TFS（Taobao FileSystem）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。
TFS的总体结构一个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。
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(Block Id), 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。
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。图中的HeartAgent就完成了此功能。
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load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。
平滑扩容原有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1PB。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。
存储机制在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Index加载进来。
容错机制1. 集群容错
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。
2. NameServer容错
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。
3. DataServer容错
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。
并发机制TFS现在只支持小文件，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文件名的结构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。
TFS性能数据1. 软件环境描述
【测试机软件情况描述】
(1) Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 8)
(2) gcc (GCC) 3.4.6 20060404 (Red Hat 3.4.6-11)
(3) 部署了TFS客户端程序
【服务器软件情况描述】
(1) Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga)
(2) gcc (GCC) 3.4.6 20060404 (Red Hat 3.4.6-9)
(3) 部署了2台DataServer程序。
【服务器软件情况描述】
(1) Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga)
(2) gcc (GCC) 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-46)
(3) 部署了2台NameServer（HA）程序。
2. 硬件环境描述
【测试机硬件情况描述】
(1) 一枚八核Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz
(2) 内存总数8299424 kB
【服务器硬件情况描述】cpu/memory等
(1) 一枚八核Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz
(2) 内存总数8165616 kB
3. 随机读取1K~50K大小的文件性能
Read的TPS随着线程数的增加而增加，增长逐渐趋缓，到90线程的时候达到第一个高峰，此时再增加读线程，则TPS不再稳定增长。
4. 随机写入1K~50K大小的文件
Write的TPS在线程数60左右达到高峰，此时再增加写入线程，TPS不再稳定增长。
5. 在不同线程写压力下的读文件性能
可以看出随着写压力的增加，读文件的TPS会大幅下滑。当写压力达到一定程度时读文件TPS趋缓。
同时，对平均大小为20K的文件进行了测试，测试中读:写：更新:删除操作的比率为100：18：1：1时，在!DataServer服务器磁盘util访问达到80%以上时，响应时间如下：
TYPE SUCCCOUNT FAILCOUNT AVG(us) MIN(us) MAX(us)
read 100000 0 20886 925 1170418
write 18000 0 17192 2495 1660686
update 1000 0 48489 5755 1205119
delete 1000 0 14221 382 591651
TYPE：操作类型
SUCCCOUNT：成功个数
FAILCOUNT：失败个数
AVG：平均响应时间
MIN：最短响应时间
MAX: 最大响应时间
wiki
http://code.taobao.org/trac/tfs/wiki/ZhWikiStart
源码:
svn checkout http://code.taobao.org/svn/tfs/trunk/ tfs
安装:
安装底层开发包
svn checkout http://code.taobao.org/svn/tb-common-utils/trunk/ tb-common-utils
export TBLIB_ROOT="/tb/lib"
mdkir -p /tb/lib
cd tb-common-utils
chmod 755 *.sh
./build.sh
进行安装
wget http://googletest.googlecode.com/files/gtest-1.5.0.tar.bz2
tar -jxvf gtest-1.5.0.tar.bz2
cd gtest-1.5.0
./configure
make;make install
echo "/usr/local/lib" >/etc/ld.so.conf
ldconfig
cd /root/tfs
chmod 755 *.sh
./build.sh init
./configure --prefix=/usr/local/tfs
make
make install
配置之类，，看官方吧，http://code.taobao.org/trac/tfs/wiki/deploy
java 的client
http://code.taobao.org/trac/tfs-client-java/browser/trunk