友情提示：正文内容整理自架构师丁浪的技术分享，部分观点可作抛砖引玉之用，可能并非最佳实践，欢迎留言指正。
1、前言
一个完善的IM系统中通常充斥着大量的图片内容，包括：用户头像、图片消息、相册、图片表情等等，那么在做服务端架构设计时该如何存储这些图片呢？
本文分享的是典型Web应用中大量图片的服务端存储加构的演进过程，但基本的技术原理和架构思路对于IM系统而言同样适用，所以在阅读时可以根据自已IM的实际架构情况，酌情吸取适合您的内容即可。文中部分观点可作抛砖引玉之用，可能并非最佳实践，请勿迷信之。
实际上：旧式的PC端IM中，诸如图片消息这种业务形态，可能是通过长连接直接推送过去（所谓的实时图片传输嘛），这种情况理论上是不需要服务端存储的。但现今的主流移动端IM，基于移动网络抖动大、 不稳定的特性和随时随地社交分享的现实，已很少使用实时传输这种技术手段。现在主流IM都是本文所述的这种：通过Http短连接从云（也就是服务端）“拉取”，这种方式的好处是：随时随地分享、对网络稳定性要求低（只要上传者一次上传，服务端可长时间存储，下一个阅读者通过URL按需随读随取即可，再次分享时只要分享URL而无需再次完整传输整个图片）。
以此类推：IM系统中，实际上还存在其它类似于图片的小文件存储需求，比如：语音留言消息中的AMR短音频文件（有些IM中为了音质可能使用的是AAC音频格式，比如易信）、短视频功能中的小视频文件等，这些文件的存储和使用跟图片文件基本类似，所以考虑到通用性，如果能把这些小文件存储也纳入到图片的存储架构中，对于整体系统架构来说（尤其存储部分）就显的更通用。所以本文中虽然以图片存储为切入点，但您实际上完全可以套用到基它小文件的存储上哦。
学习交流：
- 即时通讯开发交流群：320837163[推荐]
- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》
（本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-1356-1-1.html）
2、相关文章
▼ 跟IM数据存储架构有关的文章，有如下几篇，或许对你有用：
《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》
▼ IM开发干货系列文章适合作为IM开发热点问题参考资料（本文是其第11篇）：
《IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递》
《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨（含样例代码）》
如果您是IM开发初学者，强烈建议首先阅读《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》。
3、单机时代的图片服务器架构（集中式）
初创时期由于时间紧迫，开发人员水平很有限。
所以通常就直接在website文件所在的目录下，建立1个upload子目录，用于保存用户上传的图片文件：
[1] 如果按业务再细分，可以在upload目录下再建立不同的子目录来区分，例如：upload\QA,upload\Face等
[2] 在数据库表中保存的也是“upload/qa/test.jpg”这类相对路径；
[3] 用户的访问方式如下：http://www.yourdomain.com/upload/qa/test.jpg
程序上传和写入方式：
程序员A通过在web.config中配置物理目录D:\Web\yourdomain\upload 然后通过stream的方式写入文件；
程序员B通过Server.MapPath等方式，根据相对路径获取物理目录 然后也通过stream的方式写入文件。
结果就是：
优点：实现起来最简单，无需任何复杂技术，就能成功将用户上传的文件写入指定目录。保存数据库记录和访问起来倒是也很方便；
缺点：上传方式混乱，严重不利于网站的扩展。
针对上述最原始的架构，主要面临着如下问题：
随着upload目录中文件越来越多，所在分区如果出现容量不足，则很难扩容。只能停机后更换更大容量的存储设备，再将旧数据导入；
