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。 可以从两方面来理解分布式存储：用户侧和实现侧。无锡什么是分布式存储原理

随着企业数字化转型的深入，分布式存储由初的开发测试、桌面云等非关键应用，逐步走向生产应用。生产应用除了上述可靠性SLA要求之外，对分布式存储的性能，尤其是数据访问的稳定低时延提出了更严苛的要求。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。 浙江集中式分布式存储原理运维告诉你分布式存储的那些“坑”。

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。

在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非常有利于进行故障重现，从而进行分析和研究，避免灾难在未来再次发生。多副本技术，数据条带化放置，多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。 分布式存储不得不要了解的几大特点。

实际上分布式存储，高性能与高可用是矛盾的，比如要设计一个分布式存储系统，出于对性能的考虑，记录数据时先写一个份数据到某个机器上并立即返回，然后异步发起多个数据备份过程（副本）。这种设计的性能比较好，但存在“容错性”的风险，即写完数据后，目标机器立即发生故障，会导致数据丢失！如果同时写多个副本，每个副本写成功以后再返回，则又导致性能下降，因为这个过程取决于慢的那台机器的性能。这就是高性能与高可用之间的矛盾。而要真正从根本上克服这些矛盾，解决分布式存储的高性能和高可用问题，更有效的是对于分布式文件系统和分布式存储系统架构进行优化和改进，从而从源头解决这些问题。 常见的几种分布式存储以及应用场景。杭州四大开源分布式存储设备

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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。 无锡什么是分布式存储原理

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