ETH钱包下载|fdsfds

作者： ETH钱包下载

2024-03-07 18:40:34

C++调用python时传递中文字符串出现问题_pytuple_setitem传入中文字符路径-CSDN博客

C++调用python时传递中文字符串出现问题

最新推荐文章于 2023-02-07 16:27:12 发布

龙王.*?

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传递参数中文问题解决

传递参数

参数传递类型参考官网说明

创建一个元组

PyObject *pArgs = PyTuple_New(3);

PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue(“i”, 1));//0—序号 i表示创建int型变量

PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue(“i”, 2));

PyTuple_SetItem(pArgs, 2, Py_BuildValue(“s”, "fdsfds"));

PyEval_CallObject(pFunc, pArgs); //调用函数，pArgs元素个数与被调函数参数个数一致

PyObject *pDict = PyDict_New(); //创建字典类型变量

PyDict_SetItemString(pDict, “Name”, Py_BuildValue(“s”, “Zhangsan”)); //往字典类型变量中填充数据

PyDict_SetItemString(pDict, “Address”, Py_BuildValue(“s”, “BeiJing”));

//将上述字典赋值给元组

PyObject *pArgs = PyTuple_New(1);

PyTuple_SetItem(pArgs, 0, pDict)

中文问题解决

原因

vs环境下使用的是Unicode编码，而python下的是utf-8编码。在vs环境中，是不支持utf-8的显示的。所以会出现乱码。

解决思路

当传入中文字符串时，需要对该字符串进行unicode到utf-8的转码。当接收返回的字符串时，需要进行utf-8到unicode的转码。

解决方法

windows中文操作系统下，vs的c++项目默认编码是GB2312，python默认是utf-8编码。

在c++程序顶上加：#pragma execution_character_set(“GB2312”)c++中的字符串一定就是gbk编码，传入python前要做编码转换。

#include

using namespace std;

static string GbkToUtf8(const char* src_str)

{

int len = MultiByteToWideChar(CP_ACP, 0, src_str, -1, NULL, 0);

wchar_t* wstr = new wchar_t[len + 1];

memset(wstr, 0, len + 1);

MultiByteToWideChar(CP_ACP, 0, src_str, -1, wstr, len);

len = WideCharToMultiByte(CP_UTF8, 0, wstr, -1, NULL, 0, NULL, NULL);

char* str = new char[len + 1];

memset(str, 0, len + 1);

WideCharToMultiByte(CP_UTF8, 0, wstr, -1, str, len, NULL, NULL);

string strTemp = str;

if (wstr) delete[] wstr;

if (str) delete[] str;

return strTemp;

}

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C++调用python时传递中文字符串出现问题

目录传递参数中文问题解决传递参数参数传递类型参考官网说明创建一个元组PyObject *pArgs = PyTuple_New(3);PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue(“i”, 1));//0—序号 i表示创建int型变量PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue(“i”, 2));PyTuple_SetItem(pArgs, 2, Py_BuildValue(“s”, "fdsfds"));PyEval_

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专栏目录

C++调用python应用实例

03-14

该实例综合实现了c++调用python函数的执行过程，实例中实现了带整型、字符串型参数以及有返回值函数的调用方法。

C++调用Python并传参

03-13

C#调用C++,C++调用Python并传参，包括C++向python传递图片数据，C++向python传递组数据，C++向python传递字符串数据，C++向python传递结构体数据，C++初始化python类数据并调用方法，实际案例，能直接运行，需要安装opencv和python,numpy库，实现C#控制台程序通过调用C++，、C++调用python文件动态生成数据获取返回值，并输出，

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c++给python传递中文

weixin_43676978的博客

07-09

333

我的c++工程是用的多字节字符集，即gbk。这里传递的方法采用base64，即将字符串base64后传给python，python解析后再转成gbk

#include "Base64.h"

void test()

{

std::string bdata("test=中文，dev=发展");

CBase64 base64;

std::string encodedata;

encodedata = base64.Encode(bdata.c_str(), bdata.length());

auto

c++传递参数给python源码.rar

02-19

>本代码演示了c++调用python的各种参数转换例子，包括字符串，数值，数组，类，list等转换方法

>运行平台：vc2019,python37(64位)

