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為了保證分布式存儲系統的高可靠和高可用，數據在系統中一般存儲多個副本。當某個副本所在的存儲節點出現故障時，分布式存儲系統能夠自動將服務切換到其他的副本，從而實現自動容錯。分布式存儲系統通過復制協議將數據同步到多個存儲節點，并確保多個副本之間的數據一致性。客戶端將寫請求發送給主副本，主副本將寫請求復制到其他備副本，常見的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本首先將操作日志同步到備副本，備副本回放操作日志，完成后通知主副本。接著，主副本修改本機，等到所有的操作都完成后再通知客戶端寫成功。下圖中的復制協議要求主備同步成功才可以返回客戶端寫成功，這種協議稱為強同步協議。 分布式存儲會一統...

隨著企業數字化轉型的深入，分布式存儲由初的開發測試、桌面云等非關鍵應用，逐步走向生產應用。生產應用除了上述可靠性SLA要求之外，對分布式存儲的性能，尤其是數據訪問的穩定低時延提出了更嚴苛的要求。軟硬件解耦的分布式存儲在性能設計上存在兩大天然缺陷：標準服務器不具備機房突然斷電時保護內存數據的電池（BBU），所以只能用SSD卡/盤來做數據緩存。SSD的時延遠高于內存，導致業界絕大多數的軟硬解耦的分布式存儲時延無法和生產存儲媲美。單獨采購的分布式存儲軟件無法和第三方服務器的SSD盤緊密配合，從而無法像業界先進的全閃存存儲一樣實現全局垃圾回收，控制數量眾多的SSD盤各自的垃圾回收導致的生產應用時延...

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...

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。 如何保證分布式存儲系統的高性能與高可用性呢？南京分布式...

Ceph：目前應用廣的開源分布式存儲系統，已得到眾多廠商的支持，許多超融合系統的分布式存儲都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已經成為LINUX系統和OpenStack的“標配”，用于支持各自的存儲系統。Ceph可以提供對象存儲、塊設備存儲和文件系統存儲服務。同時支持三種不同類型的存儲服務的特性，在分布式存儲系統中，是很少見的。a、Ceph沒有采用HDFS的元數據尋址的方案，而且采用CRUSH算法，數據分布均衡，并行度高。而且在支持塊存儲特性上，數據可以具有強一致性，可以獲得傳統集中式存儲的使用體驗。b、對象存儲服務，Ceph支持Swift和S3的API接口。在塊存儲方面，支持精...

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。 難言之隱,分布式存儲軟硬件解耦究竟難在哪里?上海全閃塊分布式存儲數據庫 隨著網絡帶寬的高速增長，在軟件上的消耗已成...

說起分布式存儲，大家可能都會覺得這是一個老生常談的問題，雖然分布式存儲并不是一個年輕的技術，許多開發者也對分布式存儲耳熟能詳，但分布式存儲卻并不是像想象中的那種簡單的技術，它是一個涉及到文件系統、存儲系統、網絡、算法、管理等多方面技術的匯聚，因此，要想真正的掌握分布式存儲技術，絕不是一件輕松的事。但對于開發者來說，如果不了解分布式存儲技術，實際上對他們的開發工作還是會有很大的影響，特別是現在基于互聯網的開發更是離不開對分布式存儲技術的深入了解。 淺談分布式存儲中的網絡通信。嘉興大道云行分布式存儲的一般架構 如何保證分布式存儲的高性能與高可用？大家可能想到的是，除了傳統架構里面的備份、Ho...

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。 萬萬沒想到,分布式存儲系統的一致性是......！舟山大規模分布式存儲企...

如何保證分布式存儲的高性能與高可用？大家可能想到的是，除了傳統架構里面的備份、HotStandby、雙活、多活這種架構之外，對于保證分布式存儲系統的高可靠和高可用，數據在系統中一般存儲多個副本。當某個存儲節點出故障時，系統能夠自動將服務切換到其他的副本，從而實現自動容錯。分布式存儲系統通過復制協議將數據同步到多個存儲節點，并確保多個副本之間的數據一致性。同一份數據有多個副本，只有一個為主副本Primary，其他的副本為備份副本Backup，數據從主副本復制到備份副本，采用終一致性來保證數據和事物的完整。 如何保證分布式存儲系統的高性能與高可用性呢？舟山魏晉元興分布式存儲技術有哪些無論如何波...

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...

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。 分布式存儲系統,分布式存儲架構及原理。...

