海量小文件存儲方案

A. 海量小文件用什麼存儲好

海量小文件優先選擇對象存儲，不用考慮元數據管理的問題，如果是老系統的話需要改造支持對象存儲。我們公司現在用的元核雲的YC-DOS分布式對象存儲，穩定性和性能都還不錯。

B. 海量數據存儲有哪些方式與方法

杉岩海量對象存儲MOS，針對海量非結構化數據存儲的最優化解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，

具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。

1、容量可線性擴展，單名字空間達EB級

SandStone MOS可在單一名字空間下實現海量數據存儲，支持業務無感知的存儲伺服器橫向擴容，為爆炸式增長的視頻、音頻、圖片、文檔等不同類型的非結構化數據提供完美的存儲方案，規避傳統NAS存儲的單一目錄或文件系統存儲空間無法彈性擴展難題

2、海量小文件存儲，百億級文件高效訪問

SandStone MOS基於完全分布式的數據和元數據存儲架構，為海量小文件存儲而生，將企業級NAS存儲的千萬文件量級提升至互聯網規模的百億級別，幫助企業從容應對幾何級增長的海量小文件挑戰。

3、中心靈活部署，容災匯聚分發更便捷

SandStone MOS支持多數據中心靈活部署，為企業數據容災、容災自動切換、多分支機構、數據就近訪問等場景提供可自定義的靈活解決方案，幫助企業實現跨地域多活容災、數據流轉、就近讀寫等，助力業務高速發展。

4、支持大數據和AI，統一數據存儲和分析

SandStone MOS內置文件智能化處理引擎，實現包括語音識別、圖片OCR識別、文件格式轉換等批量處理功能，結合標簽檢索能力還可實現語音、證件照片檢索，從而幫助企業更好地管理非結構化數據。同時，SandStone MOS還支持與Hadoop、Spark等大數據分析平台對接，一套存儲即可滿足企業數據存儲、管理和挖掘的需求。

C. 80T的海量資料，如何永久保存，移動硬碟成本高，且超過10年後，基本上就有毛病了，有沒其它辦法

對於海量圖片數據的存儲問題，杉岩海量對象存儲（SandStone MOS）解決方案採用去中心化分布式架構，同時利用軟體定義的方式實現了單一名字空間條件下數百PB級規模的容量擴展，業務可以隨時隨地訪問而不受數據存儲位置的限制。

在提升海量小文件訪問性能方面，SandStone MOS利用哈希計算實現了數億級文件的高效訪問。針對文件檢索困難，SandStone MOS支持標簽功能，文件存儲時會自動設置標簽，從而更好地與業務結合，滿足高效檢索。

此外，SandStone MOS在易用性與可維護性方面也超越了同級別產品，其採用「x86通用伺服器+存儲軟體」的分布式解耦架構，將底層存儲空間與上層業務邏輯空間進行分離，軟硬體的升級不會影響到整個系統的正常運行。

即使系統有再多應用更新，也不會影響存儲空間的使用。值得一提的是，SandStone MOS首創的分布式存儲數據盤漫遊功能，可以幫助企業用戶漸進式的進行老舊硬體設備更換，不影響業務的正常運行。

D. 互聯網如何海量存儲數據

目前存儲海量數據的技術主要包括Nosql、分布式文件系統、和傳統關系型資料庫。隨著互聯網行業不斷的發展，產生的數據量越來越多，並且這些數據的特點是半結構化和非結構化，數據很可能是不精確的，易變的。這樣傳統關系型資料庫就無法發揮它的優勢。因此，目前互聯網行業偏向於使用NoSQL和分布式文件系統來存儲海量數據。

下面介紹下常用的NoSQL和分布式文件系統。
NoSQL
互聯網行業常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子項目,理論依據為Google論文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data開發的。HBase適合存儲半結構化或非結構化的數據。HBase的數據模型是稀疏的、分布式的、持久穩固的多維map。HBase也有行和列的概念，這是與RDBMS相同的地方，但卻又不同。HBase底層採用HDFS作為文件系統，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一種支持高性能數據存儲的開源文檔型資料庫。支持嵌入式數據模型以減少對資料庫系統的I/O、利用索引實現快速查詢，並且嵌入式文檔和集合也支持索引，它復制能力被稱作復制集（replica set），提供了自動的故障遷移和數據冗餘。MongoDB的分片策略將數據分布在伺服器集群上。