解决c++调用python中文乱码问题

09-16

主要介绍了c++调用python中文乱码问题,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

qt+python混合编程（参数传递+脚本运行）

weixin_41614618的博客

09-07

3966

qt+python混合编程（参数传递+脚本运行）

解决C++调用python传递中文路径的问题

不甘平凡的小鸟的专栏

12-02

1171

解决C++调用python时的中文路径问题；

Python调用C++

呆呆象呆呆的博客

12-12

8598

python被称为胶水语言，其优势是能够粘结各种不同的语言。同时，python有着更大的“亲民性”，很容易进行开发。但是，python最大的问题就是。通常可以用CUDA或者C++对一个python程序进行加速，加速策略如下：大规模算术运算、矩阵运算等过程用底层语言编写，python只负责传参和处理结果数据；十分常用的函数，我们可以用C++写成“算子”，然后python调用算子即可，如边缘检测的Sobel算子；

解决C++调用Python中文乱码

kpengk的博客

04-09

3693

C++调用Python，包括参数传递及返回值的处理的教程都很多。但是对于中文字符作为参数传递时，会遇到编码问题而乱码甚至崩溃。经过搜集资料，终于解决乱码问题，特记录在此：1、参数传递一般采用PyObject* objArg = Py_BuildValue("s", "Hello")构建参数，当输入参数为中文时，objArg则返回为空指针。原因是：Python为UTF-8编码，而C++中中文大多采用...

QT创建项目编译提示无法运行“rc.exe”

虚幻社区

04-18

8816

作者：虚坏叔叔

博客：https://xuhss.com

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！

一、QT创建项目编译提示无法运行“rc.exe”

网上搜索了挺多，都只是拷贝了rc.exe，除了rc.exe，还需要拷贝rcdll.dll

用everything软件搜一下电脑上的rc.exe,

复制你电脑的这个路径下面的rc.exe 和rcdll.dll

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.17763.0\x64

粘贴到你电脑的Q

python编程踩坑

u012884015的博客

10-23

108

1.给函数传入字典，函数内可以对字典做改变

def slot_add_dict(slot_list, slot_dict):

name, class_name, slot, depend, arg = slot_list[0], slot_list[1], str(slot_list[2]),slot_list[3], slot_list[4]

if slot in...

C++调用python脚本程序示例

pytorch内部机制解读

03-30

182

环境

windows系统下，QT（MinGW） + python 3.7开发环境。（详细用法可以参考官方的C/python官方接口文档）。

配置

这里只需要添加python的头文件和库函数就好了，代码如下：

INCLUDEPATH += D:/softwareinstallpath/python378/include

LIBS += -LD:/softwareinstallpath/python378/libs -lpython37

测试代码

#include

#inc

关于C++中使用Python接口传入中文字符串后程序挂死问题

chengyuhfs的博客

05-07

927

Python脚本如下：import re

def Run(reg, str):

print("str = ", str, ";\nreg = ", reg)

strget = re.search(reg, str)

if strget == None:

return 'NULL'

else:

return strget.group(...

解决C++调用Python可执行文件时中文乱码问题

cabinriver的专栏

06-16

674

使用ShellExecuteEx调用Python可执行文件（exe）的过程中，传递中文路径时会产生乱码的问题，主要原因为该函数传递的参数为LPCWSTR，Python中无法处理。后改用ShellExecuteExA传递LPCSTR格式的参数，Python能够正常处理其中文路径。...

C++调用python代码中文字符串的传入传出（三）

糯诺诺米团

08-16

3178

标题上写的这个问题，应该是大多数在使用C++调用python的博友会遇到的一个问题。

为什么英文字符串是可以的，但是使用中文字符串时，为什么会出现乱码的现象？

原因：vs环境下使用的是Unicode编码，而python下的是utf-8编码。在vs环境中，是不支持utf-8的显示的。所以会出现乱码

1：当传入中文字符串时，需要对该字符串进行unicode到utf-8的转码。

传入的参数是：

...

