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。 万万没想到,分布式存储系统的一致性是......！南通四大开源分布式存储原理

正所谓长江后浪推前浪，分布式存储快速增长是不可否认的，这从各大厂商的业绩报告和分析师报告就能看出来，但想要把企业外置存储这个前浪拍死在沙滩上还是步子迈太大，不现实。企业外置存储在相当长的一段时间内，仍然是主流。它主要面向企业传统应用如ERP/CRM/HIS等，数据量不大但对可靠性、性能有极zhi要求，如银行Core-Banking，从可靠性、生态层面，分布式存储都不是比较好选择。分布式存储主要面向海量数据、新兴业务场景，如HPC/EDA、大数据，这类场景以二进制文件、视频、图片等非结构化数据为主，数据量极大。所以从场景来看，二者场景是有明确区隔的，按场景并存是比较好的选择。 安徽全闪块分布式存储系统原理解析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。

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。 五大主流分布式存储技术对比分析，你 pick 哪一种？

分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度。一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到比较好。解决了目前缓存分层存储比较大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。 干货：一文看懂分布式存储架构。苏州分布式存储有哪些

分布式存储不得不要了解的几大特点。南通四大开源分布式存储原理

    分布式存储早期主要用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，这些场景无疑是低价值场景，成本是第yi诉求甚至诉求。然此一时彼一时，士别三日也当刮目相看。首先是分布式存储产品能力已今非昔比，逐渐具备了承载企业高价值业务的关键能力，例如毫秒级时延、TB/s级带宽、双活/3DC业务级容灾、端到端DIF等，无论是结构化数据还是非结构化数据的承载，功能完备性的比较大短板早已补齐。其次，分布式存储已走入众多高价值关键业务，如运营商BOM业务、金融渠道类业务以及超算、油藏探测HPC等高价值业务，通过大规模应用实践来检验成色。（小道消息，某些高价值场景全闪出货价达到1000美金/TB以上啦）看完当下还要看看未来，笔者认为未来高价值的非结构化数据场景，分布式存储的版图还会持续扩展。如自动驾驶训练、4K/8K超高清、5G日志留存等场景，对多协议访问、极zhi带宽、扩展性诉求强烈，分布式存储已然成为这些未来业务的优先架构。 南通四大开源分布式存储原理

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