分布式文件系统 FastDFS 5.0.5 & Linux CentOS 7 安装配置(单点安装)——第一篇

分布式文件系统 FastDFS 5.0.5 & Linux CentOS 7 安装配备(单点安装)——第一首 

  • ### 简介

先是简单了解一下基础概念,FastDFS是一个开源之轻量级分布式文件系统,由跟踪服务器(tracker
server)、存储服务器(storage
server)和客户端(client)三单部分构成,主要解决了海量数据存储问题,特别契合为中等文件(建议范围:4KB
< file_size <500MB)为载体的在线服务。FastDFS的系统结构图如下:

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一旦齐图,FastDFS的简单独核心概念分别是:

  1. Tracker(跟踪器)
  2. Storage(存储节点)

Tracker主要做调度工作,相当给mvc中之controller的角色,在访问达到打负载均衡的图。跟踪器和仓储节点都可由平等光抑多贵服务器构成,跟踪器和储存节点受到之服务器均好随时增加或者下线而非会见潜移默化线及劳动,其中跟踪器中之持有服务器都是针对性顶的,可以因服务器的下压力情况随时增加或减。Tracker负责管理所有的Storage和group,每个storage在启动后会见连续Tracker,告知自己所属之group等消息,并保障周期性的胸跳,tracker根据storage的心头跳信息,建立group==>[storage
server
list]的映射表,Tracker需要管理的处女信息大少,会尽存储在内存中;另外tracker上之状元信息还是出于storage汇报的信息变化的,本身不欲持久化任何数据,这样叫tracker非常容易扩展,直接增加tracker机器即可扩展为tracker
cluster来服务,cluster里每个tracker之间是截然对顶之,所有的tracker都领stroage的衷心跳信息,生成元数据信息来提供读写服务。

Storage采用了分卷[Volume](或分组[group])的团办法,存储系统由一个还是多单组结合,组与组内的文本是相互独立的,所有组的文件容量增长就是周存储系统遭到的文本容量。一个窝[Volume](组[group])可以由如出一辙光抑多贵积存服务器组成,一个组中的蕴藏服务器中之公文还是一样的,组中的多台存储服务器起至了冗余备份和负载均衡的作用,数据交互备份,存储空间为group内容量最小之storage为按,所以建议group内的大多个storage尽量配置相同,以免导致存储空间的浪费。更多原理性的内容好参考这首blog,介绍的不得了详细:分布式文件系统FastDFS设计原理
连片下去就具体看一下FastDFS的上上下下下载安装过程~

 

摘要:
EagleEye作为阿里集团资深的链路跟踪系统,其自己业务就未以市链路上,但也监控正都集团的链路状态,特别是在中间件的远距离调用上,覆盖了集团绝大部分的场面,在题目排查和固化上发挥在英雄的打算,保障了各个系统的康乐,为一切技术集团于赢就会战役保驾护航。

 

背景 
双十一一直是阿里巴巴集团每年使于之平集市大战役。要从赢就会战役,技术及,不仅仅是几个使用、几单体系的从业,也非是小只开发+多少只测试就可知到位的从,而是需要各大体系并作战、每个应用各司其职、技术人员通力合作才会得最后的常胜。

下载

当前作者最后一赖releases的时空之14年11月22声泪俱下,对应之风靡版本是5.0.5,直接在余大的GitHub上下载就可了:
https://github.com/happyfish100/fastdfs/releases

 

EagleEye作为阿里集团老牌的链路跟踪系统,其本人工作便非以市链路上,但却监控在都集团的链路状态,特别是在中间件的远程调用上,覆盖了集团绝大部分之景,在问题排查和稳定上表达在伟大的意向,保障了各个系统的稳定,为所有技术集团从赢就会战役保驾护航。