Geany导入带有中文字符的.py文件然后执行报错解决办法

rothschild666的博客

03-30

1197

Geany导入带有中文字符的.py文件然后执行报错解决办法

如果在Geany运行python文件时发生这样的报错提示：

SyntaxError: (unicode error) ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1 in position 0: invalid start byte

那么就是说明你的Geany导入或者新建了带有中文字符的.py文件

解决方案如下...

【python应用】pycharm中文字符的问题

车门钣金系统-热熔自攻丝(FDS) - 知乎

车门钣金系统-热熔自攻丝(FDS) - 知乎切换模式写文章登录/注册车门钣金系统-热熔自攻丝(FDS)奇思明想学习思考记录分享(微信公众号:QSiMXiang)热熔自攻丝-FDS(Flow Drill Screw)热熔旋转攻丝铆接，又称流钻螺钉（Flow Drill Srew，FDS）技术，其原理是利用螺钉的高速旋转产生的热量熔化母材，增加压力打穿母材并在母材上制作螺纹，使两层或多层板料固定在一起。成型工艺流程工艺过程加热：流钻螺钉低速低压与板件表面接触穿透：板件在流钻螺钉的高速高压作用下产生塑性变形通孔：流钻螺钉在板件上钻出柱形通孔攻螺纹：板件被流钻螺钉钻破转速及压力降低，使流钻螺钉可以在孔内自攻螺纹拧螺纹：正常螺钉拧紧过程紧固：板件冷却并与流钻螺钉紧密贴合，形成一个气密性和水密性极高的链接结构特点是否需要预制孔流钻螺钉工艺是否需要在板材上预制孔，受穿透板材的厚度和强度所制约，供应商可通过专业的软件计算来判断是否需要预制孔。下图为有无预制孔的螺钉断面对比示意图，有预制孔时板材连接完成后，板材间无间隙。而无预制孔时，由于材料在攻入时不可避免流动，使得板材间被撑出一定的间隙。电化学腐蚀电化学腐蚀发生要同时满足两个条件：不同的电位差的材料传导介质FDS连接过程是不断地挤压对手件材料流入到螺牙当中，形成过盈的配合这样可以使螺钉本身具有一定的密封性能，而且加之螺钉表面会有表面涂层这样就隔绝了螺钉本体钢与铝之间的直接接触。优缺点FDS连接的优势是：可以连接不同材料; 单面连接工艺，特别适用于等管状封闭结构的连接; 无废屑产生、无额外加工工序FDS连接的缺点是：由于下层板被穿透，下层板与FDS 螺钉之间的间隙容易使腐蚀介质进入，使得接头容易出现电化学腐蚀问题。铆钉的使用增加整车的质量，同时，铆钉的存在不能影响后序的生产。FDS螺钉的单价成本高，例如某车型使用的FDS单价成本为0.29元。连接点处需要高的刚性支撑。编辑于 2022-09-29 10:07汽车钣金钣金铝合金赞同 5添加评论分享喜欢收藏申请

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FDFDS 是什么意思?

你在寻找FDFDS的含义吗？在下图中，您可以看到FDFDS的主要定义。如果需要，您还可以下载要打印的图像文件，或者您可以通过Facebook，Twitter，Pinterest，Google等与您的朋友分享。要查看FDFDS的所有含义，请向下滚动。完整的定义列表按字母顺序显示在下表中。

FDFDS的主要含义

下图显示了FDFDS最常用的含义。您可以将图像文件下载为PNG格式以供离线使用，或通过电子邮件发送给您的朋友。如果您是非商业网站的网站管理员，请随时在您的网站上发布FDFDS定义的图像。

