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。 關于分布式存儲,你需要知道的真相。徐州集中式分布式存儲

分布式存儲的種類和比較：分布式存儲包含的種類繁多，除了傳統意義上的分布式文件系統、分布式塊存儲和分布式對象存儲外，還包括分布式數據庫和分布式緩存等，但其中架構無外乎于三種；以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）為代biao的架構是典型的代biao。在這種架構中，一部分節點NameNode是存放管理數據（元數據），另一部分節點DataNode存放業務數據，這種類型的服務器負責管理具體數據。這種架構就像公司的層次組織架構，namenode就如同老板，只管理下屬的經理（datanode），而下屬的經理，而經理們來管理節點下本地盤上的數據。 合肥全閃塊分布式存儲系統原理分布式存儲與數據庫選型**整理分享。

    分布式存儲系統具有如下特性：數據分為多個分片存儲在多臺服務節點上。每個分片有多個副本，存儲在不同的服務節點上。許多客戶端并發訪問系統，執行讀寫操作，每個讀寫操作在系統中需要花費不等的時間。除非下文中特別注明和討論，讀寫操作是原子的。與數據庫事務一致性的區別：數據庫事務的ACID的中也有一個一致性（consistency），但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指，數據庫的事務的執行，或者說事務觀察到的數據，總是要滿足某些全局的一致性約束條件，如性約束，外鍵約束等。這個概念和數據庫的數據是否多副本沒關系。而本文的一致性在多副本的語境下才有意義。所以，數據庫事務的一致性，是指數據項之間總是滿足某些約束條件，或者說整個數據庫在滿足約束條件的意義上是正確的。

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。 分布式存儲釋放了大量被閑置的存儲資源，讓存儲變得更廉價、便捷且安全。

    一般分布式存儲的MDC采用的是數據庫或內存儲數據庫來記錄數據塊和物理位置關系。客戶端向MDC發出詢問位置的請求，MDC查詢數據庫后返回請求數據的存儲位置。這種方法存儲訪問的速度較慢，而且MDC作為交通的“樞紐”，是整個存儲的核xin，當MDC發生故障，會導致整個存儲都不能使用。但是采取這個方式，也有好處，比如可以根據不同需求設置不同的副本策略等。對象存儲對象存儲是在同樣容量下提供的存儲性能比文件存儲更好，又能像文件存儲一樣有很好的共享性。實際使用中，性能不是對象存儲關注的問題，需要高性能可以用塊存儲，容量才是對象存儲關注的問題。所以對象存儲的持久化層的硬盤數量更多，單盤的容量也更大。對象存儲的數據的安全性保障也各式各樣，可以是單機raid或網絡raid，也可以副本。Ceph和google基于GFS的存儲就是典型的對象存儲。 分布式存儲在數據治理場景中的價值定位及優勢解讀。蘇州大道云行分布式存儲原理

超大規模時空數據的分布式存儲與應用。徐州集中式分布式存儲

說起分布式存儲，大家可能都會覺得這是一個老生常談的問題，雖然分布式存儲并不是一個年輕的技術，許多開發者也對分布式存儲耳熟能詳，但分布式存儲卻并不是像想象中的那種簡單的技術，它是一個涉及到文件系統、存儲系統、網絡、算法、管理等多方面技術的匯聚，因此，要想真正的掌握分布式存儲技術，絕不是一件輕松的事。但對于開發者來說，如果不了解分布式存儲技術，實際上對他們的開發工作還是會有很大的影響，特別是現在基于互聯網的開發更是離不開對分布式存儲技術的深入了解。 徐州集中式分布式存儲

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