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。 分布式存储的基本理论。绍兴大数据分布式存储系统原理解析

分布式存储构建存储系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此存储系统通常采用多层不同性价比的存储器件组成存储层次结构。大数据的规模大，因此构建高效合理的存储层次结构，可以在保证系统性能的前提下，降低系统能耗和构建成本，利用数据访问局部性原理．可以从两个方面对存储层次结构进行优化。从提高性能的角度，可以通过分析应用特征，识别热点数据并对其进行缓存或预取，通过高效的缓存预取算法和合理的缓存容量配比，以提高访问性能。从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，可以在小幅牺sheng系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。 南通联想分布式存储设备分布式存储能够实现内容感知，配合前端应用对海量数据进行大数据分析和价值挖掘。

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。 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。

    分布式存储系统具有如下特性：数据分为多个分片存储在多台服务节点上。每个分片有多个副本，存储在不同的服务节点上。许多客户端并发访问系统，执行读写操作，每个读写操作在系统中需要花费不等的时间。除非下文中特别注明和讨论，读写操作是原子的。与数据库事务一致性的区别：数据库事务的ACID的中也有一个一致性（consistency），但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指，数据库的事务的执行，或者说事务观察到的数据，总是要满足某些全局的一致性约束条件，如性约束，外键约束等。这个概念和数据库的数据是否多副本没关系。而本文的一致性在多副本的语境下才有意义。所以，数据库事务的一致性，是指数据项之间总是满足某些约束条件，或者说整个数据库在满足约束条件的意义上是正确的。 分布式存储“避坑”指南。镇江联想分布式存储设备

分布式存储的小知识，你值得拥有！绍兴大数据分布式存储系统原理解析

面对海量数据的存储需求，分布式存储显然在架构上有着天然优势，但在这波数据洪流之中也面临着性能上的全新挑战。于分布式存储的工作原理是将各个存储节点使用网络互联的方式构建为集群，向外部提供更加可靠的高性能服务，因此可以说分布式存储本质上是一种网络存储，其性能在很大程度上受网络的影响。在高性能的分布式存储中，使用传统的TCP网络进行各存储节点之间的网络互联很容易形成网络瓶颈，而在分布式存储容易让用户诟病的IO延时方面，网络部分的开销是不可忽视的一部分。 绍兴大数据分布式存储系统原理解析

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