FDFDS的所有定义

如上所述，您将在下表中看到FDFDS的所有含义。请注意，所有定义都按字母顺序列出。您可以单击右侧的链接以查看每个定义的详细信息，包括英语和您当地语言的定义。

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XML 技术

XML 现实案例

XML 编辑器

XML E4X

XML 总结

XML 实例

XML 命名空间

XML 编码

XML CDATA

XML 文档中的所有文本均会被解析器解析。

只有 CDATA 区段中的文本会被解析器忽略。

PCDATA - 被解析的字符数据

XML 解析器通常会解析 XML 文档中所有的文本。

当某个 XML 元素被解析时，其标签之间的文本也会被解析：

This text is also parsed

解析器之所以这么做是因为 XML 元素可包含其他元素，就像这个实例中，其中的元素包含着另外的两个元素（first 和 last）：

BillGates

而解析器会把它分解为像这样的子元素：

Bill

Gates

解析字符数据（PCDATA）是 XML 解析器解析的文本数据使用的一个术语。

CDATA - （未解析）字符数据

术语 CDATA 是不应该由 XML 解析器解析的文本数据。

像 "<" 和 "&" 字符在 XML 元素中都是非法的。

"<" 会产生错误，因为解析器会把该字符解释为新元素的开始。

"&" 会产生错误，因为解析器会把该字符解释为字符实体的开始。

某些文本，比如 JavaScript 代码，包含大量 "<" 或 "&" 字符。为了避免错误，可以将脚本代码定义为 CDATA。

CDATA 部分中的所有内容都会被解析器忽略。

CDATA 部分由 "" 结束：

在上面的实例中，解析器会忽略 CDATA 部分中的所有内容。

关于 CDATA 部分的注释：

CDATA 部分不能包含字符串 "]]>"。也不允许嵌套的 CDATA 部分。

标记 CDATA 部分结尾的 "]]>" 不能包含空格或换行。

XML 命名空间

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FDS 是什么意思?

你在寻找FDS的含义吗？在下图中，您可以看到FDS的主要定义。如果需要，您还可以下载要打印的图像文件，或者您可以通过Facebook，Twitter，Pinterest，Google等与您的朋友分享。要查看FDS的所有含义，请向下滚动。完整的定义列表按字母顺序显示在下表中。

FDS的主要含义

下图显示了FDS最常用的含义。您可以将图像文件下载为PNG格式以供离线使用，或通过电子邮件发送给您的朋友。如果您是非商业网站的网站管理员，请随时在您的网站上发布FDS定义的图像。

FDS的所有定义

如上所述，您将在下表中看到FDS的所有含义。请注意，所有定义都按字母顺序列出。您可以单击右侧的链接以查看每个定义的详细信息，包括英语和您当地语言的定义。

首字母缩写词定义FDSFim-德-SemanaFDS佛罗里达州水仙花协会FDS免费交友服务FDS全天观光FDS全面发展系统FDS功能性学科专家FDS功能设计规格FDS因子的防御服务公司FDS固定溶解的固体FDS固定的分布式的系统FDS固定的分配制度FDS地板排水系统FDS基金会 Del SurFDS外地分布系统FDS女性的除臭喷雾剂FDS完全稀释的股份FDS家庭发展专家FDS师资队伍的牙科手术FDS弗罗斯特检测统计FDS快捷的送货服务FDS指浅屈肌FDS提出直接支持FDS故障检测系统FDS故障诊断系统FDS时尚设计解决方案FDS易熔断开开关FDS欺诈检测服务FDS消防指挥系统FDS消防配电系统FDS渔业区主管FDS游戏磁盘系统FDS火灾探测系统FDS火灾模拟软件FDS疲劳损伤谱FDS研究报告最后草稿FDS第一个开发系统FDS第一次工作地点FDS第一次的目的地调查FDS筛选差异光谱仪FDS篱笆干扰传感器FDS精细的缺陷结构FDS缩微胶片 de 赠与德当思危FDS联邦多元化服务FDS联邦的百货股份有限公司FDS脂肪重新分配综合征FDS褪色持续时间统计信息FDS财务数据系统FDS财务文档服务FDS财政支出部分FDS金融决策支持FDS频繁交付系统FDS飞行动力学仿真系统FDS飞行指引系统FDS飞行数据系统FDS飞行演示系统FDS飞行设计系统FDS食品和药品等服务FDS马鞍

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FastDFS开源地址：https://github.com/happyfish100

