在分布式存儲系統（包括OceanBase這樣的分布式數據庫）的使用中，我們經常會提到“一致性”這個詞，但是這個術語在不同的系統、不同人的心目中有不同的內涵，很容易造成混淆。想象一個簡單的存儲系統，只有一個客戶端（單進程）和一個服務端（單進程服務）。客戶端順序發起讀寫操作，服務端也順序處理每個請求，那么無論從服務器視角還是從客戶端視角，后一個操作都可以看到前一個操作的結果。然后，系統變的復雜一些，系統還是單個服務進程（單副本），但是有多個客戶端并發進行操作。這個模型下，多個客戶端的操作會互相影響，比如一個客戶端會讀到不是自己寫的數據（另一個客戶端寫入的）。一般單機并發程序就是這樣的模型，比如多個線程共享內存的程序中。 分布式存儲不僅是存儲,而是下一代互聯網。鎮江魏晉元興分布式存儲設備
自誕生以來，分布式存儲就被視為存儲的未來，被萬眾期待。然而分布式存儲起步于寒門，早應用于互聯網日志、企業備份歸檔、開發測試等場景，追求極zhi成本，性能和可靠性卻不敢恭維。但它還算爭氣，憑借多年的打怪練級，越來越多地開始承載自動駕駛研發、超高清編輯、運營商5G網絡云等企業的關鍵業務，走上變成高富帥、贏取白富美的道路。正所謂人紅是非多，存儲領域也是一樣，坊間一直流傳著關于分布式存儲的各種流言蜚語。好事的筆者現今就來探尋一番，揭開謊言背后的真相。 徐州大道云行分布式存儲的一般架構分布式存儲的由來、發展及未來市場前景。
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。
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。 分布式存儲在數據治理過程中的優勢。
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息。比如，客戶端需要讀取某一個文件的信息，客戶端會將相應的要求發給元數據服務器：“喂！我需要XXX，存在哪里了”，元數據服務器查詢后回答“你到xxx服務器的xxx地址+xxx服務器的xxx地址取”。客戶端拿到這個指示后，向這2臺服務器發出指令，數據節點獲得指令后，將相應的數據返回給客戶端。 分布式存儲是一種數據存儲技術，通過網絡使用企業中的每臺機器上的磁盤空間。鹽城大數據分布式存儲技術有哪些
如何保證分布式存儲系統的高性能與高可用性呢？鎮江魏晉元興分布式存儲設備
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。 鎮江魏晉元興分布式存儲設備
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