分布式存儲系統需要使用多臺服務器共同存儲數據，而隨著服務器數量的增加，服務器出現故障的概率也在不斷增加。為了保證在有服務器出現故障的情況下系統仍然可用。一般做法是把一個數據分成多份存儲在不同的服務器中。但是由于故障和并行存儲等情況的存在，同一個數據的多個副本之間可能存在不一致的情況。這里稱保證多個副本的數據完全一致的性質為一致性。分布式存儲系統需要多臺服務器同時工作。當服務器數量增多時，其中的一些服務器出現故障是在所難免的。我們希望這樣的情況不會對整個系統造成太大的影響。在系統中的一部分節點出現故障之后，系統的整體不影響客服端的讀/寫請求稱為可用性。 干貨：一文看懂分布式存儲架構。合肥數據分布式存儲

在整個結構中，機頭中是整個分布式存儲系統的核xin部件，整個存儲系統的高級功能都在其中實現。控制器中的軟件實現對磁盤的管理，將磁盤抽象化為存儲資源池，然后劃分為LUN提供給服務器使用。這里的LUN其實就是在服務器上看到的磁盤。當然，一些集中式存儲本身也是文件服務器，可以提供共享文件服務。無論如何，從上面我們可以看出集中式存儲比較大的特點是有一個統一的入口，所有數據都要經過這個入口，這個入口就是存儲系統的機頭。這也就是集中式存儲區別于分布式存儲明顯的特點。 紹興大數據分布式存儲的一般架構運維告訴你分布式存儲的那些“坑”。

分布式存儲傳統數據存儲模型需要支持盡可能多的應用，因此需要具備較好的通用性。大數據具有大規模、高動態及快速處理等特性，通用的數據存儲模型通常并不是能提高應用性能的模型．而大數據存儲系統對上層應用性能的關注遠遠超過對通用性的追求。針對應用和負載來優化存儲，就是將數據存儲與應用耦合。簡化或擴展分布式文件系統的功能，根據特定應用、特定負載、特定的計算模型對文件系統進行定制和深度優化，使應用達到比較好性能。這類優化技術在谷歌、Facebook等互聯網公司的內部存儲系統上，管理超過千萬億字節級別的大數據，能夠達到非常高的性能。

    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。

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?？蛻舳耸峭ㄟ^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?？蛻舳耸峭ㄟ^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。 分布式存儲將如何挑戰互聯網巨頭?鹽城魏晉元興分布式存儲設備

布式存儲幫助企業打造智能化的數據治理平臺。合肥數據分布式存儲

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。 合肥數據分布式存儲

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