参考：分布式文件系统FastDFS设计原理

参考：FastDFS分布式文件系统

个人封装的FastDFS Java API：https://github.com/bojiangzhou/lyyzoo-fastdfs-java

转载地址： https://www.cnblogs.com/chiangchou/p/fastdfs.html#_label4_2

1、简介

FastDFS 是一个开源的高性能分布式文件系统（DFS）。它的主要功能包括：文件存储，文件同步和文件访问，以及高容量和负载平衡。主要解决了海量数据存储问题，特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务。

FastDFS 系统有三个角色：跟踪服务器(Tracker Server)、存储服务器(Storage Server)和客户端(Client)。

　　Tracker Server：跟踪服务器，主要做调度工作，起到均衡的作用；负责管理所有的 storage server和 group，每个 storage 在启动后会连接 Tracker，告知自己所属 group 等信息，并保持周期性心跳。

Tracker是FastDFS的协调者，负责管理所有的storage server和group，每个storage在启动后会连接Tracker，告知自己所属的group等信息，并保持周期性的心跳，tracker根据storage的心跳信息，建立group==>[storage server list]的映射表。

Tracker需要管理的元信息很少，会全部存储在内存中；另外tracker上的元信息都是由storage汇报的信息生成的，本身不需要持久化任何数据，这样使得tracker非常容易扩展，直接增加tracker机器即可扩展为tracker cluster来服务，cluster里每个tracker之间是完全对等的，所有的tracker都接受stroage的心跳信息，生成元数据信息来提供读写服务。

　　Storage Server：存储服务器，主要提供容量和备份服务；以 group 为单位，每个 group 内可以有多台 storage server，数据互为备份。

Storage server（后简称storage）以组（卷，group或volume）为单位组织，一个group内包含多台storage机器，数据互为备份，存储空间以group内容量最小的storage为准，所以建议group内的多个storage尽量配置相同，以免造成存储空间的浪费。

以group为单位组织存储能方便的进行应用隔离、负载均衡、副本数定制（group内storage server数量即为该group的副本数），比如将不同应用数据存到不同的group就能隔离应用数据，同时还可根据应用的访问特性来将应用分配到不同的group来做负载均衡；缺点是group的容量受单机存储容量的限制，同时当group内有机器坏掉时，数据恢复只能依赖group内地其他机器，使得恢复时间会很长。

group内每个storage的存储依赖于本地文件系统，storage可配置多个数据存储目录，比如有10块磁盘，分别挂载在/data/disk1-/data/disk10，则可将这10个目录都配置为storage的数据存储目录。

storage接受到写文件请求时，会根据配置好的规则（后面会介绍），选择其中一个存储目录来存储文件。为了避免单个目录下的文件数太多，在storage第一次启动时，会在每个数据存储目录里创建2级子目录，每级256个，总共65536个文件，新写的文件会以hash的方式被路由到其中某个子目录下，然后将文件数据直接作为一个本地文件存储到该目录中。

　　Client客户端：上传下载数据的服务器，也就是我们自己的项目所部署在的服务器。

2、FastDFS的存储策略

为了支持大容量，存储节点（服务器）采用了分卷（或分组）的组织方式。存储系统由一个或多个卷组成，卷与卷之间的文件是相互独立的，所有卷的文件容量累加就是整个存储系统中的文件容量。一个卷可以由一台或多台存储服务器组成，一个卷下的存储服务器中的文件都是相同的，卷中的多台存储服务器起到了冗余备份和负载均衡的作用。

在卷中增加服务器时，同步已有的文件由系统自动完成，同步完成后，系统自动将新增服务器切换到线上提供服务。当存储空间不足或即将耗尽时，可以动态添加卷。只需要增加一台或多台服务器，并将它们配置为一个新的卷，这样就扩大了存储系统的容量。

3、FastDFS的上传过程

FastDFS向使用者提供基本文件访问接口，比如upload、download、append、delete等，以客户端库的方式提供给用户使用。

Storage Server会定期的向Tracker Server发送自己的存储信息。当Tracker Server Cluster中的Tracker Server不止一个时，各个Tracker之间的关系是对等的，所以客户端上传时可以选择任意一个Tracker。

