分布式存儲系統中還可能使用基于寫多個存儲節點的復制協議（Replicated-writeprotocol）。比如Dynamo系統中的NWR復制協議，其中，N為副本數量，W為寫操作的副本數，R為讀操作的副本數。NWR協議中多個副本不再區分主和備，客戶端根據一定的策略往其中的W個副本寫入數據，讀取其中的R個副本。只要W+R＞N，可以保證讀到的副本中至少有一個包含了的更新。然而，這種協議的問題在于不同副本的操作順序可能不一致，從多個副本讀取時可能出現。這種方式在實際系統中比較少見，不建議使用。 分布式存儲系統通過復制協議將數據同步到多個存儲節點，并確保多個副本之間的數據一致性?；窗泊笠幠７植际酱鎯ο到y架構

分布式存儲架構由三個部分組成：客戶端、元數據服務器和數據服務器。客戶端負責發送讀寫請求，緩存文件元數據和文件數據。元數據服務器負責管理元數據和處理客戶端的請求，是整個系統的核xin組件。數據服務器負責存放文件數據，保證數據的可用性和完整性。該架構的好處是性能和容量能夠同時拓展，系統規模具有很強的伸縮性。分布式存儲分為文件存儲、對象存儲和塊存儲，但它們三種存儲方式的基本架構都是大同小異的。即客戶端或應用端、元數據（MDS）服務器和數據節點服務器。客戶端和元數據服務器之間交互是“信令交互”，而客戶端到數據節點是“媒體交互”。元數據服務器或通過數據節點服務器獲取各節點服務器的基本配置情況和狀態信息。 溫州四大開源分布式存儲設備超大規模時空數據的分布式存儲與應用。

分布式存儲通過將熱點區域內數據映射到高速存儲中，來提高系統響應速度。一旦這些區域不再是熱點，那么存儲系統會將它們移出高速存儲。而寫緩存技術則可使配合高速存儲來明顯改變整體存儲的性能，按照一定的策略，先將數據寫入高速存儲，再在適當的時間進行同步落盤。由于通過網絡進行松耦合鏈接，分布式存儲允許高速存儲和低速存儲分開部署，或者任意比例混布。在不可預測的業務環境或者敏捷應用情況下，分層存儲的優勢可以發揮到比較好。解決了目前緩存分層存儲比較大的問題是當性能池讀不命中后，從冷池提取數據的粒度太大，導致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動的問題。

    得益于合理的分布式架構，分布式存儲可預估并且彈性擴展計算、存儲容量和性能。分布式存儲的水平擴展有以下幾個特性：1)節點擴展后，舊數據會自動遷移到新節點，實現負載均衡，避點過熱的情況出現;2)水平擴展只需要將新節點和原有集群連接到同一網絡，整個過程不會對業務造成影響;3)當節點被添加到集群，集群系統的整體容量和性能也隨之線性擴展，此后新節點的資源就會被管理平臺接管，被用于分配或者回收。隨著分布式存儲的發展，存儲行業的標準化進程也不斷推進，分布式存儲優先采用行業標準接口進行存儲接入。在平臺層面，通過將異構存儲資源進行抽象化，將傳統的存儲設備級的操作封裝成面向存儲資源的操作，從而簡化異構存儲基礎架構的操作，以實現存儲資源的集中管理，并能夠自動執行創建、變更、回收等整個存儲生命周期流程，從而降低了存儲采購和管理成本。 分布式存儲的由來、發展及未來市場前景。

分布式存儲早是由谷歌提出的，其目的是通過廉價的服務器來提供使用與大規模，高并發場景下的Web訪問問題。它采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。分布式存儲的興起與互聯網的發展密不可分，互聯網公司由于其數據量大而資本積累少，而通常都使用大規模分布式存儲系統。與傳統的高duan服務器、高duan存儲器和高duan處理器不同的是，互聯網公司的分布式存儲系統由數量眾多的、低成本和高性價比的普通PC服務器通過網絡連接而成。 集中式存儲和分布式存儲的區別在哪里？鹽城大數據分布式存儲

分布式存儲將如何挑戰互聯網巨頭?淮安大規模分布式存儲系統架構

    那么現在問題來了，如果我們要選擇分布式存儲，選擇哪種好呢？其實它們各有各的優勢和使用場景，具體要看需求。（1）HDFS：主要用于大數據的存儲場景，是Hadoop大數據架構中的存儲組件。HDFS在開始設計的時候，就已經明確的它的應用場景，就是大數據服務。（2）Ceph：目前應用廣的開源分布式存儲系統，已得到眾多廠商的支持，許多超融合系統的分布式存儲都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已經成為LINUX系統和OpenStack的“標配”，用于支持各自的存儲系統。Ceph可以提供對象存儲、塊設備存儲和文件系統存儲服務。同時支持三種不同類型的存儲服務的特性，在分布式存儲系統中，是很少見的。（3）Swift：主要面向的是對象存儲。和Ceph提供的對象存儲服務類似。主要用于解決非結構化數據存儲問題。它和Ceph的對象存儲服務的主要區別是。 淮安大規模分布式存儲系統架構

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