在部署新版本（部署新版本前通过需要备份）和日常备份website文件的时候，需要同时操作upload目录中的文件，如果考虑到访问量上升，后边部署由多台Web服务器组成的负载均衡集群，集群节点之间如果做好文件实时同步将是个难题。
4、集群时代的图片服务器架构（实时同步）
一个传统的Web服务端站点下面，新建一个名为upload的虚拟目录，由于虚拟目录的灵活性，能在一定程度上取代物理目录，并兼容原有的图片上传和访问方式。
用户的访问方式依然是：
http://www.yourdomain.com/upload/qa/test.jpg
优点：配置更加灵活，也能兼容老版本的上传和访问方式。因为虚拟目录，可以指向本地任意盘符下的任意目录。这样一来，还可以通过接入外置存储，来进行单机的容量扩展。
缺点：部署成由多台Web服务器组成的集群，各个Web服务器（集群节点）之间（虚拟目录下的）需要实时的去同步文件，由于同步效率和实时性的限制，很难保证某一时刻各节点上文件是完全一致的。
基本架构如下图所示：
从上图可看出，整个Web服务器架构已经具备“可扩展、高可用”了，主要问题和瓶颈都集中在多台服务器之间的文件同步上。
上述架构中只能在这几台Web服务器上互相“增量同步”，这样一来，就不支持文件的“删除、更新”操作的同步了。
早期的想法是，在应用程序层面做控制，当用户请求在web1服务器进行上传写入的同时，也同步去调用其它web服务器上的上传接口，这显然是得不偿失的。所以我们选择使用Rsync类的软件来做定时文件同步的，从而省去了“重复造轮子”的成本，也降低了风险性。
同步操作里面，一般有比较经典的两种模型，即推拉模型：所谓“拉”，就是指轮询地去获取更新，所谓推，就是发生更改后主动的“推”给其它机器。当然，也可以采用加高级的事件通知机制来完成此类动作。
在高并发写入的场景中，同步都会出现效率和实时性问题，而且大量文件同步也是很消耗系统和带宽资源的（跨网段则更明显）。
5、集群时代的图片服务器架构改进（共享存储）
沿用虚拟目录的方式，通过UNC（网络路径）的方式实现共享存储（将upload虚拟目录指向UNC）。
用户的访问方式1：
http://www.yourdomain.com/upload/qa/test.jpg
用户的访问方式2（可以配置独立域名）：
http://img.yourdomain.com/upload/qa/test.jpg
支持UNC所在server上配置独立域名指向，并配置轻量级的web服务器，来实现独立图片服务器。
优点： 通过UNC（网络路径）的方式来进行读写操作，可以避免多服务器之间同步相关的问题。相对来讲很灵活，也支持扩容/扩展。支持配置成独立图片服务器和域名访问，也完整兼容旧版本的访问规则。
缺点：但是UNC配置有些繁琐，而且会造成一定的（读写和安全）性能损失。可能会出现“单点故障”。如果存储级别没有raid或者更高级的灾备措施，还会造成数据丢失。
基本架构如下图所示：
在早期的很多基于Linux开源架构的网站中，如果不想同步图片，可能会利用NFS来实现。事实证明，NFS在高并发读写和海量存储方面，效率上存在一定问题，并非最佳的选择，所以大部分互联网公司都不会使用NFS来实现此类应用。当然，也可以通过Windows自带的DFS来实现，缺点是“配置复杂，效率未知，而且缺乏资料大量的实际案例”。另外，也有一些公司采用FTP或Samba来实现。
上面提到的几种架构，在上传/下载操作时，都经过了Web服务器（虽然共享存储的这种架构，也可以配置独立域名和站点来提供图片访问，但上传写入仍然得经过Web服务器上的应用程序来处理），这对Web服务器来讲无疑是造成巨大的压力。所以，更建议使用独立的图片服务器和独立的域名，来提供用户图片的上传和访问。
6、独立图片服务器/独立域名的好处
图片访问是很消耗服务器资源的（因为会涉及到操作系统的上下文切换和磁盘I/O操作）。分离出来后，Web/App服务器可以更专注发挥动态处理的能力。
独立存储，更方便做扩容、容灾和数据迁移；
浏览器（相同域名下的）并发策略限制，性能损失；
访问图片时，请求信息中总带cookie信息，也会造成性能损失；
方便做图片访问请求的负载均衡，方便应用各种缓存策略（HTTP Header、Proxy Cache等），也更加方便迁移到CDN；
......