当Tracker收到客户端上传文件的请求时，会为该文件分配一个可以存储文件的group，当选定了group后就要决定给客户端分配group中的哪一个storage server。当分配好storage server后，客户端向storage发送写文件请求，storage将会为文件分配一个数据存储目录。然后为文件分配一个fileid，最后根据以上的信息生成文件名存储文件。

选择tracker server

当集群中不止一个tracker server时，由于tracker之间是完全对等的关系，客户端在upload文件时可以任意选择一个trakcer。

选择存储的group

当tracker接收到upload file的请求时，会为该文件分配一个可以存储该文件的group，支持如下选择group的规则： 1. Round robin，所有的group间轮询 2. Specified group，指定某一个确定的group 3. Load balance，剩余存储空间多多group优先

选择storage server

当选定group后，tracker会在group内选择一个storage server给客户端，支持如下选择storage的规则： 1. Round robin，在group内的所有storage间轮询 2. First server ordered by ip，按ip排序 3. First server ordered by priority，按优先级排序（优先级在storage上配置）

选择storage path

当分配好storage server后，客户端将向storage发送写文件请求，storage将会为文件分配一个数据存储目录，支持如下规则： 1. Round robin，多个存储目录间轮询 2. 剩余存储空间最多的优先

生成Fileid

选定存储目录之后，storage会为文件生一个Fileid，由storage server ip、文件创建时间、文件大小、文件crc32和一个随机数拼接而成，然后将这个二进制串进行base64编码，转换为可打印的字符串。

选择两级目录

当选定存储目录之后，storage会为文件分配一个fileid，每个存储目录下有两级256*256的子目录，storage会按文件fileid进行两次hash（猜测），路由到其中一个子目录，然后将文件以fileid为文件名存储到该子目录下。

生成文件名

当文件存储到某个子目录后，即认为该文件存储成功，接下来会为该文件生成一个文件名，文件名由group、存储目录、两级子目录、fileid、文件后缀名（由客户端指定，主要用于区分文件类型）拼接而成。

文件同步

4、FastDFS的文件同步

写文件时，客户端将文件写至group内一个storage server即认为写文件成功，storage server写完文件后，会由后台线程将文件同步至同group内其他的storage server。

每个storage写文件后，同时会写一份binlog，binlog里不包含文件数据，只包含文件名等元信息，这份binlog用于后台同步，storage会记录向group内其他storage同步的进度，以便重启后能接上次的进度继续同步；进度以时间戳的方式进行记录，所以最好能保证集群内所有server的时钟保持同步。

storage的同步进度会作为元数据的一部分汇报到tracker上，tracke在选择读storage的时候会以同步进度作为参考。

比如一个group内有A、B、C三个storage server，A向C同步到进度为T1 (T1以前写的文件都已经同步到B上了），B向C同步到时间戳为T2（T2 > T1)，tracker接收到这些同步进度信息时，就会进行整理，将最小的那个做为C的同步时间戳，本例中T1即为C的同步时间戳为T1（即所有T1以前写的数据都已经同步到C上了）；同理，根据上述规则，tracker会为A、B生成一个同步时间戳。

5、FastDFS的文件下载

客户端uploadfile成功后，会拿到一个storage生成的文件名，接下来客户端根据这个文件名即可访问到该文件。

跟upload file一样，在downloadfile时客户端可以选择任意tracker server。tracker发送download请求给某个tracker，必须带上文件名信息，tracke从文件名中解析出文件的group、大小、创建时间等信息，然后为该请求选择一个storage用来服务读请求。

tracker发送download请求给某个tracker，必须带上文件名信息，tracke从文件名中解析出文件的group、大小、创建时间等信息，然后为该请求选择一个storage用来服务读请求。由于group内的文件同步时在后台异步进行的，所以有可能出现在读到时候，文件还没有同步到某些storage server上，为了尽量避免访问到这样的storage，tracker按照如下规则选择group内可读的storage。

1. 该文件上传到的源头storage - 源头storage只要存活着，肯定包含这个文件，源头的地址被编码在文件名中。 2. 文件创建时间戳==storage被同步到的时间戳且(当前时间-文件创建时间戳) > 文件同步最大时间（如5分钟) - 文件创建后，认为经过最大同步时间后，肯定已经同步到其他storage了。 3. 文件创建时间戳 < storage被同步到的时间戳。 - 同步时间戳之前的文件确定已经同步了 4. (当前时间-文件创建时间戳) > 同步延迟阀值（如一天）。 - 经过同步延迟阈值时间，认为文件肯定已经同步了。