安装

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libfastcommon

率先第一步是安装libfastcommon,我这边将libfastcommon上传到的/usr/local目录下,直接解压:

unzip libfastcommon-master.zip

解压成功后入目录看一下压缩包的公文:
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假使没有装解压工具unzip可以经以下yum命令进行安装后再解压:

yum -y install unzip zip

解压完成后即可以开展编译安装了,分别实施./make.sh./make.sh install,由于是新安装的系有或会见唤起找不顶gcc命令:
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苟齐图,所以我们先使设置gcc编译器:

yum -y install gcc-c++

视如下信验证gcc已经安装成功:
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此刻再度实施./make.sh命进行编译,没有error信息的说话就认证编译成功了,最后更履行./make.sh install开展安装,看到类似如下提示信息就说明libfastcommon已安装成功(画风突变,黑底白字看之眼眸累T_T,所以换成白底黑字了):
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至此libfastcommon就曾设置成功了,但注意一下达图被红色框标注的情节,libfastcommon.so
默认安装至了/usr/lib64/libfastcommon.so,但是FastDFS主程序设置的lib目录是/usr/local/lib,所以这边需要再次安软链接(类似于Windows的快捷方式):

ln -s /usr/lib64/libfastcommon.so /usr/local/lib/libfastcommon.so
ln -s /usr/lib64/libfastcommon.so /usr/lib/libfastcommon.so
ln -s /usr/lib64/libfdfsclient.so /usr/local/lib/libfdfsclient.so
ln -s /usr/lib64/libfdfsclient.so /usr/lib/libfdfsclient.so

安装结束后即使足以起来设置fastdfs了。

贪图1 EagleEye系统整体状况

FastDFS

先是步还是是解压:

tar -zxvf fastdfs-5.05.tar.gz 

解压完成后进入目录fastdfs-5.05,依次执行./make.sh和./make.sh install:

./make.sh
./make.sh install

未曾报错就说明安装成功了,在log中我们可以发现安装路径:
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然,正是安装至了/etc/fdfs遭到,我们看一下欠目录下之公文:
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万一齐图,安装成功后就是会变卦如齐的3单.sample文件(示例配置文件),我们再次分别拷贝出3个后面用的业内的配置文件:

cp client.conf.sample client.conf
cp storage.conf.sample storage.conf
cp tracker.conf.sample tracker.conf

随后再也翻一下/etc/fdfs的文件目录:
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至此FastDFS已经设置了,接下去的办事就是是各个配置Tracker和Storage了。

守两年集团事务以及层面一直保在快速的加强,纵深上,交易量屡攀新大,双十一零点的交易峰值为还同破刷新了史;横向上,集团涉及的行当及天地也持续的拓,各行各业在频频加入阿里(高德、优酷、友盟及大麦等等),共同前进。

Tracker

以配备Tracker之前,首先得创造Tracker服务器的文本路径,即用于存储Tracker的数据文件和日志文件等,我这里选择于/opt目录下创办一个fastdfs_tracker目录用于存放Tracker服务器的相关文件:

mkdir /opt/fastdfs_tracker

连下就要重复编排上一样步准备好之/etc/fdfs目下之tracker.conf配置文件,打开文件后各个做以下修改:

  1. disabled=false #启用配置文件(默认启用)
  2. port=22122 #安tracker的捧口号,通常用22122之默认端口
  3. base_path=/opt/fastdfs_tracker
    #安装tracker的数据文件和日志目录
  4. http.server_port=6666 #设置http端口号,默认为8080

部署好后虽足以启动Tracker服务器了,但第一还是要也启动脚本创建软引用,因为fdfs_trackerd等一声令下在/usr/local/bin中连无,而是在/usr/bin路径下:

ln -s /usr/bin/fdfs_trackerd /usr/local/bin
ln -s /usr/bin/stop.sh /usr/local/bin
ln -s /usr/bin/restart.sh /usr/local/bin

说到底经过命令启动Tracker服务器:

service fdfs_trackerd start

命令执行后得以视以下提示:
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如若开行命令执行成功,那么以于才创建的tracker文件目录/opt/fastdfs_tracker中就可以看到起步后新变化的data和logs目录,tracker服务的端口也理应于正常监听,最后重复通过netstat命令查看转端口监听情况:

netstat -unltp|grep fdfs

足见到tracker服务运行的22122端口正常为监听:
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肯定tracker正常启动后可拿tracker设置为开机启动,打开/etc/rc.d/rc.local连在其间在以下配置:

service fdfs_trackerd start

Tracker至此就配备好了,接下便可配备FastDFS的别样一样着力——Storage。

迎数规模不断增多,如何作答在作业迅速发展的背景下网采集的数量量级的随地增强,如何在一发深之数目规模面前保障EagleEye自身业务的安定团结,成为EagleEye今年双十一面临的高大挑战。

