面试题答案
一键面试系统架构设计
- 客户端：
- 功能：负责接收用户的文件上传和下载请求，对文件进行初步处理（如分块等），并与分布式文件存储系统的其他组件交互。
- 元数据服务器：
- 功能：存储文件的元数据，包括文件名、文件大小、文件块的位置信息等。使用MongoDB存储元数据，以支持高并发的查询和更新操作。同时负责负载均衡，将文件存储和读取请求合理分配到各个数据节点。
- 数据节点：
- 功能：实际存储文件数据块的地方。多个数据节点组成分布式存储集群，每个数据节点负责存储一部分文件块。数据节点之间需要进行数据同步和复制，以保证数据的一致性和容错性。
数据的存储流程
- 客户端：
- 将大文件按照一定大小（如64MB）进行分块。
- 向元数据服务器发送文件上传请求，携带文件元数据（文件名、大小等）。
- 元数据服务器：
- 生成文件的唯一标识（如UUID）。
- 根据负载均衡策略，选择若干数据节点来存储文件块。
- 将文件元数据（包括文件标识、文件名、大小以及每个文件块对应的存储数据节点信息）存储到MongoDB中。
- 返回文件标识和数据节点信息给客户端。
- 客户端：
- 根据返回的数据节点信息，将文件块分别上传到对应的各个数据节点。
数据的读取流程
- 客户端：
- 向元数据服务器发送文件下载请求，携带文件名或文件标识。
- 元数据服务器：
- 根据文件名或文件标识，从MongoDB中查询出文件的元数据，包括文件块的位置信息。
- 将文件元数据返回给客户端。
- 客户端：
- 根据文件块的位置信息，从各个数据节点下载文件块。
- 在本地将文件块合并成完整的文件。
数据一致性处理
- 数据复制：每个文件块在多个数据节点上进行复制，一般采用三副本策略。当一个数据节点上的文件块更新时，需要同步更新其他副本。
- 日志机制：数据节点采用日志结构合并树（LSM - Tree）等日志机制记录数据的修改操作。在更新数据时，先将操作记录到日志中，然后异步更新到实际存储位置。这样在节点故障恢复时，可以通过重放日志来恢复数据一致性。
- 版本控制：在元数据中为每个文件块记录版本号。当数据发生更新时，版本号递增。在读取数据时，通过比较版本号来确保读取到最新的数据。
容错性处理
- 节点故障检测：元数据服务器定期向各个数据节点发送心跳包，数据节点也定期向元数据服务器汇报自身状态。如果在一定时间内没有收到某个数据节点的响应，则判定该节点故障。
- 数据恢复：当检测到某个数据节点故障时，元数据服务器根据文件块的副本信息，从其他正常的数据节点复制数据到新的节点（可以是备用节点或者从集群中动态选择一个节点），以恢复数据的可用性。
关键部分的Python代码框架
- 客户端代码框架
import requests
import hashlib
import os
def split_file(file_path, chunk_size=64 * 1024 * 1024):
chunks = []
with open(file_path, 'rb') as f:
while True:
chunk = f.read(chunk_size)
if not chunk:
break
chunks.append(chunk)
return chunks
def upload_file(file_path):
chunks = split_file(file_path)
file_name = os.path.basename(file_path)
file_size = os.path.getsize(file_path)
file_hash = hashlib.sha256(open(file_path, 'rb').read()).hexdigest()
# 向元数据服务器请求上传
metadata_server_url = 'http://metadata_server:port/upload_request'
data = {
'file_name': file_name,
'file_size': file_size,
'file_hash': file_hash
}
response = requests.post(metadata_server_url, json=data)
if response.status_code != 200:
raise Exception('Failed to get upload request from metadata server')
upload_info = response.json()
file_id = upload_info['file_id']
data_nodes = upload_info['data_nodes']
for i, chunk in enumerate(chunks):
data_node_url = f"http://{data_nodes[i]}/upload_chunk"
chunk_data = {
'file_id': file_id,
'chunk_index': i,
'chunk': chunk
}
requests.post(data_node_url, json=chunk_data)
def download_file(file_id, save_path):
# 向元数据服务器请求下载
metadata_server_url = 'http://metadata_server:port/download_request'
data = {
'file_id': file_id
}
response = requests.post(metadata_server_url, json=data)
if response.status_code != 200:
raise Exception('Failed to get download request from metadata server')
download_info = response.json()
data_nodes = download_info['data_nodes']
with open(save_path, 'wb') as f:
for i, data_node in enumerate(data_nodes):
data_node_url = f"http://{data_node}/download_chunk"
chunk_data = {
'file_id': file_id,
'chunk_index': i
}
response = requests.post(data_node_url, json=chunk_data)
if response.status_code == 200:
f.write(response.content)
else:
raise Exception(f'Failed to download chunk {i} from {data_node}')
- 元数据服务器代码框架
from flask import Flask, request, jsonify
import pymongo
import random
app = Flask(__name__)
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['file_storage']
metadata_collection = db['metadata']
@app.route('/upload_request', methods=['POST'])
def upload_request():
data = request.get_json()
file_id = str(random.randint(1000000000, 9999999999))
file_name = data['file_name']
file_size = data['file_size']
file_hash = data['file_hash']
# 模拟负载均衡选择数据节点
data_nodes = ['data_node1:port', 'data_node2:port', 'data_node3:port']
metadata = {
'file_id': file_id,
'file_name': file_name,
'file_size': file_size,
'file_hash': file_hash,
'data_nodes': data_nodes
}
metadata_collection.insert_one(metadata)
return jsonify({
'file_id': file_id,
'data_nodes': data_nodes
})
@app.route('/download_request', methods=['POST'])
def download_request():
data = request.get_json()
file_id = data['file_id']
metadata = metadata_collection.find_one({'file_id': file_id})
if metadata:
return jsonify({
'data_nodes': metadata['data_nodes']
})
else:
return jsonify({'error': 'File not found'}), 404
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
- 数据节点代码框架
from flask import Flask, request, jsonify
import pymongo
import os
app = Flask(__name__)
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['file_storage']
chunk_collection = db['chunks']
@app.route('/upload_chunk', methods=['POST'])
def upload_chunk():
data = request.get_json()
file_id = data['file_id']
chunk_index = data['chunk_index']
chunk = data['chunk']
# 存储文件块到本地
chunk_dir = f'chunks/{file_id}'
if not os.path.exists(chunk_dir):
os.makedirs(chunk_dir)
chunk_path = f'{chunk_dir}/{chunk_index}'
with open(chunk_path, 'wb') as f:
f.write(chunk)
# 记录文件块元数据到MongoDB
chunk_metadata = {
'file_id': file_id,
'chunk_index': chunk_index,
'chunk_path': chunk_path
}
chunk_collection.insert_one(chunk_metadata)
return jsonify({'message': 'Chunk uploaded successfully'})
@app.route('/download_chunk', methods=['POST'])
def download_chunk():
data = request.get_json()
file_id = data['file_id']
chunk_index = data['chunk_index']
chunk_metadata = chunk_collection.find_one({'file_id': file_id, 'chunk_index': chunk_index})
if chunk_metadata:
with open(chunk_metadata['chunk_path'], 'rb') as f:
chunk = f.read()
return chunk
else:
return jsonify({'error': 'Chunk not found'}), 404
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=6000)
上述代码仅为概念性框架，在实际应用中，还需要考虑安全性、性能优化、异常处理等更多方面。