Couchbase這種NoSQL有三個重要的組件：Couchbase伺服器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase伺服器，支持橫向擴展，面向文檔的資料庫，支持鍵值操作，類似於SQL查詢和內置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用於RESTful和流式訪問數據的應用層API。Couchbase Lite是一款面向移動設備和「邊緣」系統的嵌入式資料庫。Couchbase支持千萬級海量數據存儲
分布式文件系統
如果針對單個大文件，譬如超過100MB的文件，使用NoSQL存儲就不適當了。使用分布式文件系統的優勢在於，分布式文件系統隔離底層數據存儲和分布的細節，展示給用戶的是一個統一的邏輯視圖。常用的分布式文件系統有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

相比過去打電話、發簡訊、用彩鈴的「老三樣」，移動互聯網的發展使得人們可以隨時隨地通過刷微博、看視頻、微信聊天、瀏覽網頁、地圖導航、網上購物、外賣訂餐等，這些業務的海量數據都構建在大規模網路雲資源池之上。當14億中國人把衣食住行搬上移動互聯網的同時，也給網路雲資源池帶來巨大業務挑戰。

首先，用戶需求動態變化，傳統業務流量主要是端到端模式，較為穩定；而互聯網流量易受熱點內容牽引，數據流量流向復雜和規模多變：比如雙十一購物狂潮，電商平台訂單創建峰值達到58.3萬筆，要求通信網路提供高並發支持；又如優酷春節期間有超過23億人次上網刷劇、抖音拜年短視頻增長超10倍，需要通信網路能夠靈活擴充帶寬。面對用戶動態多變的需求，通信網路需要具備快速洞察和響應用戶需求的能力，提供高效、彈性、智能的數據服務。

「隨著通信網路管道十倍百倍加粗、節點數從千萬級逐漸躍升至百億千億級，如何『接得住、存得下』海量數據，成為網路雲資源池建設面臨的巨大考驗」，李輝表示。一直以來，作為新數據存儲首倡者和引領者，浪潮存儲攜手通信行業用戶，不斷 探索 提速通信網路雲基礎設施的各種姿勢。

早在2018年，浪潮存儲就參與了通信行業基礎設施建設，四年內累計交付約5000套存儲產品，涵蓋全快閃記憶體儲、高端存儲、分布式存儲等明星產品。其中在網路雲建設中，浪潮存儲已連續兩年兩次中標全球最大的NFV網路雲項目，其中在網路雲二期建設中，浪潮存儲提供數千節點，為上層網元、應用提供高效數據服務。在最新的NFV三期項目中，浪潮存儲也已中標。

能夠與通信用戶在網路雲建設中多次握手，背後是浪潮存儲的持續技術投入與創新。浪潮存儲6年內投入超30億研發經費，開發了業界首個「多合一」極簡架構的浪潮並行融合存儲系統。此存儲系統能夠統籌管理數千個節點，實現性能、容量線性擴展；同時基於浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能資源調度、智能元數據管理等功能，與自研NVMe SSD快閃記憶體檔進行系統級別聯調優化，讓百萬級IO均衡落盤且路徑更短，將存儲系統性能發揮到極致。

「為了確保全球最大規模的網路雲正常上線運行，我們聯合用戶對存儲集群展開了長達數月的魔鬼測試」，浪潮存儲工程師表示。網路雲的IO以虛擬機數據和上層應用數據為主，浪潮按照每個存儲集群支持15000台虛機進行配置，分別對單卷隨機讀寫、順序寫、混合讀寫以及全系統隨機讀寫的IO、帶寬、時延等指標進行了360無死角測試，達到了通信用戶提出的單卷、系統性能不低於4萬和12萬IOPS、時延小於3ms的要求，產品成熟度得到了驗證。

以通信行業為例，2020年全國移動互聯網接入流量1656億GB，相當於中國14億人每人消耗118GB數據；其中春節期間，移動互聯網更是創下7天消耗36億GB數據流量的記錄，還「捎帶」打了548億分鍾電話、發送212億條簡訊……海量實時數據洪流，在網路雲資源池(NFV)支撐下收放自如，其中分布式存儲平台發揮了作用。如此樣板工程，其巨大示範及拉動作用不言而喻。