Storage

同理,步骤基本与部署Tracker一致,首先是开创Storage服务器的文件目录,需要小心的凡跟Tracker相比我差不多盘了一个索引,因为Storage还待一个文件存储路径,用于存放接收的公文:

mkdir /opt/fastdfs_storage
mkdir /opt/fastdfs_storage_data

接通下去修改/etc/fdfs目下之storage.conf配置文件,打开文件后挨家挨户做以下修改:

  1. disabled=false #启用配置文件(默认启用)
  2. group_name=group1 #组名,根据实际情况修改
  3. port=23000
    #安装storage的捧口号,默认是23000,同一个组的storage端口号必须一致
  4. base_path=/opt/fastdfs_storage #装storage数据文件和日志目录
  5. store_path_count=1 #积存路径个数,需要与store_path个数匹配
  6. store_path0=/opt/fastdfs_storage_data #事实上文件存储路径
  7. tracker_server=192.168.111.11:22122 #tracker 服务器的
    IP地址和端口号,如果是单机搭建,IP不要写127.0.0.1,否则启动不成事(此处的ip是我的CentOS虚拟机ip)
  8. http.server_port=8888 #设置 http 端口号

布好后同要呢Storage服务器的启动脚本设置软引用:

ln -s /usr/bin/fdfs_storaged  /usr/local/bin

对接下就是足以启动Storage服务了:

service fdfs_storaged start

命执行后可看看以下提示:
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同理,如果开行成功,/opt/fastdfs_storage中就可以看到启动后乍变化的data和logs目录,端口23000啊应于正常监听,还有某些就算是文本存储路径下会变多级存储目录,那么接下省是不是启动成功了:
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比方达到图,貌似没成功啊,因为启动storage后文件都没生成,为了确认我们看一下storage的端口情况:
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果不其然是没启动成功!端口目前尚是独自监听了一个,storage的23000端口并未给监听,那么我们不得不去日志文件中查找原因了,进入/opt/fastdfs_storage/logs目下连开拓storaged.log文件:
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设若齐图,可以看真的发一个error,关键信息是:

ERROR – file: storage_func.c, line: 896, mkdir
“/etc/fastdfs_storage_data/data” fail, errno: 2, error info: No such
file or directory

从未公文要目录!再回头看一下/etc/fdfs目录下蛋之storage.conf的安排:
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果然配错了,我们指定成了/etc/fastdfs_storage_data目,而事实上我们创建的职位是/opt/fastdfs_storage_data,粗心大意,老眼昏花!修改路径后重新重复开storage服务,然后再次看data目录及实际存储文件的/opt/fastdfs_storage_data:
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使齐图,可以看看/opt/fastdfs_storage/data目录下生成好的pid文件以及dat文件,那么还拘留一下实际文件存储路径下是否有开创好的一连串目录也:
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倘若达到图,没有任何问题,data下发生256个1级目录,每级目录下以有256单2级子目录总共65536个文件,新写的公文会因为hash的道被路由于至中间有子目录下,然后拿文件数量直接当做一个地方文件存储到拖欠目录中。那么最终我们再次拘留一下storage服务之端口监听情况:
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一经齐图,可以看到这既见怪不怪监听tracker的22122端口和storage的23000端口,至此storage服务器就早已部署好,确定了storage服务器启动成功后,还有一样件工作就看看storage服务器是否已报到
tracker服务器(也得解吧tracker与storage是否做成),运行以下命令:

/usr/bin/fdfs_monitor /etc/fdfs/storage.conf

[root@localhost /]# /usr/bin/fdfs_monitor /etc/fdfs/storage.conf
[2016-09-23 12:59:26] DEBUG – base_path=/opt/fastdfs_storage,
connect_timeout=30, network_timeout=60, tracker_server_count=1,
anti_steal_token=0, anti_steal_secret_key length=0,
use_connection_pool=0, g_connection_pool_max_idle_time=3600s,
use_storage_id=0, storage server id count: 0

server_count=1, server_index=0

tracker server is 192.168.111.11:22122

group count: 1

Group 1:
group name = group1
disk total space = 6818 MB
disk free space = 2169 MB
trunk free space = 0 MB
storage server count = 1
active server count = 1
storage server port = 23000
storage HTTP port = 8888
store path count = 1
subdir count per path = 256
current write server index = 0
current trunk file id = 0