很多人可能從來沒有考慮過這個問題，為什么需要分布式存儲？實際上，使用分布式存儲是“被迫”的，因為隨著互聯網的飛速發展、應用越來越豐富、用戶數量越來越多、數據也成幾何級增長，海量數據的存儲給本地存儲帶了巨大壓力，存儲系統已經不堪重負，處于崩潰的邊緣，因此，必須通過其他手段分散存儲系統壓力，分布式存儲和分布式文件系統應運而生。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。 常見的幾種分布式存...

分布式存儲在大數據環境下，數據規模和復雜度的增加往往非常迅速，對系統的擴展性能要求較高。實現存儲系統的高可擴展性首先要解決兩個方面的重要問題，包含元數據的分配和數據的透明遷移。元數據的分配主要通過靜態子樹劃分技術實現，后者則側重數據遷移算法的優化。此外，大數據存儲體系規模龐大．結點失效率高，因此還需要完成一定的自適應管理功能。系統必須能夠根據數據量和計算的工作量估算所需要的結點個數，并動態地將數據在結點間遷移。以實現負載均衡；同時．結點失效時，數據必須可以通過副本等機制進行恢復，不能對上層應用產生影響。 可以從兩方面來理解分布式存儲：用戶側和實現側。杭州大數據分布式存儲 分布式存...

那么現在問題來了，如果我們要選擇分布式存儲，選擇哪種好呢？其實它們各有各的優勢和使用場景，具體要看需求。（1）HDFS：主要用于大數據的存儲場景，是Hadoop大數據架構中的存儲組件。HDFS在開始設計的時候，就已經明確的它的應用場景，就是大數據服務。（2）Ceph：目前應用廣的開源分布式存儲系統，已得到眾多廠商的支持，許多超融合系統的分布式存儲都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已經成為LINUX系統和OpenStack的“標配”，用于支持各自的存儲系統。Ceph可以提供對象存儲、塊設備存儲和文件系統存儲服務。同時支持三種不同類型的存儲服務的特性，在分布式存儲系統中，是很少見的...

軟硬件解耦的分布式存儲在性能設計上存在兩大天然缺陷：標準服務器不具備機房突然斷電時保護內存數據的電池（BBU），所以只能用SSD卡/盤來做數據緩存。SSD的時延遠高于內存，導致業界絕大多數的軟硬解耦的分布式存儲時延無法和生產存儲媲美。單獨采購的分布式存儲軟件無法和第三方服務器的SSD盤緊密配合，從而無法像業界先進的全閃存存儲一樣實現全局垃圾回收，控制數量眾多的SSD盤各自的垃圾回收導致的生產應用時延波動。軟硬件一體的分布式存儲有機會克服如上兩大缺陷。我們看到業界先進的分布式存儲產品，采用了類似于全閃存存儲的電池保護（BBU）、系統級全局垃圾回收，達到了媲美傳統生產存儲的高并發壓力下...

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。 超大規模時空數據的分布式...

如何保證分布式存儲的高性能與高可用？大家可能想到的是，除了傳統架構里面的備份、HotStandby、雙活、多活這種架構之外，對于保證分布式存儲系統的高可靠和高可用，數據在系統中一般存儲多個副本。當某個存儲節點出故障時，系統能夠自動將服務切換到其他的副本，從而實現自動容錯。分布式存儲系統通過復制協議將數據同步到多個存儲節點，并確保多個副本之間的數據一致性。同一份數據有多個副本，只有一個為主副本Primary，其他的副本為備份副本Backup，數據從主副本復制到備份副本，采用終一致性來保證數據和事物的完整。 分布式存儲能夠實現內容感知，配合前端應用對海量數據進行大數據分析和價值挖掘。杭州四大開...

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。 小編帶你了解分布式存儲的好處。安徽大規模分布式存儲的一...

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...

說到分布式存儲，我們先來看一下傳統的存儲是怎么個樣子。傳統的存儲也稱為集中式存儲，從概念上可以看出來是具有集中性的，也就是整個存儲是集中在一個系統中的，但集中式存儲并不是一個單獨的設備，是集中在一套系統當中的多個設備，比如下圖中的EMC存儲就需要幾個機柜來存放。在這個存儲系統中包含很多組件，除了核xin的機頭（控制器）、磁盤陣列和交換機等設備外，還有管理設備等輔助設備。結構中包含一個機頭，這個是存儲系統中為核xin的部件。通常在機頭中有包含兩個控制器，互為備用，避免硬件故障導致整個存儲系統的不可用。 分布式存儲的由來、發展及未來市場前景。衢州視頻分布式存儲系統架構 分布式存儲構建存儲系統...