E. 如何進行java海量數據處理，下面一段是我摘抄的問題及處理方法

你理解應該錯了吧，即使再怎麼分布不均，他求出來的都是每個文件中訪問次數最多的，所有的都是最大的情況下做比較之後，得到的值一定是最大的啊，還是說每個IP的登錄記錄都不在同一個文件中？如果是這樣的話，那麼這樣做應該得不到一個精確的結果。
我是個菜鳥，本來想圍觀的。。。
但是我感覺樓主的問題用BitMap演算法應該是可以解決的。BloomFilter也可以，但是會誤判，有大神看見了而且覺得我說的不對的話勿噴，我不是很懂大數據量開發。

F. 大量小文件怎樣保存

樓主要求太高了吧！乾脆創建個文件夾把照片全放進去！方便查看！ 再做個壓縮包用來拷貝

G. NETBACKUP怎麼加速備份海量小文件

NBU 在新7.5中提供了加速備份的功能，這個功能不同於flashbackup，不是基於卷快照的，而是基於文件。

傳統方式處理海量小文件備份，主要使用快照模式，優點是的備份速度快，但是缺點是增量的效果不明顯，如果卷很大使用率很低，效果也不明顯。

NBU的加速備份主要分為3部分：
1.數據查找優化：在客戶端快速查找要備份的數據。利用文件系統的日誌，快速定位改變數。優勢是在增量備份，第一次全備份沒有效果。
2.數據傳送優化：避免大量數據在客戶端和伺服器間傳輸。利用dep技術，減少數據傳送量。
3.數據恢復優化：優化數據恢復速度。由於使用這個技術的時候，日常都是增量備份，類似永久增量備份，後台對這些數據進行整合，整合成全備份，提升數據的恢復速度。

H. NETBACKUP怎麼加速備份海量小文件

如何配置NetBackup6.5/7.1DiskStaging備份策略。解決方案1.創建StorageUnit。2.自定義名稱為disk_staging，17Disk類型BasicDisk，路徑為/disk_staging。注意:指定路徑與系統文件最好不要使用同一個disk。如果是測試目的與系統文件使用同一disk，則需要選中「」，否則備份報錯code：800，resourcerequestfailed(Diskvolumeisdown)。設置高水位（Highwatermark）：35%，當備份image達到指定路徑文件系統容量的35%，將觸發Staging刪除備份image到設置的低水位（Lowwatermark）：30%為止。

I. 海量空間數據存儲

(一)空間數據存儲技術

隨著地理信息系統的發展，空間資料庫技術也得到了很大的發展，並出現了很多新的空間資料庫技術(黃釗等，2003)，其中應用最廣的就是用關系資料庫管理系統(RDBMS)來管理空間數據。

用關系資料庫管理系統來管理空間數據，主要解決存儲在關系資料庫中的空間數據與應用程序之間的數據介面問題，即空間資料庫引擎(SpatialDatabase Engine)(熊麗華等，2004)。更確切地說，空間資料庫技術是解決空間數據對象中幾何屬性在關系資料庫中的存取問題，其主要任務是:

(1)用關系資料庫存儲管理空間數據;

(2)從資料庫中讀取空間數據，並轉換為GIS應用程序能夠接收和使用的格式;

(3)將GIS應用程序中的空間數據導入資料庫，交給關系資料庫管理。

空間資料庫中數據存儲主要有三種模式:拓撲關系數據存儲模式、Oracle Spatial模式和ArcSDE模式。拓撲關系數據存儲模式將空間數據存在文件中，而將屬性數據存在資料庫系統中，二者以一個關鍵字相連。這樣分離存儲的方式由於存在數據的管理和維護困難、數據訪問速度慢、多用戶數據並發共享沖突等問題而不適用於大型空間資料庫的建設。而OracleSpatial實際上只是在原來的資料庫模型上進行了空間數據模型的擴展，實現的是「點、線、面」等簡單要素的存儲和檢索，所以它並不能存儲數據之間復雜的拓撲關系，也不能建立一個空間幾何網路。ArcSDE解決了這些問題，並利用空間索引機制來提高查詢速度，利用長事務和版本機制來實現多用戶同時操縱同一類型數據，利用特殊的表結構來實現空間數據和屬性數據的無縫集成等(熊麗華等，2004)。