Storage 1:
id = 192.168.111.11
ip_addr = 192.168.111.11 ACTIVE
http domain =
version = 5.05
join time = 2016-09-23 11:15:54
up time = 2016-09-23 12:33:26
total storage = 6818 MB
free storage = 2169 MB
upload priority = 10
store_path_count = 1
subdir_count_per_path = 256
storage_port = 23000
storage_http_port = 8888
current_write_path = 0
source storage id =
if_trunk_server = 0
connection.alloc_count = 256
connection.current_count = 0
connection.max_count = 0
total_upload_count = 0
success_upload_count = 0
total_append_count = 0
success_append_count = 0
total_modify_count = 0
success_modify_count = 0
total_truncate_count = 0
success_truncate_count = 0
total_set_meta_count = 0
success_set_meta_count = 0
total_delete_count = 0
success_delete_count = 0
total_download_count = 0
success_download_count = 0
total_get_meta_count = 0
success_get_meta_count = 0
total_create_link_count = 0
success_create_link_count = 0
total_delete_link_count = 0
success_delete_link_count = 0
total_upload_bytes = 0
success_upload_bytes = 0
total_append_bytes = 0
success_append_bytes = 0
total_modify_bytes = 0
success_modify_bytes = 0
stotal_download_bytes = 0
success_download_bytes = 0
total_sync_in_bytes = 0
success_sync_in_bytes = 0
total_sync_out_bytes = 0
success_sync_out_bytes = 0
total_file_open_count = 0
success_file_open_count = 0
total_file_read_count = 0
success_file_read_count = 0
total_file_write_count = 0
success_file_write_count = 0
last_heart_beat_time = 2016-09-23 12:58:59
last_source_update = 1970-01-01 08:00:00
last_sync_update = 1970-01-01 08:00:00
last_synced_timestamp = 1970-01-01 08:00:00

若是达到所示,看到192.168.111.11 ACTIVE
字样即可验证storage服务器已成功注册到了tracker服务器,同理别忘了补加开机启动,打开/etc/rc.d/rc.local并拿如下配置增加到文件被:

service fdfs_storage start

从那之后我们就是已经就了fastdfs的全部部署,此时吗尽管足以据此客户端工具进行文件上传下载的测试了。

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千帆竞发测试

测试时索要装客户端的部署文件,编辑/etc/fdfs目录下之client.conf
文件,打开文件后相继做以下修改:

  1. base_path=/opt/fastdfs_tracker #tracker服务器文件路径
  2. tracker_server=192.168.111.11:22122 #tracker服务器IP地址及端口号
  3. http.tracker_server_port=6666 # tracker 服务器的 http
    端口号,必须同tracker的装相应起来

布置好后即足以学文件及污染了,先给/opt目录下放一张图片(暴雪爸爸的LOGO):
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下一场通过执行客户端上传命令尝试上污染:

/usr/bin/fdfs_upload_file  /etc/fdfs/client.conf  /opt/BLIZZARD.jpg

运转后方可窥见于咱回来了一个路子:
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即时就算代表我们的公文都达成污染成了,当文件存储到某子目录后,即看该文件存储成功,接下会吗该文件特别成一个文书称,文件称由group、存储目录、两级支目录、fileid、文件后缀名(由客户端指定,主要用于区分文件类型)拼接而改为,如下图:
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又在前面安排的storage服务器的莫过于文件存储路径中吗可以根据返回的门路找到实际文件:
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对接下尝试用浏览器发送HTTP请求访问一下文本:
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这会儿意识并无克看,因为FastDFS目前就无支持http协议,我们当FastDFS
4.0.5之本更新日志中可见见这样同样长达消息:
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假定齐图,4.0.5版开始移除了自带的HTTP支持(因为之前自带的HTTP服务较为简单,无法提供负载均衡等高性能服务),所以余大提供了nginx上使FastDFS的模块fastdfs-nginx-module,下载地址如下:https://github.com/happyfish100/fastdfs-nginx-module,这样做最可怜的好处就提供了HTTP服务并且化解了group中storage服务器的一块延迟问题,接下去便具体记录转fastdfs-nginx-module的安配置过程。

