服务列表中超过一定时间后，就会将它从不可服务列表中移除（这种情况可能是磁盘坏掉了，所以等换好新盘启动需要一定的时间）。另外，通过ServerManager可以得到活动Server列表以及不可服务Server列表以及某一个范围内的Server列表。 与BlockManager类似，ServerManager也提供了建立和解除具体Ds与Block的关系接口，但这些过程是以各个Server为中心来完成的。此外，ServerManager还负责挑选可写主块，先由ServerManager挑一个Server，再由Server挑一个Block。当BlockManager中发现某些Block需要复制时，由于每个Block对应多个Server，ServerManager负责挑选出要复制的源Server和目标Server。当ServerManager发现某个Server不满足均衡（目前是将活动列表中的前32个server根据容量百分比，特别小的作为目标Server，特别大的作为源Server）时，针对该Server（作为Source Server）里面的具体Block，ServerManager负责挑选出可做为目标的Server。当某种原因导致Block的副本数大于最大副本数时，ServerManager会根据包含该Block的Server的容量进行排序并在满足一定条件下选择一个Server将多余的Block进行删除。（在选择复制、迁移目标Server时需要考虑Server是否不在任务队列里，是否有空间，以及是否和已经挑选的Server在不同机架）
Dataserver 后台线程
心跳线程
即指Ds向Ns发的周期性统计信息。原先的做法是当Ds需要汇报block时会将blockInfo的信息通过心跳包的形式发给Ns。而现在的心跳只负责keepalive，汇报block的工作由专门的包进行发送。（所以之前的做法是Ns会在心跳的回复包中带上一个状态（status）,Ds在收到这个状态包后，会根据状态进行一些相应的操作（比如淘汰过期的Block以及新增Block操作等））。
复制线程
人工或者Ns可以添加复制Block任务至复制队列中，复制线程会从复制队列中取出并执行。结合Ns，整个复制的大致过程是ns向复制的源Ds发起复制任务，源Ds将复制任务所需要的信息结构（ReplBlockExt）加入复制队列中。复制线程取出一个复制任务后，会先通过ReadRawData接口将源Ds的Block数据读出，然后向目标Ds发WriteRawData消息，目标ds在接到writeRawData消息后复制数据，然后通过batch_write_info进行index的复制。然后源Ds将复制是否成功的状态向Ns进行回复，Ns在收到复制成功的消息后会进行Block与Ds关系的更新。当从ns中收到move的操作后，还会将源ds上的Block删除掉。在管理复制的过程中，还用到两个重要的数据结构ReplicateBlockMap_和ClonedBlockMap_，前者用来记录源中将要进行复制的Block，后者用来记录目标中正在复制Block的状态。
压缩线程
真正的压缩线程也从压缩队列中取出并进行执行（按文件进行，小文件合成一起发送）。压缩的过程其实和复制有点像，只是说不需要将删除的文件数据以及index数据复制到新创建的压缩块中。要判断某个文件是否被删除，还需要拿index文件的offset去fileinfo里面取删除标记，如果标记不是删除的，那么就可以进行write_raw_data的操作，否则则滤过。
检查线程
a 清理过期的Datafile；
b 修复check_file_queue_中的逻辑块（block_checker.cpp）；
c 清理过期的复制块（由于复制过程中出错导致的错误复制块，复制目标的ds做）；
d 清理过期的压缩块（由于压缩过程中出错导致的错误压缩块，压缩在同一个ds上做）；
e 每天rotate读写日志，清理过期的错误逻辑块；
f 读日志累积后刷磁盘；
b的详细过程： 每次对文件进行读写删操作失败的时候，会try_add_repair_task(blockid, ret)来将ret错误的block加入check_file_queue_中，正常情况下加入的为-EIO（I/O错误）的错误Block，那什么时候加入的是CRC的错误呢？人工进行修复的时候发该类型的CRC_ERROR_MESSAGE消息,然后也会加入check_file_queue_中.也就是说人工修复是认为CRC错误的。然后在check的时候会根据类型进行do_repair_crc还是do_repair_eio操作，对各自类型进行错误统计，其中check_block的过程就是通过crc_error和eio_error数量来判断该Block是否过期(对于过期的逻辑块，在错误位图上进行相应物理块的设置)，如果是，则请求Ns进行update_block_info, 如果不是，对于eio请求，则无法修复，设置Block不正常(abnormal)的最新时间，对于Crc的则尝试修复，修复过程中会从其他Ds上读副本来进行修复，若出错则会请求Ns进行update_block_info，否则设置Block不正常的最新时间。
客户端
TFS提供了Nginx模块，通过Nginx作为HTTP客户端可以实现对TFS的访问。
另外，TFS还提供了C++和Java库，允许程序员利用这些库开发自己的TFS客户端。