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宁波魏晋元兴分布式存储的一般架构

来源: 发布时间:2022-01-16

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。 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。宁波魏晋元兴分布式存储的一般架构

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。 宁波魏晋元兴分布式存储的一般架构可以从两方面来理解分布式存储:用户侧和实现侧。

分布式存储传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用,因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性,通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型.而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储,就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能,根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化,使应用达到比较好性能。这类优化技术在谷歌、Facebook等互联网公司的内部存储系统上,管理超过千万亿字节级别的大数据,能够达到非常高的性能。

    分布式存储采用分布式的系统结构,将数据以切片式或粉碎式分散在多个du立存储服务器。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,将通用硬件引入的不稳定因素降到比较低。优点如下:1、高性能。2、支持分级存储。3、多副本的一致性。4、容灾与备份。5、弹性扩展。6、存储系统标准化。随着分布式存储的发展,存储行业的标准化进程也不断推进,分布式存储优先采用行业标准接口进行存储接入。在平台层面,通过将异构存储资源进行抽象化,将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作,从而简化异构存储基础架构的操作,以实现存储资源的集中管理,并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程,从而降低了存储采购和管理成本。 分布式存储是未来趋势。

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。 分布式存储的由来、发展及未来市场前景。杭州魏晋元兴分布式存储原理

如何保证分布式存储系统的高性能与高可用性呢?宁波魏晋元兴分布式存储的一般架构

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。 宁波魏晋元兴分布式存储的一般架构

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