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。 分布式存储系统通过统一硬件资源池,同时提供块、文件、对象三种存储服务。泰州集中式分布式存储企业
与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同,分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前,分布式存储对数据进行了分片,分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性,分布式存储通常采用的是一个副本写入,多个副本读取的强一致性技术,使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候,系统可以通过从其他副本读取数据,重新写入该副本进行恢复,从而保证副本的总数固定。当数据长时间处于不一致状态时,系统会自动数据重建恢复,同时租户可设定数据恢复的带宽规则,小化对业务的影响。 浙江四大开源分布式存储有哪些分布式存储将如何挑战互联网巨头?
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。分布式存储系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时,其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后,系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。 分布式存储在数据治理场景中的价值定位及优势解读。
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。 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。泰州集中式分布式存储企业
分布式存储还能够容忍服务器故障,存储系统依然稳定可用,可靠性更优。泰州集中式分布式存储企业
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。 泰州集中式分布式存储企业
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