如何保证分布式存储的高性能与高可用？大家可能想到的是，除了传统架构里面的备份、HotStandby、双活、多活这种架构之外，对于保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。当某个存储节点出故障时，系统能够自动将服务切换到其他的副本，从而实现自动容错。分布式存储系统通过复制协议将数据同步到多个存储节点，并确保多个副本之间的数据一致性。同一份数据有多个副本，只有一个为主副本Primary，其他的副本为备份副本Backup，数据从主副本复制到备份副本，采用终一致性来保证数据和事物的完整。 分布式存储与数据库选型问答整理分享。杭州大数据分布式存储系统原理解析

说起分布式存储，大家可能都会觉得这是一个老生常谈的问题，虽然分布式存储并不是一个年轻的技术，许多开发者也对分布式存储耳熟能详，但分布式存储却并不是像想象中的那种简单的技术，它是一个涉及到文件系统、存储系统、网络、算法、管理等多方面技术的汇聚，因此，要想真正的掌握分布式存储技术，绝不是一件轻松的事。但对于开发者来说，如果不了解分布式存储技术，实际上对他们的开发工作还是会有很大的影响，特别是现在基于互联网的开发更是离不开对分布式存储技术的深入了解。 南京大数据分布式存储架构实战分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间。

    分布式存储采用分布式的系统结构，将数据以切片式或粉碎式分散在多个du立存储服务器。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到比较低。优点如下：1、高性能。2、支持分级存储。3、多副本的一致性。4、容灾与备份。5、弹性扩展。6、存储系统标准化。随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口进行存储接入。在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程，从而降低了存储采购和管理成本。

    分布式存储系统具有如下特性：数据分为多个分片存储在多台服务节点上。每个分片有多个副本，存储在不同的服务节点上。许多客户端并发访问系统，执行读写操作，每个读写操作在系统中需要花费不等的时间。除非下文中特别注明和讨论，读写操作是原子的。与数据库事务一致性的区别：数据库事务的ACID的中也有一个一致性（consistency），但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指，数据库的事务的执行，或者说事务观察到的数据，总是要满足某些全局的一致性约束条件，如性约束，外键约束等。这个概念和数据库的数据是否多副本没关系。而本文的一致性在多副本的语境下才有意义。所以，数据库事务的一致性，是指数据项之间总是满足某些约束条件，或者说整个数据库在满足约束条件的意义上是正确的。 分布式存储的由来、发展及未来市场前景。

说到分布式存储，我们先来看一下传统的存储是怎么个样子。传统的存储也称为集中式存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在一个系统中的，但集中式存储并不是一个单独的设备，是集中在一套系统当中的多个设备，比如下图中的EMC存储就需要几个机柜来存放。在这个存储系统中包含很多组件，除了核xin的机头（控制器）、磁盘阵列和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。结构中包含一个机头，这个是存储系统中为核xin的部件。通常在机头中有包含两个控制器，互为备用，避免硬件故障导致整个存储系统的不可用。 五大主流分布式存储技术对比分析，你 pick 哪一种？杭州大数据分布式存储系统原理解析

分布式存储提供丰富的API，根据业务应用要求，自动按需部署存储资源，实现基于存储策略的自动化管理目标。杭州大数据分布式存储系统原理解析

很多人可能从来没有考虑过这个问题，为什么需要分布式存储？实际上，使用分布式存储是“被迫”的，因为随着互联网的飞速发展、应用越来越丰富、用户数量越来越多、数据也成几何级增长，海量数据的存储给本地存储带了巨大压力，存储系统已经不堪重负，处于崩溃的边缘，因此，必须通过其他手段分散存储系统压力，分布式存储和分布式文件系统应运而生。实际上，如果可能，应该是尽量不使用分布式的，因为这会增加系统的复杂度和管理难度，然而，虽然是这样，但这些终归是可以通过其他技术来解决，而如果不使用分布式，系统的可用性、稳定性都无法保证，更谈不上系统的高性能了。因此，说分布式是被迫使用的，一点也不夸张。 杭州大数据分布式存储系统原理解析

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