6.小文件合并存储

将小文件合并存储主要解决如下几个问题：

1. 本地文件系统inode数量有限，从而存储的小文件数量也就受到限制。 2. 多级目录+目录里很多文件，导致访问文件的开销很大（可能导致很多次IO） 3. 按小文件存储，备份与恢复的效率低

FastDFS在V3.0版本里引入小文件合并存储的机制，可将多个小文件存储到一个大的文件（trunk file），为了支持这个机制，FastDFS生成的文件fileid需要额外增加16个字节

1. trunk file id 2. 文件在trunk file内部的offset 3. 文件占用的存储空间大小（字节对齐及删除空间复用，文件占用存储空间>=文件大小）

每个trunk file由一个id唯一标识，trunk file由group内的trunk server负责创建（trunk server是tracker选出来的），并同步到group内其他的storage，文件存储合并存储到trunk file后，根据其offset就能从trunk file读取到文件。

文件在trunk file内的offset编码到文件名，决定了其在trunk file内的位置是不能更改的，也就不能通过compact的方式回收trunk file内删除文件的空间。但当trunk file内有文件删除时，其删除的空间是可以被复用的，比如一个100KB的文件被删除，接下来存储一个99KB的文件就可以直接复用这片删除的存储空间。

HTTP访问支持

FastDFS的tracker和storage都内置了http协议的支持，客户端可以通过http协议来下载文件，tracker在接收到请求时，通过http的redirect机制将请求重定向至文件所在的storage上；除了内置的http协议外，FastDFS还提供了通过apache或nginx扩展模块下载文件的支持。

其他特性

FastDFS提供了设置/获取文件扩展属性的接口（setmeta/getmeta)，扩展属性以key-value对的方式存储在storage上的同名文件（拥有特殊的前缀或后缀），比如/group/M00/00/01/some_file为原始文件，则该文件的扩展属性存储在/group/M00/00/01/.some_file.meta文件（真实情况不一定是这样，但机制类似），这样根据文件名就能定位到存储扩展属性的文件。

以上两个接口作者不建议使用，额外的meta文件会进一步“放大”海量小文件存储问题，同时由于meta非常小，其存储空间利用率也不高，比如100bytes的meta文件也需要占用4K（block_size）的存储空间。

FastDFS还提供appender file的支持，通过upload_appender_file接口存储，appender file允许在创建后，对该文件进行append操作。实际上，appender file与普通文件的存储方式是相同的，不同的是，appender file不能被合并存储到trunk file。

问题讨论

从FastDFS的整个设计看，基本上都已简单为原则。比如以机器为单位备份数据，简化了tracker的管理工作；storage直接借助本地文件系统原样存储文件，简化了storage的管理工作；文件写单份到storage即为成功、然后后台同步，简化了写文件流程。但简单的方案能解决的问题通常也有限，FastDFS目前尚存在如下问题（欢迎探讨）。

数据安全性

写一份即成功：从源storage写完文件至同步到组内其他storage的时间窗口内，一旦源storage出现故障，就可能导致用户数据丢失，而数据的丢失对存储系统来说通常是不可接受的。缺乏自动化恢复机制：当storage的某块磁盘故障时，只能换存磁盘，然后手动恢复数据；由于按机器备份，似乎也不可能有自动化恢复机制，除非有预先准备好的热备磁盘，缺乏自动化恢复机制会增加系统运维工作。数据恢复效率低：恢复数据时，只能从group内其他的storage读取，同时由于小文件的访问效率本身较低，按文件恢复的效率也会很低，低的恢复效率也就意味着数据处于不安全状态的时间更长。缺乏多机房容灾支持：目前要做多机房容灾，只能额外做工具来将数据同步到备份的集群，无自动化机制。

