分布式存儲傳統數據存儲模型需要支持盡可能多的應用，因此需要具備較好的通用性。大數據具有大規模、高動態及快速處理等特性，通用的數據存儲模型通常并不是能提高應用性能的模型．而大數據存儲系統對上層應用性能的關注遠遠超過對通用性的追求。針對應用和負載來優化存儲，就是將數據存儲與應用耦合。簡化或擴展分布式文件系統的功能，根據特定應用、特定負載、特定的計算模型對文件系統進行定制和深度優化，使應用達到比較好性能。這類優化技術在谷歌、Facebook等互聯網公司的內部存儲系統上，管理超過千萬億字節級別的大數據，能夠達到非常高的性能。 分布式存儲系統需要多臺服務器同時工作。南通分布式存儲架構實戰

    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。其主要原因有以下三點（1）互聯網的業務發展很快，而且注意成本消耗，這就使得存儲系統不能依靠傳統的縱向擴展的方式，即先買小型機，不夠時再買中型機，甚至大型機。互聯網后端的分布式系統要求支持橫向擴展，即通過增加普通PC服務器來提高系統的整體處理能力。（2）普通PC服務器性價比高，故障率也高，需要在軟件層面實現自動容錯，保證數據的一致性。（3）另外，隨著服務器的不斷加入，需要能夠在軟件層面實現自動負載均衡，使得系統的處理能力得到線性擴展。 上海數據分布式存儲企業分布式存儲系統中的多臺服務器通過網絡進行連接。

很多人可能從來沒有考慮過這個問題，為什么需要分布式存儲？實際上，使用分布式存儲是“被迫”的，因為隨著互聯網的飛速發展、應用越來越豐富、用戶數量越來越多、數據也成幾何級增長，海量數據的存儲給本地存儲帶了巨大壓力，存儲系統已經不堪重負，處于崩潰的邊緣，因此，必須通過其他手段分散存儲系統壓力，分布式存儲和分布式文件系統應運而生。實際上，如果可能，應該是盡量不使用分布式的，因為這會增加系統的復雜度和管理難度，然而，雖然是這樣，但這些終歸是可以通過其他技術來解決，而如果不使用分布式，系統的可用性、穩定性都無法保證，更談不上系統的高性能了。因此，說分布式是被迫使用的，一點也不夸張。

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。 萬萬沒想到,分布式存儲系統的一致性是......！

    分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多個du立的設備上。傳統的網絡存儲系統采用集中的存儲服務器存放所有數據，存儲服務器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網絡存儲系統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。 分布式存儲提供豐富的API，根據業務應用要求，自動按需部署存儲資源，實現基于存儲策略的自動化管理目標。南通分布式存儲架構實戰

五大主流分布式存儲技術對比分析，你 pick 哪一種？南通分布式存儲架構實戰

如何保證分布式存儲的高性能與高可用？大家可能想到的是，除了傳統架構里面的備份、HotStandby、雙活、多活這種架構之外，對于保證分布式存儲系統的高可靠和高可用，數據在系統中一般存儲多個副本。當某個存儲節點出故障時，系統能夠自動將服務切換到其他的副本，從而實現自動容錯。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。同一份數據有多個副本，只有一個為主副本Primary，其他的副本為備份副本Backup，數據從主副本復制到備份副本，采用終一致性來保證數據和事物的完整。 南通分布式存儲架構實戰

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