為了保證分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的高可靠和高可用，數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中一般存儲(chǔ)多個(gè)副本。當(dāng)某個(gè)副本所在的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)能夠自動(dòng)將服務(wù)切換到其他的副本，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)容錯(cuò)。分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)復(fù)制協(xié)議將數(shù)據(jù)同步到多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，并確保多個(gè)副本之間的數(shù)據(jù)一致性。客戶(hù)端將寫(xiě)請(qǐng)求發(fā)送給主副本，主副本將寫(xiě)請(qǐng)求復(fù)制到其他備副本，常見(jiàn)的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本首先將操作日志同步到備副本，備副本回放操作日志，完成后通知主副本。接著，主副本修改本機(jī)，等到所有的操作都完成后再通知客戶(hù)端寫(xiě)成功。下圖中的復(fù)制協(xié)議要求主備同步成功才可以返回客戶(hù)端寫(xiě)成功，這種協(xié)議稱(chēng)為強(qiáng)同步協(xié)議。 分布式存儲(chǔ)釋放了大量被閑置的存儲(chǔ)資源，讓存儲(chǔ)變得更廉價(jià)、便捷且安全。金華大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)

    分布式存儲(chǔ)早期主要用于互聯(lián)網(wǎng)日志、企業(yè)備份歸檔、開(kāi)發(fā)測(cè)試等場(chǎng)景，這些場(chǎng)景無(wú)疑是低價(jià)值場(chǎng)景，成本是第yi訴求甚至訴求。然此一時(shí)彼一時(shí)，士別三日也當(dāng)刮目相看。首先是分布式存儲(chǔ)產(chǎn)品能力已今非昔比，逐漸具備了承載企業(yè)高價(jià)值業(yè)務(wù)的關(guān)鍵能力，例如毫秒級(jí)時(shí)延、TB/s級(jí)帶寬、雙活/3DC業(yè)務(wù)級(jí)容災(zāi)、端到端DIF等，無(wú)論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的承載，功能完備性的比較大短板早已補(bǔ)齊。其次，分布式存儲(chǔ)已走入眾多高價(jià)值關(guān)鍵業(yè)務(wù)，如運(yùn)營(yíng)商BOM業(yè)務(wù)、金融渠道類(lèi)業(yè)務(wù)以及超算、油藏探測(cè)HPC等高價(jià)值業(yè)務(wù)，通過(guò)大規(guī)模應(yīng)用實(shí)踐來(lái)檢驗(yàn)成色。（小道消息，某些高價(jià)值場(chǎng)景全閃出貨價(jià)達(dá)到1000美金/TB以上啦）看完當(dāng)下還要看看未來(lái)，筆者認(rèn)為未來(lái)高價(jià)值的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景，分布式存儲(chǔ)的版圖還會(huì)持續(xù)擴(kuò)展。如自動(dòng)駕駛訓(xùn)練、4K/8K超高清、5G日志留存等場(chǎng)景，對(duì)多協(xié)議訪(fǎng)問(wèn)、極zhi帶寬、擴(kuò)展性訴求強(qiáng)烈，分布式存儲(chǔ)已然成為這些未來(lái)業(yè)務(wù)的優(yōu)先架構(gòu)。 舟山四大開(kāi)源分布式存儲(chǔ)原理分布式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的定位。

分布式存儲(chǔ)的重要性：云存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)是構(gòu)建在分布式存儲(chǔ)之上的應(yīng)用。移動(dòng)終端的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間有限，而且有在多個(gè)設(shè)備之間共享資源的強(qiáng)烈的需求，這就使得網(wǎng)盤(pán)、相冊(cè)等云存儲(chǔ)應(yīng)用很快流行起來(lái)。然而，萬(wàn)變不離其宗，云存儲(chǔ)的核xin還是后端的大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)則更近一步，不僅需要存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，還需要通過(guò)合適的計(jì)算框架或者工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，抽取其中有價(jià)值的部分。如果沒(méi)有分布式存儲(chǔ)，便談不上對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。仔細(xì)分析還會(huì)發(fā)現(xiàn)，分布式存儲(chǔ)技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)后端架構(gòu)的神器，掌握了這項(xiàng)技能，以后理解其他技術(shù)的本質(zhì)會(huì)變得非常容易。