图2 EagleEye支持的事情情况

fastdfs-nginx-module

以余大的GitHub上下载好fastdfs-nginx-module上流传我们的CentOS中就是足以起来安装了,在设置nginx之前需要先安装有模块依赖之lib库,我于以前写的blog有开详细介绍(Linux
CentOS 7 & Tengine(Nginx)安装和布局),直接贴发安装代码:

yum -y install pcre pcre-devel  
yum -y install zlib zlib-devel  
yum -y install openssl openssl-devel

 

逐条装好这些靠之后就是足以起来设置nginx了。

全链路压测一直是阿里巴巴集团保持双十一的慌杀器之一,通过在线上环境全真模拟双十一当天的流量来考查各个应用系统的载荷能力。EagleEye在备链路压测中承担了重要之事,透传压测标记实现流量的分别,压测数据的征集和表现用以帮助业务方的开销同学发现跟定位系统的题材。所以,保障全链路压测也是EagleEye的基本点使命之一。 
今年的EagleEye 
无论是常态、全链路压测或者是双十一当天,EagleEye面临的要害问题是怎保持自身系统于海量数据冲击下的长治久安,以及哪还快之显现各个系统的状态及重新好之赞助开发同学发现和定位问题。今年,EagleEye通过了扳平雨后春笋改造提升提高了系统澳门美高梅手机网站的平静,实现了再次好还快之增援业务方定位以及排查问题。

storage nginx

率先是啊storage服务器安装nginx,首先用nginx和fastdfs-nginx-module的装包及传至CentOS:
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首先分别进行解压:

tar -zxvf nginx-1.8.1.tar.gz
unzip fastdfs-nginx-module-master.zip

 

解压成功后哪怕好编译安装nginx了,进入nginx目录并输入以下命令进行布置:

./configure --prefix=/usr/local/nginx --add-module=/usr/local/fastdfs-nginx-module-master/src

布局成功后会视如下信:
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继便可展开编译安装了,依次执行以下命令:

make
make install

安装到位后,我们于咱们指定的目录/usr/local/nginx遭遇就可以看到nginx的装置目录了:
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联网下去要修改一下nginx的安排文件,进入conf目录并开拓nginx.conf文件在以下配置:

listen       9999;

location ~/group1/M00 {
      root /opt/fastdfs_storage_data/data;
      ngx_fastdfs_module;
}

下一场进FastDFS的设置目录/usr/local/fastdfs-5.05目下之conf目录,将http.confmime.types拷贝到/etc/fdfs目录下:

cp -r /usr/local/fastdfs-5.05/conf/http.conf /etc/fdfs/
cp -r /usr/local/fastdfs-5.05/conf/mime.types /etc/fdfs/

属下还需将fastdfs-nginx-module安装目录中src目录下之mod_fastdfs.conf也拷贝到/etc/fdfs目录下:

cp -r /usr/local/fastdfs-nginx-module-master/src/mod_fastdfs.conf /etc/fdfs/

圈一下/etc/fdfs目录生时有所的配置文件:
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举重若轻问题,接下去就用编制刚拷贝的之mod_fastdfs.conf文件了,打开mod_fastdfs.conf并以梯次依次编译以下内容:

  1. base_path=/opt/fastdfs_storage #保留日志目录
  2. tracker_server=192.168.111.11:22122
    #tracker服务器的IP地址与端口号
  3. storage_server_port=23000 #storage服务器的端口号
  4. url_have_group_name = true #文件 url 中是否发生 group 名
  5. store_path0=/opt/fastdfs_storage_data # 存储路径
  6. group_count = 3 #设置组的个数,事实上这次仅仅以了group1

设置了group_count = 3,接下便需要以文件尾增加这3个group setting:

[group1]
group_name=group1
storage_server_port=23000
store_path_count=1
store_path0=/opt/fastdfs_storage_data

[group2]
group_name=group2
storage_server_port=23000
store_path_count=1
store_path0=/opt/fastdfs_storage_data

[group3]
group_name=group3
storage_server_port=23000
store_path_count=1
store_path0=/opt/fastdfs_storage_data

通下去还需树立 M00 至存储目录的号子连接:

ln  -s  /opt/fastdfs_storage_data/data /opt/fastdfs_storage_data/data/M00

最后启动nginx:

/usr/local/nginx/sbin/nginx

显示如下信说明nginx已启动成功:
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由此浏览器也得看出nginx的主页:
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storage服务器的nginx就已安装收尾,接下看一下tracker服务器的nginx安装。

