分布式存储包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等，但其中架构无外乎于三种；以Ceph为代biao的架构是其典型的代biao。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置，这样客户端可以直接与存储节点通信，从而避免中心节点的性能瓶颈。以Ceph为代biao的架构是其典型的代biao。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置，这样客户端可以直接与存储节点通信，从而避免中心节点的性能瓶颈。 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。镇江大道云行分布式存储设备

    从技术的角度，分布式存储的发力点在大规模的扩展性，基于此逐步优化性能、可靠性，让海量数据存得下、用得起；集中式存储的技术方向在于保持稳定性的基础上，利用更快的介质、更低时延的网络为核xin业务提供加速，让业务更稳、效率更高。因此，从技术方向上来看，二者也是各有侧重的。云和分布式存储一样，这些年正在大行其道、炙手可热。CloudFirst、AllinCloud、CloudNative等概念风靡业界，CIO见面不提云貌似都不好意思打招呼。早期人们也习惯把分布式存储叫做“云存储”，那么分布式存储和云是什么关系？笔者认为，分布式存储是一种技术架构，而云是一种商业模式。分布式存储可以被用作各种云的数据底座，也可以单独成为数据底座，是配合的关系，而非替换和包含关系。 衢州分布式存储企业分布式存储释放了大量被闲置的存储资源，让存储变得更廉价、便捷且安全。

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。当某个副本所在的存储节点出现故障时，分布式存储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。客户端将写请求发送给主副本，主副本将写请求复制到其他备副本，常见的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本首先将操作日志同步到备副本，备副本回放操作日志，完成后通知主副本。接着，主副本修改本机，等到所有的操作都完成后再通知客户端写成功。下图中的复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。

    分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模分布式存储系统。与传统的高duan服务器、高duan存储器和高duan处理器不同的是，互联网公司的分布式存储系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通PC服务器通过网络连接而成。其主要原因有以下三点（1）互联网的业务发展很快，而且注意成本消耗，这就使得存储系统不能依靠传统的纵向扩展的方式，即先买小型机，不够时再买中型机，甚至大型机。互联网后端的分布式系统要求支持横向扩展，即通过增加普通PC服务器来提高系统的整体处理能力。（2）普通PC服务器性价比高，故障率也高，需要在软件层面实现自动容错，保证数据的一致性。（3）另外，随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。 分布式存储系统,分布式存储架构及原理。

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。 分布式存储能够实现内容感知，配合前端应用对海量数据进行大数据分析和价值挖掘。合肥集中式分布式存储系统原理

超大规模时空数据的分布式存储与应用。镇江大道云行分布式存储设备

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。 镇江大道云行分布式存储设备

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