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。 分布式存储将如何挑战互联网巨头?嘉兴联想分布式存储原理

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。 嘉兴联想分布式存储原理分布式存储提供丰富的API，根据业务应用要求，自动按需部署存储资源，实现基于存储策略的自动化管理目标。

说起分布式存储，大家可能都会觉得这是一个老生常谈的问题，虽然分布式存储并不是一个年轻的技术，许多开发者也对分布式存储耳熟能详，但分布式存储却并不是像想象中的那种简单的技术，它是一个涉及到文件系统、存储系统、网络、算法、管理等多方面技术的汇聚，因此，要想真正的掌握分布式存储技术，绝不是一件轻松的事。但对于开发者来说，如果不了解分布式存储技术，实际上对他们的开发工作还是会有很大的影响，特别是现在基于互联网的开发更是离不开对分布式存储技术的深入了解。

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。 五大主流分布式存储技术对比分析，你 pick 哪一种？

分布式存储的种类和比较：分布式存储包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等，但其中架构无外乎于三种；以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）为代biao的架构是典型的代biao。在这种架构中，一部分节点NameNode是存放管理数据（元数据），另一部分节点DataNode存放业务数据，这种类型的服务器负责管理具体数据。这种架构就像公司的层次组织架构，namenode就如同老板，只管理下属的经理（datanode），而下属的经理，而经理们来管理节点下本地盘上的数据。 分布式存储在数据治理过程中的优势。泰州视频分布式存储系统原理解析

分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，随着服务器数量的增加，出现故障的概率也在不断增加。嘉兴联想分布式存储原理

    一般分布式存储的MDC采用的是数据库或内存储数据库来记录数据块和物理位置关系。客户端向MDC发出询问位置的请求，MDC查询数据库后返回请求数据的存储位置。这种方法存储访问的速度较慢，而且MDC作为交通的“枢纽”，是整个存储的核xin，当MDC发生故障，会导致整个存储都不能使用。但是采取这个方式，也有好处，比如可以根据不同需求设置不同的副本策略等。对象存储对象存储是在同样容量下提供的存储性能比文件存储更好，又能像文件存储一样有很好的共享性。实际使用中，性能不是对象存储关注的问题，需要高性能可以用块存储，容量才是对象存储关注的问题。所以对象存储的持久化层的硬盘数量更多，单盘的容量也更大。对象存储的数据的安全性保障也各式各样，可以是单机raid或网络raid，也可以副本。Ceph和google基于GFS的存储就是典型的对象存储。 嘉兴联想分布式存储原理

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