我们可以使用Lighttpd或者Nginx等轻量级的web服务器来架构独立图片服务器。
7、我们当前的图片服务器架构
当前图片服务器架构采用分布式文件系统+CDN。
在构建当前的图片服务器架构之前，可以先彻底撇开web服务器，直接配置单独的图片服务器/域名。
但面临如下的问题：
旧图片数据怎么办？能否继续兼容旧图片路径访问规则？
独立的图片服务器上需要提供单独的上传写入的接口（服务API对外发布），安全问题如何保证？
同理，假如有多台独立图片服务器，是使用可扩展的共享存储方案，还是采用实时同步机制？
直到应用级别的（非系统级） DFS（例如FastDFS HDFS MogileFs MooseFS、TFS）的流行，简化了这个问题：执行冗余备份、支持自动同步、支持线性扩展、支持主流语言的客户端api上传/下载/删除等操作，部分支持文件索引，部分支持提供Web的方式来访问。
考虑到各DFS的特点，客户端API语言支持情况(需要支持C#)，文档和案例，以及社区的支持度，我们最终选择了FastDFS来部署。
唯一的问题是：可能会不兼容旧版本的访问规则。如果将旧图片一次性导入FastDFS，但由于旧图片访问路径分布存储在不同业务数据库的各个表中，整体更新起来也十分困难，所以必须得兼容旧版本的访问规则。架构升级往往比做全新架构更有难度，就是因为还要兼容之前版本的问题。（给飞机在空中换引擎可比造架飞机难得多）
解决方案如下：
首先，关闭旧版本上传入口（避免继续使用导致数据不一致）。将旧图片数据通过rsync工具一次性迁移到独立的图片服务器上（即下图中描述的Old Image Server）。在最前端(七层代理，如Haproxy、Nginx)用ACL（访问规则控制），将旧图片对应URL规则的请求（正则）匹配到，然后将请求直接转发指定的web 服务器列表，在该列表中的服务器上配置好提供图片（以Web方式）访问的站点，并加入缓存策略。这样实现旧图片服务器的分离和缓存,兼容了旧图片的访问规则并提升旧图片访问效率，也避免了实时同步所带来的问题。
整体架构如图：
8、使用第3方CDN的方案
基于FastDFS的独立图片服务器集群架构，虽然已经非常的成熟，但是由于国内“南北互联”和IDC带宽成本等问题（图片是非常消耗流量的），我们最终还是选择了商用的CDN技术，实现起来也非常容易，原理其实也很简单，我这里只做个简单的介绍。
将img域名cname到CDN厂商指定的域名上，用户请求访问图片时，则由CDN厂商提供智能DNS解析，将最近的（当然也可能有其它更复杂的策略，例如负载情况、健康状态等）服务节点地址返回给用户，用户请求到达指定的服务器节点上，该节点上提供了类似Squid/Vanish的代理缓存服务，如果是第一次请求该路径，则会从源站获取图片资源返回客户端浏览器，如果缓存中存在，则直接从缓存中获取并返回给客户端浏览器，完成请求/响应过程。
由于采用了商用CDN服务，所以我们并没有考虑用Squid/Vanish来自行构建前置代理缓存。
上面的整个集群架构，可以很方便的做横向扩展，能满足一般垂直领域中大型网站的图片服务需求（当然，像taobao这样超大规模的可能另当别论）。经测试，提供图片访问的单台Nginx服务器（至强E5四核CPU、16G内存、SSD），对小静态页面（压缩后大概只有10kb左右的）可以扛住几千个并发且毫无压力。当然，由于图片本身体积比纯文本的静态页面大很多，提供图片访问的服务器的抗并发能力，往往会受限于磁盘的I/O处理能力和IDC提供的带宽。Nginx的抗并发能力还是非常强的，而且对资源占用很低，尤其是处理静态资源，似乎都不需要有过多担心了。可以根据实际访问量的需求，通过调整Nginx的参数，对Linux内核做调优，加入分级缓存策略等手段能够做更大程度的优化，也可以通过增加服务器或者升级服务器配置来做扩展，最直接的是通过购买更高级的存储设备和更大的带宽，以满足更大访问量的需求。
值得一提的是，在“云计算”流行的当下，也推荐高速发展期间的网站，使用“云存储”这样的方案，既能帮你解决各类存储、扩展、备灾的问题，又能做好CDN加速。最重要的是，价格也不贵。
总结，有关图片服务器架构扩展，大致围绕这些问题展开：
容量规划和扩展问题；
数据的同步、冗余和容灾；
硬件设备的成本和可靠性（是普通机械硬盘，还是SSD，或者更高端的存储设备和方案）；
文件系统的选择。根据文件特性（例如文件大小、读写比例等）选择是用ext3/4或者NFS/GFS/TFS这些开源的（分布式）文件系统；
图片的加速访问。采用商用CDN或者自建的代理缓存、web静态缓存架构；
旧图片路径和访问规则的兼容性，应用程序层面的可扩展，上传和访问的性能和安全性等。
附录：更多IM开发文章
[1] 有关IM架构设计：
《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》
《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》
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[2] 有关IM安全的文章：
《即时通讯安全篇（一）：正确地理解和使用Android端加密算法》
《即时通讯安全篇（四）：实例分析Android中密钥硬编码的风险》
《即时通讯安全篇（五）：对称加密技术在Android平台上的应用实践》
《传输层安全协议SSL/TLS的Java平台实现简介和Demo演示》
《理论联系实际：一套典型的IM通信协议设计详解（含安全层设计）》
《微信新一代通信安全解决方案：基于TLS1.3的MMTLS详解》
《来自阿里OpenIM：打造安全可靠即时通讯服务的技术实践分享》
《Web端即时通讯安全：跨站点WebSocket劫持漏洞详解(含示例代码)》
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[3] IM开发综合文章：
《IM开发基础知识补课：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》
《IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递》
《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状：一场有始无终的开源秀》
《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（上篇）》
《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（下篇）》
《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》
《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（上篇）》
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《如约而至：微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》
《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的？》
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