很多人可能對(duì)分布式存儲(chǔ)耳熟能詳，但是，大多數(shù)人對(duì)其概念或者知識(shí)點(diǎn)卻了解得都過(guò)于分散，看了很多卻“只見(jiàn)樹(shù)木，不見(jiàn)森林”，學(xué)了很多往往只能“知其然，卻不能知其所以然”。因此，有必要對(duì)分布式存儲(chǔ)的概念、問(wèn)題和矛盾進(jìn)行一下分析和解讀。實(shí)際上，如果可能，應(yīng)該是盡量不使用分布式的，因?yàn)檫@會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜度和管理難度，然而，雖然是這樣，但這些終歸是可以通過(guò)其他技術(shù)來(lái)解決，而如果不使用分布式，系統(tǒng)的可用性、穩(wěn)定性都無(wú)法保證，更談不上系統(tǒng)的高性能了。因此，說(shuō)分布式是被迫使用的，一點(diǎn)也不夸張。 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)統(tǒng)一硬件資源池，同時(shí)提供塊、文件、對(duì)象三種存儲(chǔ)服務(wù)。

在分布式存儲(chǔ)的容災(zāi)中，一個(gè)重要的手段就是多時(shí)間點(diǎn)快照技術(shù)，使得用戶(hù)生產(chǎn)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)一定時(shí)間間隔下的各版本數(shù)據(jù)的保存。特別值得一提的是，多時(shí)間點(diǎn)快照技術(shù)支持同時(shí)提取多個(gè)時(shí)間點(diǎn)樣本同時(shí)恢復(fù)，這對(duì)于很多邏輯錯(cuò)誤的災(zāi)難定位十分有用，如果用戶(hù)有多臺(tái)服務(wù)器或虛擬機(jī)可以用作系統(tǒng)恢復(fù)，通過(guò)比照和分析，可以快速找到哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)才是需要回復(fù)的時(shí)間點(diǎn)，降低了故障定位的難度，縮短了定位時(shí)間。這個(gè)功能還非常有利于進(jìn)行故障重現(xiàn)，從而進(jìn)行分析和研究，避免災(zāi)難在未來(lái)再次發(fā)生。多副本技術(shù)，數(shù)據(jù)條帶化放置，多時(shí)間點(diǎn)快照和周期增量復(fù)制等技術(shù)為分布式存儲(chǔ)的高可靠性提供了保障。 淺談分布式存儲(chǔ)中的網(wǎng)絡(luò)通信。舟山四大開(kāi)源分布式存儲(chǔ)原理

超大規(guī)模時(shí)空數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)與應(yīng)用。金華大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)

分布式存儲(chǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型需要支持盡可能多的應(yīng)用，因此需要具備較好的通用性。大數(shù)據(jù)具有大規(guī)模、高動(dòng)態(tài)及快速處理等特性，通用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型通常并不是能提高應(yīng)用性能的模型．而大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)上層應(yīng)用性能的關(guān)注遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)對(duì)通用性的追求。針對(duì)應(yīng)用和負(fù)載來(lái)優(yōu)化存儲(chǔ)，就是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與應(yīng)用耦合。簡(jiǎn)化或擴(kuò)展分布式文件系統(tǒng)的功能，根據(jù)特定應(yīng)用、特定負(fù)載、特定的計(jì)算模型對(duì)文件系統(tǒng)進(jìn)行定制和深度優(yōu)化，使應(yīng)用達(dá)到比較好性能。這類(lèi)優(yōu)化技術(shù)在谷歌、Facebook等互聯(lián)網(wǎng)公司的內(nèi)部存儲(chǔ)系統(tǒng)上，管理超過(guò)千萬(wàn)億字節(jié)級(jí)別的大數(shù)據(jù)，能夠達(dá)到非常高的性能。 金華大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)

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