TFS（Taobao File System）是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统，主要针对海量的非结构化数据，它构筑在普通的Linux机器集群上，可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。TFS为淘宝提供海量小文件存储，通常文件大小不超过1M，满足了淘宝对小文件存储的需求，被广泛地应用在淘宝各项应用中。它采用了HA架构和平滑扩容，保证了整个文件系统的可用性和扩展性。同时扁平化的数据组织结构，可将文件名映射到文件的物理地址，简化了文件的访问流程，一定程度上为TFS提供了良好的读写性能。

1。 全部扁平化的数据组织结构, 遗弃了传统文件系统的目录结构

2。 使用HA架构和平滑扩容

3。 支持多种客户端

4。 支持大小文件存储

5。 可为外部提供高可靠和高并发的存储访问

6。 支持大文件功能

7。 Resource Center Server，用于管理TFS集群的用户资源配置

8。 TFS服务程序开发框架，统一TFS网络客户端库，并新增异步回调功能

9。 优化数据流，让写请求尽可能均匀的分布在不同的DataServer

一个TFS集群由两个NameServer节点（一主一备）和多个DataServer节点组成。这些服务程序都是作为一个用户级的程序运行在普通Linux机器上的。

同时为了考虑容灾，NameServer采用了HA结构，即两台机器互为热备，同时运行，一台为主，一台为备，主机绑定到对外vip，提供服务；当主机器宕机后，迅速将vip绑定至备份NameServer，将其切换为主机，对外提供服务。图1中的HeartAgent就完成了此功能。

TFS的设计目标是海量小文件的存储，所以在TFS中，将大量的小文件（实际数据文件）合并成为一个大文件，这个大文件称为块（Block）， 每个Block拥有在集群内唯一的编号（BlockId），Block Id在NameServer在创建Block的时候分配， NameServer维护block与DataServer的关系。Block中的实际数据都存储在DataServer上。而一台DataServer服务器一般会有多个独立DataServer进程存在，每个进程负责管理一个挂载点，这个挂载点一般是一个独立磁盘上的文件目录，以降低单个磁盘损坏带来的影响。

NameServer主要功能是: 管理维护Block和DataServer相关信息，包括DataServer加入，退出， 心跳信息， block和DataServer的对应关系建立，解除。

正常情况下，一个块会在DataServer上存在， 主NameServer负责Block的创建，删除，复制，均衡，整理， NameServer不负责实际数据的读写，实际数据的读写由DataServer完成。

DataServer主要功能是: 负责实际数据的存储和读写。

TFS的块大小可以通过配置项来决定，通常使用的块大小为64M。TFS的设计目标是海量小文件的存储，所以每个块中会存储许多不同的小文件。DataServer进程会给Block中的每个文件分配一个ID（File ID，该ID在每个Block中唯一），并将每个文件在Block中的信息存放在和Block对应的Index文件中。这个Index文件一般都会全部存放在内存，除非出现DataServer服务器内存和集群中所存放文件平均大小不匹配的情况。

另外，还可以部署一个对等的TFS集群，作为当前集群的辅集群。辅集群不提供来自应用的写入，只接受来自主集群的写入。当前主集群的每个数据变更操作都会重放至辅集群。辅集群也可以提供对外的读，并且在主集群出现故障的时候，可以接管主集群的工作。

在TFS中，将大量的小文件（实际用户文件）合并成为一个大文件，这个大文件称为块（Block）。TFS以Block的方式组织文件的存储。每一个Block在整个集群内拥有唯一的编号，这个编号是由NameServer进行分配的，而DataServer上实际存储了该Block。在NameServer节点中存储了所有的Block的信息，一个Block存储于多个DataServer中以保证数据的冗余。对于数据读写请求，均先由NameServer选择合适的DataServer节点返回给客户端，再在对应的DataServer节点上进行数据操作。NameServer需要维护Block信息列表，以及Block与DataServer之间的映射关系，其存储的元数据结构如下：

在DataServer节点上，在挂载目录上会有很多物理块，物理块以文件的形式存在磁盘上，并在DataServer部署前预先分配，以保证后续的访问速度和减少碎片产生。为了满足这个特性，DataServer现一般在EXT4文件系统上运行。物理块分为主块和扩展块，一般主块的大小会远大于扩展块，使用扩展块是为了满足文件更新操作时文件大小的变化。每个Block在文件系统上以“主块+扩展块”的方式存储。每一个Block可能对应于多个物理块，其中包括一个主块，多个扩展块。

