分布式存储分为文件存储、对象存储和块存储，但它们三种存储方式的基本架构都是大同小异的。即客户端或应用端、元数据（MDS）服务器和数据节点服务器。客户端和元数据服务器之间交互是“信令交互”，而客户端到数据节点是“媒体交互”。元数据服务器或通过数据节点服务器获取各节点服务器的基本配置情况和状态信息。比如，客户端需要读取某一个文件的信息，客户端会将相应的要求发给元数据服务器：“喂！我需要XXX，存在哪里了”，元数据服务器查询后回答“你到xxx服务器的xxx地址+xxx服务器的xxx地址取”。客户端拿到这个指示后，向这2台服务器发出指令，数据节点获得指令后，将相应的数据返回给客户端。 分布式存储系统通过复制协议将数据同步到多个存储节点，并确保多个副本之间的数据一致性。宁波集中式分布式存储系统原理解析
由于异常的存在，分布式存储系统设计时往往会将数据冗余存储多份，每一份称为一个副本）。这样，当某一个节点出现故障时，可以从其他副本上读到数据。可以这么认为，副本是分布式存储系统容错技术的手段。由于多个副本的存在，如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论核xin。数据一致性这个单词在平常开发中，或者各种文章中都能经常看见，我们常常听见什么东西数据不一致了，造成了一定的损失，赶快修复一下。那有几种一致性呢？a、时间一致性：要求所有数据组件的数据在任意时刻都是完全一致的；b、事物一致性：事务一致性只能存在在事务开始前的和事务完成之后，在事务过程中数据有可能不一致，比如A转100元给B，A扣减100，B加上100，在事务开始前和事务完成之后都能保证他们的帐是对上的，那么这就是事务一致性。但是在事务过程中有可能会出现A扣减了100元，B没有加上100元的情况，这就是不一致c、在应用程序中涉及多个不同的单机事务，只有在所有的单机事务完成之前和完成之后，数据是完全一致的。 扬州联想分布式存储系统原理解析常见的几种分布式存储以及应用场景。
实际上分布式存储，高性能与高可用是矛盾的，比如要设计一个分布式存储系统，出于对性能的考虑，记录数据时先写一个份数据到某个机器上并立即返回，然后异步发起多个数据备份过程（副本）。这种设计的性能比较好，但存在“容错性”的风险，即写完数据后，目标机器立即发生故障，会导致数据丢失！如果同时写多个副本，每个副本写成功以后再返回，则又导致性能下降，因为这个过程取决于慢的那台机器的性能。这就是高性能与高可用之间的矛盾。而要真正从根本上克服这些矛盾，解决分布式存储的高性能和高可用问题，更有效的是对于分布式文件系统和分布式存储系统架构进行优化和改进，从而从源头解决这些问题。
从技术的角度，分布式存储的发力点在大规模的扩展性，基于此逐步优化性能、可靠性，让海量数据存得下、用得起；集中式存储的技术方向在于保持稳定性的基础上，利用更快的介质、更低时延的网络为核xin业务提供加速，让业务更稳、效率更高。因此，从技术方向上来看，二者也是各有侧重的。云和分布式存储一样，这些年正在大行其道、炙手可热。CloudFirst、AllinCloud、CloudNative等概念风靡业界，CIO见面不提云貌似都不好意思打招呼。早期人们也习惯把分布式存储叫做“云存储”，那么分布式存储和云是什么关系？笔者认为，分布式存储是一种技术架构，而云是一种商业模式。分布式存储可以被用作各种云的数据底座，也可以单独成为数据底座，是配合的关系，而非替换和包含关系。 分布式存储与数据库选型**整理分享。
分布式存储的重要性：从单机单用户到单机多用户，再到现在的网络时代，应用系统发生了很多的变化。而分布式系统依然是目前很热门的讨论话题，那么，分布式系统给我们带来了什么，或者说是为什么要有分布式系统呢？（1）升级单机处理能力的性价比越来越低；企业发现通过更换硬件做垂直扩展的方式来提升性能会越来越不划算；（2）单机处理能力存在瓶颈；某个固定时间点，单颗处理器有自己的性能瓶颈，也就说即使愿意花更多的钱去买计算能力也买不到了；（3）出于稳定性和可用性的考虑如果采用单击系统，那么在这台机器正常的时候一切OK，一旦出问题，那么系统就完全不能用了。当然，可以考虑做容灾备份等方案，而这些方案就会让系统演变为分布式系统了。 布式存储解决如何将数据存到多台机器上，并且提供可用性，可靠性和一致性等问题。常州四大开源分布式存储设备
。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。宁波集中式分布式存储系统原理解析
随着企业数字化转型的深入，分布式存储由初的开发测试、桌面云等非关键应用，逐步走向生产应用。生产应用除了上述可靠性SLA要求之外，对分布式存储的性能，尤其是数据访问的稳定低时延提出了更严苛的要求。软硬件解耦的分布式存储在性能设计上存在两大天然缺陷：标准服务器不具备机房突然断电时保护内存数据的电池（BBU），所以只能用SSD卡/盘来做数据缓存。SSD的时延远高于内存，导致业界绝大多数的软硬解耦的分布式存储时延无法和生产存储媲美。单独采购的分布式存储软件无法和第三方服务器的SSD盘紧密配合，从而无法像业界先进的全闪存存储一样实现全局垃圾回收，控制数量众多的SSD盘各自的垃圾回收导致的生产应用时延波动。 宁波集中式分布式存储系统原理解析
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