ArcSDE是ESRI公司開發的一個中間件產品，所謂中間件是一個軟體，它允許應用元素通過網路連接進行互操作，屏蔽其下的通訊協議、系統結構、操作系統、資料庫和其他應用服務。中間件位於客戶機/伺服器的操作系統之上，管理計算資源和網路通訊，並營造出一個相對穩定的高層應用環境，使開發人員可以集中精力於系統的上層開發，而不用過多考慮系統分布式環境下的移植性和通訊能力。因此，中間件能無縫地連入應用開發環境中，應用程序可以很容易地定位和共享中間件提供的應用邏輯和數據，易於系統集成。在分布式的網路環境下，客戶端的應用程序如果要訪問網路上某個伺服器的信息，而伺服器可能運行在不同於客戶端的操作系統和資料庫系統中。此時，客戶機的應用程序中負責尋找數據的部分只需要訪問一個數據訪問中間件，由該中間件完成網路中數據或服務的查找，然後將查找的信息返回給客戶端(萬定生等，2003)。因此，本系統實現空間資料庫存儲的基本思想就是利用ArcSDE實現各類空間數據的存儲。

目前，空間數據存儲技術已比較成熟，出現了許多類似ArcSDE功能的中間件產品，這些軟體基本上都能實現空間數據的資料庫存儲與管理，但對於海量空間數據的存儲，各種軟體性能差別較大。隨著數據量的增長，計算機在分析處理上會產生很多問題，比如數據不可能一次完全被讀入計算機的內存中進行處理。單純依賴於硬體技術，並不能滿足持續增長的數據的處理要求。因此需要在軟體上找到處理海量數據的策略，並最終通過軟硬體的結合完成對海量數據的處理。在海量數據存儲問題上，許多專家從不同側面進行過研究，Lindstrom在地形簡化中使用了外存模型(Out-of-core)技術;鍾正採用了基於數據分塊、動態調用的策略;汪國平等人在研究使用高速網路進行三維海量地形數據的實時交互瀏覽中，採用了分塊、多解析度模板建立模型等方法。這些技術、方法已經在各自系統上進行了研究和實現。本系統採用的ArcSDE軟體基本上也是採用分塊模型的方法，具體存儲和操作不需要用戶過多了解，已經由ArcSDE軟體實現。因此，對海量數據的存儲管理，更需要從數據的組織方式等方面進行設計。塔里木河流域生態環境動態監測系統採集了大量的遙感影像、正射影像等柵格結構的數據，這些數據具有很大的數據量，為適應流域空間基礎設施的管理需要，採取一種新的方式來管理、分發這些海量數據以適應各部門的快速瀏覽和管理需要。

(二)影像金字塔結構

影像資料庫的組織是影像資料庫效率的關鍵，為了獲得高效率的存取速度，在數據的組織上使用了金字塔數據結構和網格分塊數據結構。該技術主導思想如下:

(1)將資料庫中使用到的紋理處理成為大小一致的紋理塊;

(2)為每塊紋理生成5個細節等級的紋理，分別為0、1、2、3、4，其中1級紋理通過0級紋理1/4壓縮得到，2級紋理通過1級紋理1/4壓縮得到，…，以此類推;

(3)在顯示每個塊數據之前，根據顯示比例的大小，並以此決定該使用那一級的紋理;

(4)在內存中建立紋理緩沖池，使用LRU演算法進行紋理塊的調度，確保使用頻率高的紋理調度次數盡可能少。

(三)影像數據壓縮

影像數據壓縮有無損壓縮和有損壓縮兩個方法，具體採取哪種壓縮方法需根據具體情況確定。對於像元值很重要的數據，如分類數據、分析數據等採用無損壓縮(即LZ77演算法)，否則採用有損壓縮(即JPEG演算法)。通過對影像數據的壓縮，一方面可以節約存儲空間，另一方面可以加快影像的讀取和顯示速度。影像數據的壓縮一般與構建金字塔同時進行，在構建影像金字塔過程中自動完成數據的壓縮。