存储空间利用率

单机存储的文件数受限于inode数量每个文件对应一个storage本地文件系统的文件，平均每个文件会存在block_size/2的存储空间浪费。文件合并存储能有效解决上述两个问题，但由于合并存储没有空间回收机制，删除文件的空间不保证一定能复用，也存在空间浪费的问题

负载均衡

group机制本身可用来做负载均衡，但这只是一种静态的负载均衡机制，需要预先知道应用的访问特性；同时group机制也导致不可能在group之间迁移数据来做动态负载均衡。

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FDFS....一、FastDFS介绍

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FastDFS是一款开源的轻量级分布式文件系统纯C实现，支持Linux、FreeBSD等UNIX系统类google FS，不是通用的文件系统，只能通过专有API访问，目前提供了C、Java和PHP API为互联网应用量身定做，解决大容量文件存储问题，追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做是基于文件的key value pair存储系统，称作分布式文件存储服务更为合适。

FastDFS服务端有两...

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Centos7快速部署FDFS分布式文件管理系统

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一、什么是FDFS

FastDFS（简称FDFS）是一个开源的高性能分布式文件系统。它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。

FastDFS 系统有三个角色：跟踪服务器(Tracker Server)、存储服务器(St.

fastDFS的安装和配置

Python操作FastDFS - 知乎

Python操作FastDFS - 知乎首发于Python进阶系列教程切换模式写文章登录/注册Python操作FastDFS刘sir1 启动FastDFS# 拉取镜像

docker pull liuqingzheng/fastdfs:v1

# 创建目录

mkdir /home/tracker

mkdir /home/storage

# 使用docker镜像构建tracker容器（跟踪服务器，起到调度的作用）

docker run -d --network=host --name tracker -v /home/tracker:/var/fdfs liuqingzheng/fastdfs:v1 tracker

#使用docker镜像构建storage容器（存储服务器，提供容量和备份服务）

# 修改成你的ip地址

docker run -d --network=host --name storage -e TRACKER_SERVER=101.133.225.166:22122 -v /home/storage:/var/fdfs -e GROUP_NAME=group1 liuqingzheng/fastdfs:v1 storage

#此时两个服务都以启动，进行服务的配置

#进入storage容器，到storage的配置文件中配置http访问的端口，配置文件在/etc/fdfs目录下的storage.conf

docker exec -it storage /bin/bash

vi /etc/fdfs/storage.conf

# 如果是阿里云，一定确认端口是否开启：8888，22122，23000端口2 python3 操作FastDFS第一步：安装模块# 第一步：安装模块

pip3 install py3Fdfs第二步：在项目目录下新建client.confconnect_timeout=30

network_timeout=60

tracker_server = 101.133.225.166:22122

# tracker服务器的端口

http.tracker_server_port = 8888第三步：增加，下载，删除代码如下from fdfs_client.client import get_tracker_conf, Fdfs_client

tracker_conf = get_tracker_conf('./client.conf')

client = Fdfs_client(tracker_conf)

#文件上传

result = client.upload_by_filename('./db.sqlite3')

print(result)

# {'Group name': b'group1', 'Remote file_id': b'group1/M00/00/00/rBMGZWCeGhqAR_vRAAIAABZebgw.sqlite', 'Status': 'Upload successed.', 'Local file name': './db.sqlite3', 'Uploaded size': '128.00KB', 'Storage IP': b'101.133.225.166'}

# 访问地址即可下载：http://101.133.225.166:8888/group1/M00/00/00/rBMGZWCeGhqAR_vRAAIAABZebgw.sqlite

#文件下载

# result = client.download_to_file('./lqz.sqlite', b'group1/M00/00/00/rBMGZWCeGxaAFWqfAAIAABZebgw.sqlite')

# print(result)

# #文件删除

# result = client.delete_file(b'group1/M00/00/00/rBMGZWCeGhqAR_vRAAIAABZebgw.sqlite')

# print(result)

# ('Delete file successed.', b'group1/M00/00/00/rBMGZWCeGhqAR_vRAAIAABZebgw.sqlite', b'101.133.225.166')

# #列出所有的group信息

# result = client.list_all_groups()

# print(result)编辑于 2021-10-12 17:51Python文件储存赞同 81 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Python进阶系

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时长

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