分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。分布式存储系统，是将数据分散存储在多个du立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。 干货：一文看懂分布式存储架构。徐州大规模分布式存储系统原理解析
很多人可能对分布式存储耳熟能详，但是，大多数人对其概念或者知识点却了解得都过于分散，看了很多却“只见树木，不见森林”，学了很多往往只能“知其然，却不能知其所以然”。因此，有必要对分布式存储的概念、问题和矛盾进行一下分析和解读。实际上，如果可能，应该是尽量不使用分布式的，因为这会增加系统的复杂度和管理难度，然而，虽然是这样，但这些终归是可以通过其他技术来解决，而如果不使用分布式，系统的可用性、稳定性都无法保证，更谈不上系统的高性能了。因此，说分布式是被迫使用的，一点也不夸张。 安徽什么是分布式存储企业分布式存储释放了大量被闲置的存储资源，让存储变得更廉价、便捷且安全。
分布式存储的重要性：云存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用。移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的核xin还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器，掌握了这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。
在分布式存储系统（包括OceanBase这样的分布式数据库）的使用中，我们经常会提到“一致性”这个词，但是这个术语在不同的系统、不同人的心目中有不同的内涵，很容易造成混淆。想象一个简单的存储系统，只有一个客户端（单进程）和一个服务端（单进程服务）。客户端顺序发起读写操作，服务端也顺序处理每个请求，那么无论从服务器视角还是从客户端视角，后一个操作都可以看到前一个操作的结果。然后，系统变的复杂一些，系统还是单个服务进程（单副本），但是有多个客户端并发进行操作。这个模型下，多个客户端的操作会互相影响，比如一个客户端会读到不是自己写的数据（另一个客户端写入的）。一般单机并发程序就是这样的模型，比如多个线程共享内存的程序中。 分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。
分布式存储在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。 布式存储帮助企业打造智能化的数据治理平台。舟山魏晋元兴分布式存储系统原理
关于分布式存储,你需要知道的真相。徐州大规模分布式存储系统原理解析
无论如何波折，分布式存储未来可期：正所谓不管白猫、黑猫，抓到老鼠的就是好猫。我们相信在较长一段时间内，分布式存储软硬件一体和软硬件解耦会长期共存。总体而言，笔者认为随着数据价值的增高，场景对数据可靠性的要求随之会越来越严苛，市场的天平就会更多偏向软硬件一体；与此相反，场景对数据可靠性的敏感度越低、短期成本敏感度越高，市场的天平就会更多的偏向软硬件解耦。分布式存储的发展历程无论如何波折，我们更愿意相信它终会是部正剧，在整个存储市场中占据海量数据承载的主力军位置，铿锵而立，并给人以无穷回味！徐州大规模分布式存储系统原理解析
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