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。 为了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。嘉兴视频分布式存储数据库

分布式存储在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。 镇江全闪块分布式存储原理分布式存储的小知识，你值得拥有！

分布式存储系统中还可能使用基于写多个存储节点的复制协议（Replicated-writeprotocol）。比如Dynamo系统中的NWR复制协议，其中，N为副本数量，W为写操作的副本数，R为读操作的副本数。NWR协议中多个副本不再区分主和备，客户端根据一定的策略往其中的W个副本写入数据，读取其中的R个副本。只要W+R＞N，可以保证读到的副本中至少有一个包含了的更新。然而，这种协议的问题在于不同副本的操作顺序可能不一致，从多个副本读取时可能出现。这种方式在实际系统中比较少见，不建议使用。

什么是分布式存储呢？如果一个存储系统，不管是对象、块、文件、kv、log、olap、oltp，只要对所管理的数据做了Partitioning&Replication，不管姿势对不对，其实都可以归纳于分布式存储。分布式存储就是：Partitioning以多机scale，Replication以灾备容错。复制是解决可用性，可扩展性和高性能的关键。为了灾备，数据需要冗余存储；为了高可用，服务需要hotstandby。缺乏灾备的系统难以在生产环境使用。元数据和数据的维护均离不开复制，复制可转移而不可消除。复制引出了多副本一致性问题，而一致性保证需要考虑各种软件和硬件故障，以及误操作。 分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，随着服务器数量的增加，出现故障的概率也在不断增加。

    软硬件解耦的分布式存储在性能设计上存在两大天然缺陷：标准服务器不具备机房突然断电时保护内存数据的电池（BBU），所以只能用SSD卡/盘来做数据缓存。SSD的时延远高于内存，导致业界绝大多数的软硬解耦的分布式存储时延无法和生产存储媲美。单独采购的分布式存储软件无法和第三方服务器的SSD盘紧密配合，从而无法像业界先进的全闪存存储一样实现全局垃圾回收，控制数量众多的SSD盘各自的垃圾回收导致的生产应用时延波动。软硬件一体的分布式存储有机会克服如上两大缺陷。我们看到业界先进的分布式存储产品，采用了类似于全闪存存储的电池保护（BBU）、系统级全局垃圾回收，达到了媲美传统生产存储的高并发压力下的1ms稳定时延，从而为分布式存储进入企业生产应用提供了性能的SLA保障。 集中式存储和分布式存储的区别在哪里？芜湖大道云行分布式存储的一般架构

。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。嘉兴视频分布式存储数据库

分布式存储的重要性：云存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用。移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的核xin还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器，掌握了这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。 嘉兴视频分布式存储数据库

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