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。 分布式存儲在數據治理過程中的優勢。紹興大規模分布式存儲系統原理解析

實際上分布式存儲，高性能與高可用是矛盾的，比如要設計一個分布式存儲系統，出于對性能的考慮，記錄數據時先寫一個份數據到某個機器上并立即返回，然后異步發起多個數據備份過程（副本）。這種設計的性能比較好，但存在“容錯性”的風險，即寫完數據后，目標機器立即發生故障，會導致數據丟失！如果同時寫多個副本，每個副本寫成功以后再返回，則又導致性能下降，因為這個過程取決于慢的那臺機器的性能。這就是高性能與高可用之間的矛盾。而要真正從根本上克服這些矛盾，解決分布式存儲的高性能和高可用問題，更有效的是對于分布式文件系統和分布式存儲系統架構進行優化和改進，從而從源頭解決這些問題。 杭州大道云行分布式存儲系統架構分布式存儲的基本理論。

隨著企業數字化轉型的深入，分布式存儲由初的開發測試、桌面云等非關鍵應用，逐步走向生產應用。生產應用除了上述可靠性SLA要求之外，對分布式存儲的性能，尤其是數據訪問的穩定低時延提出了更嚴苛的要求。軟硬件解耦的分布式存儲在性能設計上存在兩大天然缺陷：標準服務器不具備機房突然斷電時保護內存數據的電池（BBU），所以只能用SSD卡/盤來做數據緩存。SSD的時延遠高于內存，導致業界絕大多數的軟硬解耦的分布式存儲時延無法和生產存儲媲美。單獨采購的分布式存儲軟件無法和第三方服務器的SSD盤緊密配合，從而無法像業界先進的全閃存存儲一樣實現全局垃圾回收，控制數量眾多的SSD盤各自的垃圾回收導致的生產應用時延波動。

說到分布式存儲，我們可能都會聯想到軟件定義存儲（SoftwareDefinedStorage，即SDS）。代biao全球存儲廠商的權wei協會SNIA（全球網絡存儲工業協會）對SDS定義：軟件定義存儲包括管理面的標準接口和自動化，以及數據面Scale-out的塊、文件和對象存儲服務。或許我們需要把鏡頭投向21世紀初期，Google提出分布式存儲架構的概念并予以實踐，在其強大的技術和維護團隊支撐下，實現了基于在標準服務器上部署自研分布式存儲軟件，構建成大規模存儲集群，以應對其互聯網搜索業務帶來的海量數據流。 分布式存儲、數據湖、數據治理之間有何關系呢？

面對海量數據的存儲需求，分布式存儲顯然在架構上有著天然優勢，但在這波數據洪流之中也面臨著性能上的全新挑戰。于分布式存儲的工作原理是將各個存儲節點使用網絡互聯的方式構建為集群，向外部提供更加可靠的高性能服務，因此可以說分布式存儲本質上是一種網絡存儲，其性能在很大程度上受網絡的影響。在高性能的分布式存儲中，使用傳統的TCP網絡進行各存儲節點之間的網絡互聯很容易形成網絡瓶頸，而在分布式存儲容易讓用戶詬病的IO延時方面，網絡部分的開銷是不可忽視的一部分。 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。揚州集中式分布式存儲數據庫

分布式存儲系統需要使用多臺服務器共同存儲數據，隨著服務器數量的增加，出現故障的概率也在不斷增加。紹興大規模分布式存儲系統原理解析

在分布式存儲的容災中，一個重要的手段就是多時間點快照技術，使得用戶生產系統能夠實現一定時間間隔下的各版本數據的保存。特別值得一提的是，多時間點快照技術支持同時提取多個時間點樣本同時恢復，這對于很多邏輯錯誤的災難定位十分有用，如果用戶有多臺服務器或虛擬機可以用作系統恢復，通過比照和分析，可以快速找到哪個時間點才是需要回復的時間點，降低了故障定位的難度，縮短了定位時間。這個功能還非常有利于進行故障重現，從而進行分析和研究，避免災難在未來再次發生。多副本技術，數據條帶化放置，多時間點快照和周期增量復制等技術為分布式存儲的高可靠性提供了保障。 紹興大規模分布式存儲系統原理解析

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