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。 分布式存儲還能夠容忍服務器故障，存儲系統依然穩定可用，可靠性更優。紹興數據分布式存儲系統架構

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。 紹興數據分布式存儲系統架構如何保證分布式存儲系統的高性能與高可用性呢？

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Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。以Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。

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。 布式存儲系統，采用Scale-out擴展架構，可實現超大集群規模的部署。

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。 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。湖州集中式分布式存儲技術有哪些

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。紹興數據分布式存儲系統架構

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。 紹興數據分布式存儲系統架構

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