分布式存儲的重要性：云存儲和大數據是構建在分布式存儲之上的應用。移動終端的計算能力和存儲空間有限，而且有在多個設備之間共享資源的強烈的需求，這就使得網盤、相冊等云存儲應用很快流行起來。然而，萬變不離其宗，云存儲的核xin還是后端的大規模分布式存儲系統。大數據則更近一步，不僅需要存儲海量數據，還需要通過合適的計算框架或者工具對這些數據進行分析，抽取其中有價值的部分。如果沒有分布式存儲，便談不上對大數據進行分析。仔細分析還會發現，分布式存儲技術是互聯網后端架構的神器，掌握了這項技能，以后理解其他技術的本質會變得非常容易。 關于分布式存儲,你需要知道的真相。南京全閃塊分布式存儲原理 分布式存儲...

分布式存儲通過將熱點區域內數據映射到高速存儲中，來提高系統響應速度。一旦這些區域不再是熱點，那么存儲系統會將它們移出高速存儲。而寫緩存技術則可使配合高速存儲來明顯改變整體存儲的性能，按照一定的策略，先將數據寫入高速存儲，再在適當的時間進行同步落盤。由于通過網絡進行松耦合鏈接，分布式存儲允許高速存儲和低速存儲分開部署，或者任意比例混布。在不可預測的業務環境或者敏捷應用情況下，分層存儲的優勢可以發揮到比較好。解決了目前緩存分層存儲比較大的問題是當性能池讀不命中后，從冷池提取數據的粒度太大，導致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動的問題。 分布式存儲是未來數字產業生態系統構建與新基建的重要引擎。南...

面對海量數據的存儲需求，分布式存儲顯然在架構上有著天然優勢，但在這波數據洪流之中也面臨著性能上的全新挑戰。于分布式存儲的工作原理是將各個存儲節點使用網絡互聯的方式構建為集群，向外部提供更加可靠的高性能服務，因此可以說分布式存儲本質上是一種網絡存儲，其性能在很大程度上受網絡的影響。在高性能的分布式存儲中，使用傳統的TCP網絡進行各存儲節點之間的網絡互聯很容易形成網絡瓶頸，而在分布式存儲容易讓用戶詬病的IO延時方面，網絡部分的開銷是不可忽視的一部分。 分布式存儲將如何挑戰互聯網巨頭?連云港視頻分布式存儲設備 一般分布式存儲的MDC采用的是數據庫或內存儲數據庫來記錄數據塊和物理位置關系...

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。 分布式存儲是一...

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...

與傳統的存儲架構使用RAID模式來保證數據的可靠性不同，分布式存儲采用了多副本備份機制。在存儲數據之前，分布式存儲對數據進行了分片，分片后的數據按照一定的規則保存在集群節點上。為了保證多個數據副本之間的一致性，分布式存儲通常采用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，使用鏡像、條帶、分布式校驗等方式滿足租戶對于可靠性不同的需求。在讀取數據失敗的時候，系統可以通過從其他副本讀取數據，重新寫入該副本進行恢復，從而保證副本的總數固定。當數據長時間處于不一致狀態時，系統會自動數據重建恢復，同時租戶可設定數據恢復的帶寬規則，小化對業務的影響。 分布式存儲、數據湖、數據治理之間有何關系呢？揚州集...

一般分布式存儲的MDC采用的是數據庫或內存儲數據庫來記錄數據塊和物理位置關系。客戶端向MDC發出詢問位置的請求，MDC查詢數據庫后返回請求數據的存儲位置。這種方法存儲訪問的速度較慢，而且MDC作為交通的“樞紐”，是整個存儲的核xin，當MDC發生故障，會導致整個存儲都不能使用。但是采取這個方式，也有好處，比如可以根據不同需求設置不同的副本策略等。對象存儲對象存儲是在同樣容量下提供的存儲性能比文件存儲更好，又能像文件存儲一樣有很好的共享性。實際使用中，性能不是對象存儲關注的問題，需要高性能可以用塊存儲，容量才是對象存儲關注的問題。所以對象存儲的持久化層的硬盤數量更多，單盤的容量也更大...

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...

實際上分布式存儲，高性能與高可用是矛盾的，比如要設計一個分布式存儲系統，出于對性能的考慮，記錄數據時先寫一個份數據到某個機器上并立即返回，然后異步發起多個數據備份過程（副本）。這種設計的性能比較好，但存在“容錯性”的風險，即寫完數據后，目標機器立即發生故障，會導致數據丟失！如果同時寫多個副本，每個副本寫成功以后再返回，則又導致性能下降，因為這個過程取決于慢的那臺機器的性能。這就是高性能與高可用之間的矛盾。而要真正從根本上克服這些矛盾，解決分布式存儲的高性能和高可用問題，更有效的是對于分布式文件系統和分布式存儲系統架構進行優化和改進，從而從源頭解決這些問題。 常見的幾種分布式存儲以及應用場景...

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“避坑”指南。...