很多人可能对分布式存储耳熟能详，但是，大多数人对其概念或者知识点却了解得都过于分散，看了很多却“只见树木，不见森林”，学了很多往往只能“知其然，却不能知其所以然”。因此，有必要对分布式存储的概念、问题和矛盾进行一下分析和解读。实际上，如果可能，应该是尽量不使用分布式的，因为这会增加系统的复杂度和管理难度，然而，虽然是这样，但这些终归是可以通过其他技术来解决，而如果不使用分布式，系统的可用性、稳定性都无法保证，更谈不上系统的高性能了。因此，说分布式是被迫使用的，一点也不夸张。 分布式存储在企业数据治理体系中，无疑扮演着重要角色。浙江大道云行分布式存储原理

    由于异常的存在，分布式存储系统设计时往往会将数据冗余存储多份，每一份称为一个副本）。这样，当某一个节点出现故障时，可以从其他副本上读到数据。可以这么认为，副本是分布式存储系统容错技术的手段。由于多个副本的存在，如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论核xin。数据一致性这个单词在平常开发中，或者各种文章中都能经常看见，我们常常听见什么东西数据不一致了，造成了一定的损失，赶快修复一下。那有几种一致性呢？a、时间一致性：要求所有数据组件的数据在任意时刻都是完全一致的；b、事物一致性：事务一致性只能存在在事务开始前的和事务完成之后，在事务过程中数据有可能不一致，比如A转100元给B，A扣减100，B加上100，在事务开始前和事务完成之后都能保证他们的帐是对上的，那么这就是事务一致性。但是在事务过程中有可能会出现A扣减了100元，B没有加上100元的情况，这就是不一致c、在应用程序中涉及多个不同的单机事务，只有在所有的单机事务完成之前和完成之后，数据是完全一致的。 湖州大道云行分布式存储系统原理难言之隐,分布式存储软硬件解耦究竟难在哪里?

自诞生以来，分布式存储就被视为存储的未来，被万众期待。然而分布式存储起步于寒门，早应用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，追求极zhi成本，性能和可靠性却不敢恭维。但它还算争气，凭借多年的打怪练级，越来越多地开始承载自动驾驶研发、超高清编辑、运营商5G网络云等企业的关键业务，走上变成高富帅、赢取白富美的道路。正所谓人红是非多，存储领域也是一样，坊间一直流传着关于分布式存储的各种流言蜚语。好事的笔者现今就来探寻一番，揭开谎言背后的真相。

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。 分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间。

    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。 分布式存储不仅是存储,而是下一代互联网。镇江魏晋元兴分布式存储哪家好

。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。浙江大道云行分布式存储原理

    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。 浙江大道云行分布式存储原理

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