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，是將數據分散存儲在多臺單獨的設備上。合肥四大開源分布式存儲設備

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。比如，客戶端需要讀取某一個文件的信息，客戶端會將相應的要求發給元數據服務器：“喂！我需要XXX，存在哪里了”，元數據服務器查詢后回答“你到xxx服務器的xxx地址+xxx服務器的xxx地址取”。客戶端拿到這個指示后，向這2臺服務器發出指令，數據節點獲得指令后，將相應的數據返回給客戶端。 無錫大規模分布式存儲架構實戰可以從兩方面來理解分布式存儲：用戶側和實現側。

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。

    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。 。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。

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Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。以Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。 集中式存儲和分布式存儲的區別在哪里？連云港大數據分布式存儲架構實戰

分布式存儲是未來趨勢。合肥四大開源分布式存儲設備

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。 合肥四大開源分布式存儲設備

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