很多人可能對分布式存儲耳熟能詳，但是，大多數人對其概念或者知識點卻了解得都過于分散，看了很多卻“只見樹木，不見森林”，學了很多往往只能“知其然，卻不能知其所以然”。因此，有必要對分布式存儲的概念、問題和矛盾進行一下分析和解讀。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。 布式存儲系統，采用Scale-out擴展架構，可實現超大集群規模的部署。泰州聯想分布式存儲系統原理解析

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。 舟山大數據分布式存儲哪家好分布式存儲系統中的多臺服務器通過網絡進行連接。

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。

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。 分布式存儲會一統存儲市場嗎？

    由于異常的存在，分布式存儲系統設計時往往會將數據冗余存儲多份，每一份稱為一個副本）。這樣，當某一個節點出現故障時，可以從其他副本上讀到數據。可以這么認為，副本是分布式存儲系統容錯技術的手段。由于多個副本的存在，如何保證副本之間的一致性是整個分布式系統的理論核xin。數據一致性這個單詞在平常開發中，或者各種文章中都能經常看見，我們常常聽見什么東西數據不一致了，造成了一定的損失，趕快修復一下。那有幾種一致性呢？a、時間一致性：要求所有數據組件的數據在任意時刻都是完全一致的；b、事物一致性：事務一致性只能存在在事務開始前的和事務完成之后，在事務過程中數據有可能不一致，比如A轉100元給B，A扣減100，B加上100，在事務開始前和事務完成之后都能保證他們的帳是對上的，那么這就是事務一致性。但是在事務過程中有可能會出現A扣減了100元，B沒有加上100元的情況，這就是不一致c、在應用程序中涉及多個不同的單機事務，只有在所有的單機事務完成之前和完成之后，數據是完全一致的。 如何保證分布式存儲系統的高性能與高可用性呢？淮安大規模分布式存儲原理

分布式存儲的由來、發展及未來市場前景。泰州聯想分布式存儲系統原理解析

目測分布式存儲領域有兩個派系，一派是SDS（軟件定義存儲），一派是軟硬一體。前者以vSAN、Ceph為代biao，以軟件廠商為主在推廣。分布式存儲軟件+通用服務器組合，打著重定義存儲市場的旗幟，頗有“有王侯將相寧有種乎”的氣勢；另一派是存儲老牌存儲玩家的產品，他們以軟硬一體為主，如Isilon、HCP等。誰主沉浮很難判斷，不過我們不妨從產業動態窺見一斑。雖然用過的客戶都詬病分布式存儲軟件+服務器的方式存在各種兼容性、可靠性、可維護性的問題，但筆者認為SDS這種模式會長期存在，尤其是在傳統的低端領域，如備份歸檔、開發測試環境。而越往高duan走，軟硬一體越是占據主流。業界主流廠商也在持續推出軟硬一體的產品： 泰州聯想分布式存儲系統原理解析

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