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金华大数据分布式存储系统原理

来源: 发布时间:2021-12-16

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。 可以从两方面来理解分布式存储:用户侧和实现侧。金华大数据分布式存储系统原理

    那么现在问题来了,如果我们要选择分布式存储,选择哪种好呢?其实它们各有各的优势和使用场景,具体要看需求。(1)HDFS:主要用于大数据的存储场景,是Hadoop大数据架构中的存储组件。HDFS在开始设计的时候,就已经明确的它的应用场景,就是大数据服务。(2)Ceph:目前应用广的开源分布式存储系统,已得到众多厂商的支持,许多超融合系统的分布式存储都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已经成为LINUX系统和OpenStack的“标配”,用于支持各自的存储系统。Ceph可以提供对象存储、块设备存储和文件系统存储服务。同时支持三种不同类型的存储服务的特性,在分布式存储系统中,是很少见的。(3)Swift:主要面向的是对象存储。和Ceph提供的对象存储服务类似。主要用于解决非结构化数据存储问题。它和Ceph的对象存储服务的主要区别是。 合肥大规模分布式存储企业布式存储帮助企业打造智能化的数据治理平台。

如何保证分布式存储的高性能与高可用?大家可能想到的是,除了传统架构里面的备份、HotStandby、双活、多活这种架构之外,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。当某个存储节点出故障时,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。同一份数据有多个副本,只有一个为主副本Primary,其他的副本为备份副本Backup,数据从主副本复制到备份副本,采用终一致性来保证数据和事物的完整。

    分布式存储系统,是将数据分散存储在多个du立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为系统性能的瓶颈,也是可靠性和安全性的焦点,不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。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。 布式存储解决如何将数据存到多台机器上,并且提供可用性,可靠性和一致性等问题。

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。 分布式存储是未来数字产业生态系统构建与新基建的重要引擎。扬州视频分布式存储企业

万万没想到,分布式存储系统的一致性是......!金华大数据分布式存储系统原理

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