TFS淘宝文件系统，Taobao File System
解决海量并发小文件的系统噩梦对于淘宝网这类型访问量极高的电子交易网站来说，对图片系统的要求和日常的照片分享完全不在一个级别。日常照片分享往往集中在几个有限的亲朋好友之间，访问量不会特别高，而淘宝网商铺中的商品照片，尤其是热门商品，图片的访问流量其实是非常大的。而且对于卖家来说，图片远胜于文字描述，因此卖家也格外看重图片的显示质量、上传时间、访问速度等等问题。根据淘宝网的流量分析，整个淘宝网流量中，图片的访问流量会占到90%以上，而主站的网页则占到不到10%。
与此同时，这些图片的存储与读取还有一些头疼的要求：例如，这些图片要求根据不同的应用位置，生成不同大小规格的缩略图。考虑到多种不同的应用场景以及改版的可能性，一张原图有可能需要生成20多个不同尺寸规格的缩略图。
淘宝整体图片存储系统容量1800TB（1.8PB），已经占用空间990TB（约1PB）。保存的图片文件数量达到286亿多个，这些图片文件包括根据原图生成的缩略图。平均图片大小是17.45K；8K以下图片占图片数总量的61%，占存储容量的11%。
这就给淘宝网的系统带来了一个巨大的挑战，众所周知，对于大多数系统来说，最头疼的就是大规模的小文件存储与读取，因为磁头需要频繁的寻道和换道，因此在读取上容易带来较长的延时。在大量高并发访问量的情况下，简直就是系统的噩梦。TFS 1.0版本的集群文件系统从2006年开始，淘宝网决定自己开发一套针对海量小文件存储难题的文件系统，用于解决自身图片存储的难题。到2007年6月，TFS(淘宝文件系统，Taobao File System)正式上线运营。在生产环境中应用的集群规模达到了200台PC Server(146G*6 SAS 15K Raid5)，文件数量达到上亿级别；系统部署存储容量: 140 TB；实际使用存储容量: 50 TB；单台支持随机IOPS 200+，流量3MBps。 淘宝集群文件系统TFS 1.0第一版的逻辑架构，TFS最大的特点就是将一部分元数据隐藏到图片的保存文件名上，大大简化了元数据，消除了管理节点对整体系统性能的制约，这一理念和目前业界流行的“对象存储”较为类似。
图为淘宝集群文件系统TFS 1.0第一版的逻辑架构：集群由一对Name Server和多台Data Server构成，Name Server的两台服务器互为双机，就是集群文件系统中管理节点的概念。
• 每个Data Server运行在一台普通的Linux主机上
• 以block文件的形式存放数据文件(一般64M一个block)
• block存多份保证数据安全
• 利用ext3文件系统存放数据文件
• 磁盘raid5做数据冗余
• 文件名内置元数据信息，用户自己保存TFS文件名与实际文件的对照关系–使得元数据量特别小。
淘宝TFS文件系统在核心设计上最大的取巧的地方就在，传统的集群系统里面元数据只有1份，通常由管理节点来管理，因而很容易成为瓶颈。而对于淘宝网的用户来说，图片文件究竟用什么名字来保存实际上用户并不关心，因此TFS在设计规划上考虑在图片的保存文件名上暗藏了一些元数据信息，例如图片的大小、时间、访问频次等等信息，包括所在的逻辑块号。而在元数据上，实际上保存的信息很少，因此元数据结构非常简单。仅仅只需要一个fileID，能够准确定位文件在什么地方。
由于大量的文件信息都隐藏在文件名中，整个系统完全抛弃了传统的目录树结构，因为目录树开销最大。拿掉后，整个集群的高可扩展性极大提高。实际上，这一设计理念和目前业界的“对象存储”较为类似，淘宝网TFS文件系统已经更新到1.3版本，在生产系统的性能已经得到验证，且不断得到了完善和优化，淘宝网目前在对象存储领域的研究已经走在前列。