J. 基於mogileFS搭建分布式文件系統--海量小文件的存儲利器

1.簡介

分布式文件系統（Distributed File System）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通過計算機網路與節點相連。分布式文件系統的設計基於客戶機/伺服器模式。一個典型的網路可能包括多個供多用戶訪問的伺服器。另外，對等特性允許一些系統扮演客戶機和伺服器的雙重角色。例如，用戶可以「發表」一個允許其他客戶機訪問的目錄，一旦被訪問，這個目錄對客戶機來說就像使用本地驅動器一樣。

當下我們處在一個互聯網飛速發展的信息 社會 ，在海量並發連接的驅動下每天所產生的數據量必然以幾何方式增長，隨著信息連接方式日益多樣化，數據存儲的結構也隨著發生了變化。在這樣的壓力下使得人們不得不重新審視大量數據的存儲所帶來的挑戰，例如：數據採集、數據存儲、數據搜索、數據共享、數據傳輸、數據分析、數據可視化等一系列問題。

傳統存儲在面對海量數據存儲表現出的力不從心已經是不爭的事實，例如：縱向擴展受陣列空間限制、橫向擴展受交換設備限制、節點受文件系統限制。

然而分布式存儲的出現在一定程度上有效的緩解了這一問題，之所以稱之為緩解是因為分布式存儲在面對海量數據存儲時也並非十全十美毫無壓力，依然存在的難點與挑戰例如：節點間通信、數據存儲、數據空間平衡、容錯、文件系統支持等一系列問題仍處在不斷摸索和完善中。

2.分布式文件系統的一些解決方案

Google Filesystem適合存儲海量大個文件，元數據存儲與內存中

HDFS（Hadoop Filesystem）GFS的山寨版，適合存儲大量大個文件

TFS（Taobao Filesystem）淘寶的文件系統，在名稱節點上將元數據存儲與關系資料庫中，文件數量不在受限於名稱節點的內容空間，可以存儲海量小文件LustreOracle開發的企業級分布式系統，較重量級MooseFS基於FUSE的格式，可以進行掛載使用MogileFS

擅長存儲海量的小數據，元數據存儲與關系型資料庫中

1.簡介

MogileFS是一個開源的分布式文件系統，用於組建分布式文件集群，由LiveJournal旗下DangaInteractive公司開發，Danga團隊開發了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不錯的開源項目：(註：Perlbal是一個強大的Perl寫的反向代理伺服器)。MogileFS是一個開源的分布式文件系統。

目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如國外的一些公司,日本前幾名的公司基本都在使用這個.

國內所知道的使用 MogileFS 的公司有圖片託管網站 yupoo又拍,digg, 土豆, 豆瓣,1 號店, 大眾點評,搜狗,安居客等等網站.基本很多網站容量，圖片都超過 30T 以上。

2.MogileFS特性

1) 應用層提供服務，不需要使用核心組件

2）無單點失敗，主要有三個組件組成，分為tracker（跟蹤節點）、mogstore（存儲節點）、database（資料庫節點）

3）自動復制文件，復制文件的最小單位不是文件，而是class

4）傳輸中立，無特殊協議，可以通過NFS或HTTP實現通信

5）簡單的命名空間：沒有目錄，直接存在與存儲空間上，通過域來實現

6）不用共享任何數據

3.MogileFS的組成

1）Tracker--跟蹤器，調度器

MogileFS的核心，是一個調度器，mogilefsd進程就是trackers進程程序,trackers的主要職責有：刪除數據、復制數據、監控、查詢等等.這個是基於事件的( event-based ) 父進程/消息匯流排來管理所有來之於客戶端應用的交互(requesting operations to be performed), 包括將請求負載平衡到多個"query workers"中,然後讓 mogilefs的子進程去處理.

mogadm,mogtool的所有操作都要跟trackers打交道,Client的一些操作也需要定義好trackers,因此最好同時運行多個trackers來做負載均衡.trackers也可以只運行在一台機器上，使用負載均衡時可以使用搞一些簡單的負載均衡解決方案，如haproxy，lvs，nginx等，

tarcker的配置文件為/etc/mogilefs/mogilefsd.conf，監聽在TCP的7001埠

2）Database--資料庫部分

主要用來存儲mogilefs的元數據，所有的元數據都存儲在資料庫中，因此，這個數據相當重要，如果資料庫掛掉，所有的數據都不能用於訪問，因此，建議應該對資料庫做高可用

