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。 分布式存儲的由來、發展及未來市場前景。金華全閃塊分布式存儲原理

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。 蕪湖聯想分布式存儲技術有哪些集中式存儲和分布式存儲的區別在哪里？

    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。

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。 干貨：一文看懂分布式存儲架構。

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。 分布式存儲不僅是存儲,而是下一代互聯網。金華大規模分布式存儲

分布式存儲是未來趨勢。金華全閃塊分布式存儲原理

分布式存儲在大數據環境下，元數據的體量也非常大，元數據的存取性能是整個分布式文件系統性能的關鍵。常見的元數據管理可以分為集中式和分布式元數據管理架構。集中式元數據管理架構采用單一的元數據服務器，實現簡單．但是存在單點故障等問題。分布式元數據管理架構則將元數據分散在多個結點上．進而解決了元數據服務器的性能瓶頸等問題．并提高了元數據管理架構的可擴展性，但實現較為復雜，并引入了元數據一致性的問題。另外，還有一種無元數據服務器的分布式架構，通過在線算法組織數據，不需要專yong的元數據服務器。但是該架構對數據一致性的保障很困難．實現較為復雜。文件目錄遍歷操作效率低下，并且缺乏文件系統全局監控管理功能。 金華全閃塊分布式存儲原理

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