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tracker nginx

同理,再作一个nginx,目录命名吧nginx2,安装路径仍放在/usr/local下,由于与事先同一,此处即不再做详细解释:

mkdir nginx2
cd nginx-1.8.1/
./configure --prefix=/usr/local/nginx2 --add-module=/usr/local/fastdfs-nginx-module-master/src
make
make install
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

连着下去还是修改nginx2的布置文件,进入conf目录并开拓nginx.conf文件参加以下配置,storage的nginx无需修改listen端口,即默认的80端口,并以upstream指向tracker的nginx地址:

upstream fdfs_group1 {
     server 127.0.0.1:9999;
}

location /group1/M00 {
     proxy_pass http://fdfs_group1;
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7

属下启动nginx2:

/usr/local/nginx2/sbin/nginx
  • 1

此时看nginx2的主页,由于没有改端口,直接访问ip地址即可:
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最终一步就是是需要改/etc/fdfs目录下的client.conf文件,打开该公文并进入以下配置:

base_path=/data/fastdfs_storage  #日志存放路径
tracker_server=192.168.116.145:22122  #tracker 服务器 IP 地址和端口号
http.tracker_server_port=6666  # tracker 服务器的 http 端口号,必须和tracker的设置对应起来
  • 1
  • 2
  • 3

从那之后关于fastdfs就已经整整配置了了,再同差进行测试看看是否会健康上传文书并通过http访问文件。

祈求3 系统架构图

HTTP测试

重复叫/opt目录下齐传一模一样摆放暴雪爸爸的LOGO图:
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通过客户端命令测试高达传:
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假如齐图,依旧上传成,接下的最主要就是通过HTTP测试文件访问,打开浏览器输入ip地址+文件名瞧是不是能够健康访问该图形:
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一切正常~ 至此关于FastDFS在CentOS 7下的布置测试就早已全完事了。

算能力下沉 
前期的EagleEye在链路跟以及数据统计还是依据明细日志完成,实时收集全量的明细日志并在流计算受到召开聚合,随着业务量的加强,日志的数据量也以重升高,计算量也随之线性增长,资源消耗比较高。而且每当都链路压测或者大促期间,日志量会发生强烈的峰值,极生或引致计算集群系统过载或者数延迟还发出或造成数据的散失。

呢解决当时类似问题,最初的做法是采样,通过采样降低收集的日志量,从而稳定计算集群的负载和水位,保障EagleEye自身工作的安静,尽量减少业务峰值对我们的影响。但是带来的题目呢是显眼的,统计数据在测算时得考虑采样率估算有真实的数,在收集数据量较小且采样率较高的状况下导致聚合后底多少不纯粹,无法表现业务真实的状态,从而为就算失去了那价。

呢彻底解决业务峰值对EagleEye计算集群的相撞,将有些实时计算逻辑下没到业务方的机器中,使得业务量和所待采集的日志量解耦,保证计算集群的平稳。具体贯彻是于业务方的机械上事先拿数据以指定维度做聚合(一般是为时日维度),计算集群采集该统计数据后还聚集,极大的稳定了算集群的负荷。

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希冀4 计算能力下沉

计能力下沉,也得清楚成用计分布式化,消耗了政工方极小的同样片段资源,保证了EagleEye集群的安定团结。而且,集群的计算量不再随着业务量的增长要增长,只以应用规模(应用数量、机器数量)和统计维度的提高而提高,不见面又起由于业务量的刹那峰值导致计算机群的负荷过大之问题,最终令EagleEye在都链路压测和大促期间都能保障平静水位,并且出现精准的多少。

场景化链路 
EagleEye一直留心于中件层面的调用,而阿里巴巴的业务量巨大,系统吧比较复杂,所以每有的作用区划比较清晰,中间件层面的一部分数据较麻烦和工作数据交互关联,对于链路跟踪、问题一定及对指定业务场景的容量规划相当还产生有难度。

本年,EagleEye推出场景化链路的机能,开放了添加业务场景标的力,类似于压测流量打压测标,对点名的工作于及相应之作业场景标签,并涉及该标签下所有的中游件调用(包括劳动、缓存、数据库及消息等),一凡足以扶持业务方开发同学再次好地分别某个RPC流量中之业务语义,二是可以清晰的梳理出有业务场景标下对应的RPC流量,对分析有第一指标,如缓存命中率,数据库RT等产生比较生之提携。

