原文地址： http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-4058561.html
Storage server
Storage server（后简称storage）以组（卷，group或volume）为单位组织，一个group内包含多台storage机器，数据互为备份，存储空间以group内容量最小的storage为准，所以建议group内的多个storage尽量配置相同，以免造成存储空间的浪费。
以group为单位组织存储能方便的进行应用隔离、负载均衡、副本数定制（group内storage server数量即为该group的副本数），比如将不同应用数据存到不同的group就能隔离应用数据，同时还可根据应用的访问特性来将应用分配到不同的group来做负载均衡；缺点是group的容量受单机存储容量的限制，同时当group内有机器坏掉时，数据恢复只能依赖group内地其他机器，使得恢复时间会很长。
group内每个storage的存储依赖于本地文件系统，storage可配置多个数据存储目录，比如有10块磁盘，分别挂载在/data/disk1-/data/disk10，则可将这10个目录都配置为storage的数据存储目录。
storage接受到写文件请求时，会根据配置好的规则（后面会介绍），选择其中一个存储目录来存储文件。为了避免单个目录下的文件数太多，在storage第一次启动时，会在每个数据存储目录里创建2级子目录，每级256个，总共65536个文件，新写的文件会以hash的方式被路由到其中某个子目录下，然后将文件数据直接作为一个本地文件存储到该目录中。
Tracker server
Tracker是FastDFS的协调者，负责管理所有的storage server和group，每个storage在启动后会连接Tracker，告知自己所属的group等信息，并保持周期性的心跳，tracker根据storage的心跳信息，建立group==>[storage server list]的映射表。
Tracker需要管理的元信息很少，会全部存储在内存中；另外tracker上的元信息都是由storage汇报的信息生成的，本身不需要持久化任何数据，这样使得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之间是完全对等的，所有的tracker都接受stroage的心跳信息，生成元数据信息来提供读写服务。
Upload file
FastDFS向使用者提供基本文件访问接口，比如upload、download、append、delete等，以客户端库的方式提供给用户使用。
选择tracker server
选择存储的group
选择storage server
选择storage path
生成Fileid
选择两级目录
生成文件名
文件同步
写文件时，客户端将文件写至group内一个storage server即认为写文件成功，storage server写完文件后，会由后台线程将文件同步至同group内其他的storage server。
每个storage写文件后，同时会写一份binlog，binlog里不包含文件数据，只包含文件名等元信息，这份binlog用于后台同步，storage会记录向group内其他storage同步的进度，以便重启后能接上次的进度继续同步；进度以时间戳的方式进行记录，所以最好能保证集群内所有server的时钟保持同步。
storage的同步进度会作为元数据的一部分汇报到tracker上，tracke在选择读storage的时候会以同步进度作为参考。
比如一个group内有A、B、C三个storage server，A向C同步到进度为T1 (T1以前写的文件都已经同步到B上了），B向C同步到时间戳为T2（T2 > T1)，tracker接收到这些同步进度信息时，就会进行整理，将最小的那个做为C的同步时间戳，本例中T1即为C的同步时间戳为T1（即所有T1以前写的数据都已经同步到C上了）；同理，根据上述规则，tracker会为A、B生成一个同步时间戳。
Download file
客户端upload file成功后，会拿到一个storage生成的文件名，接下来客户端根据这个文件名即可访问到该文件。
跟upload file一样，在download file时客户端可以选择任意tracker server。
tracker发送download请求给某个tracker，必须带上文件名信息，tracke从文件名中解析出文件的group、大小、创建时间等信息，然后为该请求选择一个storage用来服务读请求。由于group内的文件同步时在后台异步进行的，所以有可能出现在读到时候，文件还没有同步到某些storage server上，为了尽量避免访问到这样的storage，tracker按照如下规则选择group内可读的storage。
小文件合并存储
每个trunk file由一个id唯一标识，trunk file由group内的trunk server负责创建（trunk server是tracker选出来的），并同步到group内其他的storage，文件存储合并存储到trunk file后，根据其offset就能从trunk file读取到文件。
文件在trunk file内的offset编码到文件名，决定了其在trunk file内的位置是不能更改的，也就不能通过compact的方式回收trunk file内删除文件的空间。但当trunk file内有文件删除时，其删除的空间是可以被复用的，比如一个100KB的文件被删除，接下来存储一个99KB的文件就可以直接复用这片删除的存储空间。
HTTP访问支持
其他特性
FastDFS提供了设置/获取文件扩展属性的接口（setmeta/getmeta)，扩展属性以key-value对的方式存储在storage上的同名文件（拥有特殊的前缀或后缀），比如/group/M00/00/01/some_file为原始文件，则该文件的扩展属性存储在/group/M00/00/01/.some_file.meta文件（真实情况不一定是这样，但机制类似），这样根据文件名就能定位到存储扩展属性的文件。
以上两个接口作者不建议使用，额外的meta文件会进一步“放大”海量小文件存储问题，同时由于meta非常小，其存储空间利用率也不高，比如100bytes的meta文件也需要占用4K（block_size）的存储空间。
FastDFS还提供appender file的支持，通过upload_appender_file接口存储，appender file允许在创建后，对该文件进行append操作。实际上，appender file与普通文件的存储方式是相同的，不同的是，appender file不能被合并存储到trunk file。
问题讨论
从FastDFS的整个设计看，基本上都已简单为原则。比如以机器为单位备份数据，简化了tracker的管理工作；storage直接借助本地文件系统原样存储文件，简化了storage的管理工作；文件写单份到storage即为成功、然后后台同步，简化了写文件流程。但简单的方案能解决的问题通常也有限，FastDFS目前尚存在如下问题（欢迎探讨）。
数据安全性
写一份即成功：从源storage写完文件至同步到组内其他storage的时间窗口内，一旦源storage出现故障，就可能导致用户数据丢失，而数据的丢失对存储系统来说通常是不可接受的。
缺乏自动化恢复机制：当storage的某块磁盘故障时，只能换存磁盘，然后手动恢复数据；由于按机器备份，似乎也不可能有自动化恢复机制，除非有预先准备好的热备磁盘，缺乏自动化恢复机制会增加系统运维工作。
数据恢复效率低：恢复数据时，只能从group内其他的storage读取，同时由于小文件的访问效率本身较低，按文件恢复的效率也会很低，低的恢复效率也就意味着数据处于不安全状态的时间更长。
缺乏多机房容灾支持：目前要做多机房容灾，只能额外做工具来将数据同步到备份的集群，无自动化机制。
存储空间利用率
单机存储的文件数受限于inode数量
每个文件对应一个storage本地文件系统的文件，平均每个文件会存在block_size/2的存储空间浪费。
文件合并存储能有效解决上述两个问题，但由于合并存储没有空间回收机制，删除文件的空间不保证一定能复用，也存在空间浪费的问题
负载均衡
group机制本身可用来做负载均衡，但这只是一种静态的负载均衡机制，需要预先知道应用的访问特性；同时group机制也导致不可能在group之间迁移数据来做动态负载均衡。
备注
以上内容大部分为个人的理解，不能代表FastDFS的真实情况，发现问题请帮忙指出。