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。 分布式存儲在數據治理過程中的優勢。杭州大數據分布式存儲的一般架構

無論如何波折，分布式存儲未來可期：正所謂不管白貓、黑貓，抓到老鼠的就是好貓。我們相信在較長一段時間內，分布式存儲軟硬件一體和軟硬件解耦會長期共存。總體而言，筆者認為隨著數據價值的增高，場景對數據可靠性的要求隨之會越來越嚴苛，市場的天平就會更多偏向軟硬件一體；與此相反，場景對數據可靠性的敏感度越低、短期成本敏感度越高，市場的天平就會更多的偏向軟硬件解耦。分布式存儲的發展歷程無論如何波折，我們更愿意相信它終會是部正劇，在整個存儲市場中占據海量數據承載的主力軍位置，鏗鏘而立，并給人以無窮回味！徐州大數據分布式存儲系統架構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。

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。 相較于傳統存儲黑盒子的管理方式，分布式存儲實現了標準硬件的交付，標準硬件服務器的運維管理會更簡單。

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。 。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。溫州四大開源分布式存儲系統原理解析

分布式存儲系統中的多臺服務器通過網絡進行連接。杭州大數據分布式存儲的一般架構

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能。 杭州大數據分布式存儲的一般架構

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