MongoDB基于GridFS实现文件的分布式存储

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介:

GridFS是一种在MongoDB中存储大二进制文件的机制。使用GridFS存文件有如下几个原因:

利用Grid可以简化需求。要是已经用了MongoDB,GridFS就可以不需要使用独立文件存储架构。


GridFS会直接利用业已建立的复制或分片机制,所以对于文件存储来说故障恢复和扩展都很容易。


GridFS可以避免用于存储用户上传内容的文件系统出现的某些问题。例如,GridFS在同一个目录下放置大量的文件是没有任何问题的。


GridFS不产生磁盘碎片,因为MongoDB分配数据文件空间时以2GB为一块。


使用场景:如果你的系统有如下情景:

1) 有大量的上传图片(用户上传或者系统本身的文件发布等)

2) 文件的量级处于飞速增长,有可能打到单机操作系统自己的文件系统的查询性能瓶颈,甚至超过单机硬盘的扩容范围.

3) 文件的备份(不适用gridfs这种三方也可以做,但是不尽方便),文件系统访问的故障转移和修复..

4) 文件的索引,存储除文件本身以外还需要关联更多的元数据信息(比如,不仅仅存储文件,还要保存一些文件的发布式作者/发布时间/文件tag属性等等自定义信息)并且需要索引的...

5) 基于4),对文件的分类模糊,如果采用操作系统的文件系统,文件夹分类关系混乱或者无法分类时..

6) 当前系统是基于web的,对图片的访问根据url了规则路由的..(普通文件系统也可以)

7) 文件尺寸较小,而且众多,且文件有可能被迁移/删除等..


在Mongodb中以GridFSB方式存放文件有两种方式:

1、命令行方式mongofiles 2、客户端驱动编程 

1、命令行方式mongofiles

mongofiles命令行下向Mongodb数据库中插入文件数据。

mongofiles  -host 127.0.0.1:27017 -d  mydb  put  文件名


 向数据库mydb中插入一个文件,其中put为命令,表示向Mongodb中上传文件,get、delete分别表示取得文件和删除文件。


      执行 db.fs.files.find()即可看到GridFS中的文件列表.

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mongo自带有一个实现mongofliles,基本操作如下:
列出所有文件:
mongofiles list
上传一个文件:
mongofiles put xxx.txt
下载一个文件:
mongofiles  get  xxx.txt
查找文件:
mongofiles search xxx  //会查找所有文件名中包含“xxx”的文件
mongofiles list xxx  //会查找所有文件名以“xxx”为前缀的文件
参数说明:
–d 指定数据库 ,默认是fs,Mongofiles list –d testGridfs
-u –p 指定用户名,密码
-h 指定主机
-port 指定主机端口
-c 指定集合名,默认是fs
-t 指定文件的MIME类型,默认会忽略

2、使用API来存取文件


   我一般用python调用pymongo管理mongodb的聚集

   这个是国外的一篇pymongo管理gridfs的文档,写的还行。

http://blog.pythonisito.com/2012/05/gridfs-mongodb-filesystem.html


很多时候我们可以搭配nginx用,让nginx直接读取gridfs的文件。

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安装nginx-gridfs
wget https: //download.github.com/mdirolf-nginx-gridfs-v0.8-0-gb5f8113.tar.gz
tar –zxvf mdirolf-nginx-gridfs-v0. 8 - 0 -gb5f8113.tar.gz
mv mdirolf-nginx-gridfs-v0. 8 - 0 -gb5f8113 mdirolf-nginx-gridfs-v0. 8
wget https: //download.github.com/mongodb-mongo-c-driver-v0.3-0-g74cc0b8.tar.gz
tar –zxvf mongodb-mongo-c-driver-v0. 3 - 0 -g74cc0b8.tar.gz
mv mongodb-mongo-c-driver-v0. 3 - 0 -g74cc0b8/* mdirolf-nginx-gridfs-v0. 8 /mongo-c-driver
rm –rf mongodb-mongo-c-driver-v0. 3 - 0 -g74cc0b8
安装nginx,指定nginx-gridfs目录与nginx联合编译
wget http: //nginx.org/download/nginx-1.0.1.tar.gz
tar –zxvf nginx- 1.0 . 1 .tar.gz
cd nginx- 1.0 . 1
./configure --prefix=/usr/local/nginx -- with -openssl=/usr/ include /openssl -- with -http_stub_status_module --add-module=/home/cdh/Downloads/mdirolf-nginx-gridfs
make –j8
sudo make install –j8
配置nginx-gridfs
location /pics/ {
     gridfs pics
               field=filename
               type=string;
     mongo  127.0 . 0.1 : 27017 ;
}
gridfs:nginx识别插件的关键字
pics:db名
[root_collection]: 选择collection,如root_collection=blog, mongod就会去找blog.files与blog.chunks两个块,默认是fs
[field]:查询字段,保证mongdb里有这个字段名,支持_id, filename, 可省略, 默认是_id
[type]:解释field的数据类型,支持objectid,  int , string, 可省略, 默认是 int
[user]:用户名, 可省略
[pass]:密码, 可省略
mongo:mongodb url
http: //localhost/pics/photo.jpg 能下载图片就说明成功了



gridfs 都是应用到偏海量,又不到海量的文件需求场景下的,不然咱们也不会花这么多功夫来搞这个了。



在这种需求下,可以用分片和主从把压力分切开。




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mkdir -p /data/shard/s0
mkdir -p /data/shard/s1
mkdir -p /data/shard/log
mkdir -p /data/shard/config
#启动shard server
./mongod --shardsvr --port  20000  --dbpath /data/shard/s0 --fork --logpath /data/shard/log/s0.log --directoryperdb
./mongod --shardsvr --port  20001  --dbpath /data/shard/s1 --fork --logpath /data/shard/log/s1.log --directoryperdb
#启动配置服务器config server
./mongod --configsvr --port  30000  --dbpath /data/shard/config --fork --logpath /data/shard/log/config.log --directoryperdb
#启动route server mongos
mongos --port  40000  --configdb localhost: 30000  --fork --logpath /data/shard/log/route.log --chunkSize  1
#添加分片
./mongo admin --port  40000   #链接mongos
db.runCommand({addshard: "localhost:20000" }) #添加分片 1
db.runCommand({addshard: "localhost:20001" }) #添加分片 2
db.runCommand({enablesharding: "test" })  #设置test库开启分片
db.runCommand({shardcollection: "test.users" ,key:{_id: 1 }}) #设置test.users集合分片和分片的主键
#验证sharding
use  test
#插入 50 万数据
for ( var  i= 1 ;i<= 500000 ;i++) db.users.insert({age:i,name: "zx" ,addr: "beijing" ,country: "china" })
db.users.stats() #查看users的分片情况






 本文转自 rfyiamcool 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/rfyiamcool/1219848,如需转载请自行联系原作者


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