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贪图5 流量场景标

根据这个数额,也得以还好之复盘全链路压测数据。在压测之前(也得于常态下)对重大作业由及指定的竹签,压测后通过各个业务场景的流量得出相应的特性基线,更好之稳定核心链路中的题目以及性拼劲,提高压测的频率及价值。 
精细化监控 
EagleEye的链路数据对于问题之意识与稳定有所举足轻重的打算,更加助长的多少形式以及表现对提高意识的效率来醒目的晋升。

当漫天双十一备战过程中,遇到并缓解了累累疑难杂症。其中,单机问题占了非常老之比例。在分布式系统中,单机问题是于泛的如出一辙类题目,
由于此类问题屡屡和业务代码不直有关,与容器或者机器出肯定的关联性,且出现的几率比小,有得之随机性,导致拖欠问题屡比麻烦排除查。实际业务的表现可能是RT的振荡,也说不定是小概率的谬误等等。

EagleEye的调用链虽然好高速定位此类题材,但是调用链是站于单次请求的意见上,在稳住及某IP之后非常可能还亟需再次分析还多的数量才会召开决定,针对此类的题目,EagleEye提供了不当TopN分布及系统热点图等功能,帮助业务方开发同学快速定位问题。针对单机故障,往往对于整体的指标影响不生,通过采用级别之监控数据比难以定位,EagleEye在流计算吃统计了使各个机器的荒唐情况,汇总并排序有Top10之机,一旦出现单机故障,可以非常明显的永恒及现实的IP,并且根据该IP对应之错数量得以便捷做出决定,缩短了开销同学排查问题的年月。系统热点图于压测和大促期间针对网健康度的展现非常明晰,一凡好清晰看出是否留存去群点的机器,二凡是可以证实流量之去向是否是。

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贪图6 系统热点图

更增长的生态 
每当阿里巴巴,EagleEye是平等悠悠问题排查的利器,一直服务被业务方的校友帮该快速发现并定位问题,降低故障的持续时间,提升开发暨运维效率。其实,EagleEye底层还含着一样卖海量的多寡,在临近平年吃,我们不断地利用和打这卖数据的意思,希望表达其再不行之值,同时为欲基于这些多少建立平等法生态系统,帮助用户更好发展工作,期间为孕育来众多有价之活,为集团的技术进步下了根基。

龙秤项目:天秤基于EagleEye的气象数据以及中间间件、系统指标等监控数据,结合其他多款监控产品构建一个网稳定解决方案,意在化解问题很快发现同精准定位、大促常态化、压测常态化等题材。

侦察员计划 –
更轻量化的全链路压测:尖兵计划基于EagleEye的中间件、系统指标及压测数据,实现常态化全链路压测和问题意识,是涵养双十一同全链路压测顺利的杀杀器之一,相比去年八坏均链路压测,今年环境加倍复杂,但是只是待三软全链路压测就做到目标,为集团节省上千单人工,大幅升级交付上线质量与大促效率。

精准回归:依托EagleEye调用链采集与计量的力,实现了测试用例精准推荐的效力,并以一些应用的精准测试中节省了50%~70%之测试时。精准测试通过EagleEye采集,数据回流的方案的出口,在广阔使用达到(千万链路)做到了测试用例与使用代码链路的准实时变。

上图项目:天图依赖了一些EagleEye的链路数据,为用户提供面向复杂工作链路、高度分布式架构下之Application
Performance Management
(APM)方案,以全面、实时、可视化、智能的办法被你快了解下与事务链路的全貌。

结语 
当年底双十一是如出一辙糟到的双十一,可以说凡是技术集团的要命取全胜,EagleEye在这次大考中吗交出了一如既往份像样完美的答卷,无论是当全链路压测中还是双十一当天,系统的稳定和数码的实时性都达了预期,为业务方的提供了精的支撑,提高了问题排查的效率。

而是,未来之行程还生丰富,智能化的进步步伐越来越快,业务方对EagleEye的数量质量的渴求吗更为大,今后EagleEye会专注让架构的朝三暮四和智能化的递进,进一步提高问题一定的效率,更好之支持起基于链路数据的同一切开生态。

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