在分布式存储系统（包括OceanBase这样的分布式数据库）的使用中，我们经常会提到“一致性”这个词，但是这个术语在不同的系统、不同人的心目中有不同的内涵，很容易造成混淆。想象一个简单的存储系统，只有一个客户端（单进程）和一个服务端（单进程服务）。客户端顺序发起读写操作，服务端也顺序处理每个请求，那么无论从服务器视角还是从客户端视角，后一个操作都可以看到前一个操作的结果。然后，系统变的复杂一些，系统还是单个服务进程（单副本），但是有多个客户端并发进行操作。这个模型下，多个客户端的操作会互相影响，比如一个客户端会读到不是自己写的数据（另一个客户端写入的）。一般单机并发程序就是这样的模型，比如多个线程共享内存的程序中。 分布式存储不仅是存储,而是下一代互联网。镇江魏晋元兴分布式存储设备

自诞生以来，分布式存储就被视为存储的未来，被万众期待。然而分布式存储起步于寒门，早应用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，追求极zhi成本，性能和可靠性却不敢恭维。但它还算争气，凭借多年的打怪练级，越来越多地开始承载自动驾驶研发、超高清编辑、运营商5G网络云等企业的关键业务，走上变成高富帅、赢取白富美的道路。正所谓人红是非多，存储领域也是一样，坊间一直流传着关于分布式存储的各种流言蜚语。好事的笔者现今就来探寻一番，揭开谎言背后的真相。 徐州大道云行分布式存储的一般架构分布式存储的由来、发展及未来市场前景。

分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。

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。 分布式存储在数据治理过程中的优势。

分布式存储分为文件存储、对象存储和块存储，但它们三种存储方式的基本架构都是大同小异的。即客户端或应用端、元数据（MDS）服务器和数据节点服务器。客户端和元数据服务器之间交互是“信令交互”，而客户端到数据节点是“媒体交互”。元数据服务器或通过数据节点服务器获取各节点服务器的基本配置情况和状态信息。比如，客户端需要读取某一个文件的信息，客户端会将相应的要求发给元数据服务器：“喂！我需要XXX，存在哪里了”，元数据服务器查询后回答“你到xxx服务器的xxx地址+xxx服务器的xxx地址取”。客户端拿到这个指示后，向这2台服务器发出指令，数据节点获得指令后，将相应的数据返回给客户端。 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。盐城大数据分布式存储技术有哪些

如何保证分布式存储系统的高性能与高可用性呢？镇江魏晋元兴分布式存储设备

分布式存储传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到比较好性能。这类优化技术在谷歌、Facebook等互联网公司的内部存储系统上，管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。 镇江魏晋元兴分布式存储设备

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