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。 分布式存儲系統,分布式存儲架構及原理。徐州數據分布式存儲原理

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波動。 徐州數據分布式存儲原理三萬英尺看分布式存儲中本地存儲引擎。

分布式存儲構建存儲系統時．需要基于成本和性能來考慮，因此存儲系統通常采用多層不同性價比的存儲器件組成存儲層次結構。大數據的規模大，因此構建高效合理的存儲層次結構，可以在保證系統性能的前提下，降低系統能耗和構建成本，利用數據訪問局部性原理．可以從兩個方面對存儲層次結構進行優化。從提高性能的角度，可以通過分析應用特征，識別熱點數據并對其進行緩存或預取，通過高效的緩存預取算法和合理的緩存容量配比，以提高訪問性能。從降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，將訪問頻率低的冷數據遷移到低速廉價存儲設備上，可以在小幅犧sheng系統整體性能的基礎上，大幅降低系統的構建成本和能耗。

分布式存儲系統中的多臺服務器通過網絡進行連接。但是我們無法保證網絡是一直通暢的，分布式系統需要具有一定的容錯性來處理網絡故障帶來的問題。一個令人滿意的情況是，當一個網絡因為故障而分解為多個部分的時候，分布式存儲系統仍然能夠工作。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。 分布式存儲在數據治理過程中的優勢。

    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的1ms穩定時延，從而為分布式存儲進入企業生產應用提供了性能的SLA保障。 分布式存儲“避坑”指南。安徽魏晉元興分布式存儲

運維告訴你分布式存儲的那些“坑”。徐州數據分布式存儲原理

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。 徐州數據分布式存儲原理

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