在分布式存儲系統（包括OceanBase這樣的分布式數據庫）的使用中，我們經常會提到“一致性”這個詞，但是這個術語在不同的系統、不同人的心目中有不同的內涵，很容易造成混淆。想象一個簡單的存儲系統，只有一個客戶端（單進程）和一個服務端（單進程服務）。客戶端順序發起讀寫操作，服務端也順序處理每個請求，那么無論從服務器視角還是從客戶端視角，后一個操作都可以看到前一個操作的結果。然后，系統變的復雜一些，系統還是單個服務進程（單副本），但是有多個客戶端并發進行操作。這個模型下，多個客戶端的操作會互相影響，比如一個客戶端會讀到不是自己寫的數據（另一個客戶端寫入的）。一般單機并發程序就是這樣的模型，比如多個線程共享內存的程序中。 。一個令人滿意的情況是，當一個網絡因為故障而分解為多個部分的時候，分布式存儲系統仍然能夠工作。上海四大開源分布式存儲哪家好

    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。 溫州集中式分布式存儲設備布式存儲解決如何將數據存到多臺機器上，并且提供可用性，可靠性和一致性等問題。

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。

分布式存儲系統需要使用多臺服務器共同存儲數據，而隨著服務器數量的增加，服務器出現故障的概率也在不斷增加。為了保證在有服務器出現故障的情況下系統仍然可用。一般做法是把一個數據分成多份存儲在不同的服務器中。但是由于故障和并行存儲等情況的存在，同一個數據的多個副本之間可能存在不一致的情況。這里稱保證多個副本的數據完全一致的性質為一致性。分布式存儲系統需要多臺服務器同時工作。當服務器數量增多時，其中的一些服務器出現故障是在所難免的。我們希望這樣的情況不會對整個系統造成太大的影響。在系統中的一部分節點出現故障之后，系統的整體不影響客服端的讀/寫請求稱為可用性。 分布式存儲是一種數據存儲技術，通過網絡使用企業中的每臺機器上的磁盤空間。

正所謂長江后浪推前浪，分布式存儲快速增長是不可否認的，這從各大廠商的業績報告和分析師報告就能看出來，但想要把企業外置存儲這個前浪拍死在沙灘上還是步子邁太大，不現實。企業外置存儲在相當長的一段時間內，仍然是主流。它主要面向企業傳統應用如ERP/CRM/HIS等，數據量不大但對可靠性、性能有極zhi要求，如銀行Core-Banking，從可靠性、生態層面，分布式存儲都不是比較好選擇。分布式存儲主要面向海量數據、新興業務場景，如HPC/EDA、大數據，這類場景以二進制文件、視頻、圖片等非結構化數據為主，數據量極大。所以從場景來看，二者場景是有明確區隔的，按場景并存是比較好的選擇。 常見的幾種分布式存儲以及應用場景。連云港大規模分布式存儲數據庫

分布式存儲系統中的多臺服務器通過網絡進行連接。上海四大開源分布式存儲哪家好

自誕生以來，分布式存儲就被視為存儲的未來，被萬眾期待。然而分布式存儲起步于寒門，早應用于互聯網日志、企業備份歸檔、開發測試等場景，追求極zhi成本，性能和可靠性卻不敢恭維。但它還算爭氣，憑借多年的打怪練級，越來越多地開始承載自動駕駛研發、超高清編輯、運營商5G網絡云等企業的關鍵業務，走上變成高富帥、贏取白富美的道路。正所謂人紅是非多，存儲領域也是一樣，坊間一直流傳著關于分布式存儲的各種流言蜚語。好事的筆者現今就來探尋一番，揭開謊言背后的真相。 上海四大開源分布式存儲哪家好

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