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。 小编带你了解分布式存储的好处。宿迁分布式存储原理

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。 湖州联想分布式存储设备布式存储系统，采用Scale-out扩展架构，可实现超大集群规模的部署。

随着网络带宽的高速增长，在软件上的消耗已成为网络性能的瓶颈，而通过绕过CPU实现高性能传输的RDMA网络成为分布式存储不错的选择。RDMA（RemoteDirectMemoryAccess），可以简单理解为网卡完全绕过CPU实现两个服务器之间的内存数据交换。其作为一种硬件实现的网络传输技术，可以大幅提升网络传输效率，帮助网络IO密集的业务（比如分布式存储、分布式数据库等）获得更低的时延以及更高的吞吐。初的RDMA是实现在IB（Infiniband）上，由于其新的硬件技术栈成本比较高，主要用于HPC（高性能计算）等少数场景。而新的技术发展下，能够实现在以太网上使用RDMA。

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。 可以从两方面来理解分布式存储：用户侧和实现侧。

    分布式存储的重要性：从单机单用户到单机多用户，再到现在的网络时代，应用系统发生了很多的变化。而分布式系统依然是目前很热门的讨论话题，那么，分布式系统给我们带来了什么，或者说是为什么要有分布式系统呢？（1）升级单机处理能力的性价比越来越低；企业发现通过更换硬件做垂直扩展的方式来提升性能会越来越不划算；（2）单机处理能力存在瓶颈；某个固定时间点，单颗处理器有自己的性能瓶颈，也就说即使愿意花更多的钱去买计算能力也买不到了；（3）出于稳定性和可用性的考虑如果采用单击系统，那么在这台机器正常的时候一切OK，一旦出问题，那么系统就完全不能用了。当然，可以考虑做容灾备份等方案，而这些方案就会让系统演变为分布式系统了。 分布式存储与数据库选型**整理分享。绍兴魏晋元兴分布式存储数据库

三万英尺看分布式存储中本地存储引擎。宿迁分布式存储原理

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。 宿迁分布式存储原理

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