3）mogstored--存儲節點

數據存儲的位置，通常是一個HTTP（webDAV）伺服器，用來做數據的創建、刪除、獲取，任何 WebDAV 伺服器都可以, 不過推薦使用 mogstored . mogilefsd可以配置到兩個機器上使用不同埠… mogstored 來進行所有的 DAV 操作和流量,IO監測, 並且你自己選擇的HTTP伺服器(默認為 perlbal)用來做 GET 操作給客戶端提供文件.

典型的應用是一個掛載點有一個大容量的SATA磁碟. 只要配置完配置文件後mogstored程序的啟動將會使本機成為一個存儲節點.當然還需要mogadm這個工具增加這台機器到Cluster中.

配置文件為/etc/mogilefs/mogstored.conf，監聽在TCP的7500埠

4.基本工作流程

應用程序請求打開一個文件 (通過RPC 通知到 tracker, 找到一個可用的機器). 做一個 「create_open」 請求.

tracker 做一些負載均衡(load balancing)處理，決定應該去哪兒，然後給應用程序一些可能用的位置。

應用程序寫到其中的一個位置去 (如果寫失敗，他會重新嘗試並寫到另外一個位置去）.

應用程序 (client) 通過」create_close」 告訴tracker文件寫到哪裡去了.

tracker 將該名稱和域命的名空間關聯 (通過資料庫來做的)

tracker, 在後台, 開始復制文件，知道他滿足該文件類別設定的復制規則

然後,應用程序通過 「get_paths」 請求 domain+key (key == 「filename」) 文件, tracker基於每一位置的I/O繁忙情況回復(在內部經過 database/memcache/etc 等的一些抉擇處理), 該文件可用的完整 URLs地址列表.

應用程序然後按順序嘗試這些URL地址. (tracker』持續監測主機和設備的狀態，因此不會返回死連接,默認情況下他對返回列表中的第一個元素做雙重檢查，除非你不要他這么做..)

1.拓撲圖

說明：1.用戶通過URL訪問前端的nginx

2.nginx根據特定的挑選演算法，挑選出後端一台tracker來響應nginx請求

3.tracker通過查找database資料庫，獲取到要訪問的URL的值，並返回給nginx

4.nginx通過返回的值及某種挑選演算法挑選一台mogstored發起請求

5.mogstored將結果返回給nginx

6.nginx構建響應報文返回給客戶端

2.ip規劃

角色運行軟體ip地址反向代理nginx192.168.1.201存儲節點與調度節點1

mogilefs192.168.1.202存儲節點與調度節點2

mogilefs192.168.1.203資料庫節點

MariaDB192.168.1.204

3.資料庫的安裝操作並為授權

關於資料庫的編譯安裝，請參照本人相關博文http://wangfeng7399.blog.51cto.com/3518031/1393146，本處將不再累贅，本處使用的為yum源的安裝方式安裝mysql

4.安裝mogilefs. 安裝mogilefs，可以使用yum安裝，也可以使用編譯安裝，本處通過yum安裝

5.初始化資料庫

可以看到在資料庫中創建了一些表

6.修改配置文件，啟動服務

7.配置mogilefs

添加存儲主機

添加存儲設備

添加域

添加class

8.配置192.168.1.203的mogilefs 。切記不要初始化資料庫，配置應該與192.168.1.202一樣

9.嘗試上傳數據，獲取數據，客戶端讀取數據

上傳數據，在任何一個節點上傳都可以

獲取數據

客戶端查看數據

我們可以通過任何一個節點查看到數據

要想nginx能夠實現對後端trucker的反向代理，必須結合第三方模塊來實現

1.編譯安裝nginx

2.准備啟動腳本

3.nginx與mofilefs互聯

查看效果

5.配置後端truckers的集群

查看效果

大功告成了，後續思路，前段的nginx和資料庫都存在單點故障，可以實現高可用集群