在DataServer端，每个Block可能会有多个实际的物理文件组成：一个主Physical Block文件，N个扩展Physical Block文件和一个与该Block对应的索引文件。Block中的每个小文件会用一个block内唯一的fileid来标识。DataServer会在启动的时候把自身所拥有的Block和对应的索引文件加载进来。

TFS的文件名由块号和文件号通过某种对应关系组成，最大长度为18字节。文件名固定以T开始，第二字节为该集群的编号（可以在配置项中指定，取值范围 1~9）。余下的字节由Block ID和File ID通过一定的编码方式得到。文件名由客户端程序进行编码和解码，它映射方式如下图：

TFS客户程序在读文件的时候通过将文件名转换为BlockID和FileID信息，然后可以在NameServer取得该块所在DataServer信息（如果客户端有该Block与DataServere的缓存，则直接从缓存中取），然后与DataServer进行读取操作。

对于同一个文件来说，多个用户可以并发读。

现有TFS并不支持并发写一个文件。一个文件只会有一个用户在写。这在TFS的设计里面对应着是一个block同时只能有一个写或者更新操作。

TFS可以配置主辅集群，一般主辅集群会存放在两个不同的机房。主集群提供所有功能，辅集群只提供读。主集群会把所有操作重放到辅集群。这样既提供了负载均衡，又可以在主集群机房出现异常的情况不会中断服务或者丢失数据。

Namserver主要管理了DataServer和Block之间的关系。如每个DataServer拥有哪些Block，每个Block存放在哪些DataServer上等。同时，NameServer采用了HA结构，一主一备，主NameServer上的操作会重放至备NameServer。如果主NameServer出现问题，可以实时切换到备NameServer。

另外NameServer和DataServer之间也会有定时的heartbeat，DataServer会把自己拥有的Block发送给NameServer。NameServer会根据这些信息重建DataServer和Block的关系。

TFS采用Block存储多份的方式来实现DataServer的容错。每一个Block会在TFS中存在多份，一般为3份，并且分布在不同网段的不同DataServer上。对于每一个写入请求，必须在所有的Block写入成功才算成功。当出现磁盘损坏DataServer宕机的时候，TFS启动复制流程，把备份数未达到最小备份数的Block尽快复制到其他DataServer上去。 TFS对每一个文件会记录校验crc，当客户端发现crc和文件内容不匹配时，会自动切换到一个好的block上读取。此后客户端将会实现自动修复单个文件损坏的情况。

原有TFS集群运行一定时间后，集群容量不足，此时需要对TFS集群扩容。由于DataServer与NameServer之间使用心跳机制通信，如果系统扩容，只需要将相应数量的新DataServer服务器部署好应用程序后启动即可。这些DataServer服务器会向NameServer进行心跳汇报。NameServer会根据DataServer容量的比率和DataServer的负载决定新数据写往哪台DataServer的服务器。根据写入策略，容量较小，负载较轻的服务器新数据写入的概率会比较高。同时，在集群负载比较轻的时候，NameServer会对DataServer上的Block进行均衡，使所有DataServer的容量尽早达到均衡。

进行均衡计划时，首先计算每台机器应拥有的blocks平均数量，然后将机器划分为两堆，一堆是超过平均数量的，作为移动源；一类是低于平均数量的，作为移动目的。

移动目的的选择：首先一个block的移动的源和目的，应该保持在同一网段内，也就是要与另外的block不同网段；另外，在作为目的的一定机器内，优先选择同机器的源到目的之间移动，也就是同台DataServer服务器中的不同DataServer进程。

当有服务器故障或者下线退出时（单个集群内的不同网段机器不能同时退出），不影响TFS的服务。此时NameServer会检测到备份数减少的Block，对这些Block重新进行数据复制。

在创建复制计划时，一次要复制多个block， 每个block的复制源和目的都要尽可能的不同，并且保证每个block在不同的子网段内。因此采用轮换选择（roundrobin）算法，并结合加权平均。

由于DataServer之间的通信是主要发生在数据写入转发的时候和数据复制的时候，集群扩容基本没有影响。假设一个Block为64M，数量级为1。那么NameServer上会有 1 * 1024 * 1024 * 1024 / 64 = 16。7M个block。假设每个Block的元数据大小为0.1K，则占用内存不到2G。