分布式存儲傳統(tǒng)數據存儲模型需要支持盡可能多的應用，因此需要具備較好的通用性。大數據具有大規(guī)模、高動態(tài)及快速處理等特性，通用的數據存儲模型通常并不是能提高應用性能的模型．而大數據存儲系統(tǒng)對上層應用性能的關注遠遠超過對通用性的追求。針對應用和負載來優(yōu)化存儲，就是將數據存儲與應用耦合。簡化或擴展分布式文件系統(tǒng)的功能，根據特定應用、特定負載、特定的計算模型對文件系統(tǒng)進行定制和深度優(yōu)化，使應用達到比較好性能。這類優(yōu)化技術在谷歌、Facebook等互聯(lián)網公司的內部存儲系統(tǒng)上，管理超過千萬億字節(jié)級別的大數據，能夠達到非常高的性能。 淺談分布式存儲中的網絡通信。舟山魏晉元興分布式存儲系統(tǒng)架構

實際上分布式存儲，高性能與高可用是矛盾的，比如要設計一個分布式存儲系統(tǒng)，出于對性能的考慮，記錄數據時先寫一個份數據到某個機器上并立即返回，然后異步發(fā)起多個數據備份過程（副本）。這種設計的性能比較好，但存在“容錯性”的風險，即寫完數據后，目標機器立即發(fā)生故障，會導致數據丟失！如果同時寫多個副本，每個副本寫成功以后再返回，則又導致性能下降，因為這個過程取決于慢的那臺機器的性能。這就是高性能與高可用之間的矛盾。而要真正從根本上克服這些矛盾，解決分布式存儲的高性能和高可用問題，更有效的是對于分布式文件系統(tǒng)和分布式存儲系統(tǒng)架構進行優(yōu)化和改進，從而從源頭解決這些問題。 浙江分布式存儲企業(yè)布式存儲解決如何將數據存到多臺機器上，并且提供可用性，可靠性和一致性等問題。

很多人可能對分布式存儲耳熟能詳，但是，大多數人對其概念或者知識點卻了解得都過于分散，看了很多卻“只見樹木，不見森林”，學了很多往往只能“知其然，卻不能知其所以然”。因此，有必要對分布式存儲的概念、問題和矛盾進行一下分析和解讀。實際上，如果可能，應該是盡量不使用分布式的，因為這會增加系統(tǒng)的復雜度和管理難度，然而，雖然是這樣，但這些終歸是可以通過其他技術來解決，而如果不使用分布式，系統(tǒng)的可用性、穩(wěn)定性都無法保證，更談不上系統(tǒng)的高性能了。因此，說分布式是被迫使用的，一點也不夸張。

分布式存儲架構由三個部分組成：客戶端、元數據服務器和數據服務器。客戶端負責發(fā)送讀寫請求，緩存文件元數據和文件數據。元數據服務器負責管理元數據和處理客戶端的請求，是整個系統(tǒng)的核xin組件。數據服務器負責存放文件數據，保證數據的可用性和完整性。該架構的好處是性能和容量能夠同時拓展，系統(tǒng)規(guī)模具有很強的伸縮性。分布式存儲分為文件存儲、對象存儲和塊存儲，但它們三種存儲方式的基本架構都是大同小異的。即客戶端或應用端、元數據（MDS）服務器和數據節(jié)點服務器?？蛻舳撕驮獢祿掌髦g交互是“信令交互”，而客戶端到數據節(jié)點是“媒體交互”。元數據服務器或通過數據節(jié)點服務器獲取各節(jié)點服務器的基本配置情況和狀態(tài)信息。 分布式存儲系統(tǒng)需要使用多臺服務器共同存儲數據，隨著服務器數量的增加，出現故障的概率也在不斷增加。

    分布式存儲早期主要用于互聯(lián)網日志、企業(yè)備份歸檔、開發(fā)測試等場景，這些場景無疑是低價值場景，成本是第yi訴求甚至訴求。然此一時彼一時，士別三日也當刮目相看。首先是分布式存儲產品能力已今非昔比，逐漸具備了承載企業(yè)高價值業(yè)務的關鍵能力，例如毫秒級時延、TB/s級帶寬、雙活/3DC業(yè)務級容災、端到端DIF等，無論是結構化數據還是非結構化數據的承載，功能完備性的比較大短板早已補齊。其次，分布式存儲已走入眾多高價值關鍵業(yè)務，如運營商BOM業(yè)務、金融渠道類業(yè)務以及超算、油藏探測HPC等高價值業(yè)務，通過大規(guī)模應用實踐來檢驗成色。（小道消息，某些高價值場景全閃出貨價達到1000美金/TB以上啦）看完當下還要看看未來，筆者認為未來高價值的非結構化數據場景，分布式存儲的版圖還會持續(xù)擴展。如自動駕駛訓練、4K/8K超高清、5G日志留存等場景，對多協(xié)議訪問、極zhi帶寬、擴展性訴求強烈，分布式存儲已然成為這些未來業(yè)務的優(yōu)先架構。 分布式存儲“避坑”指南。舟山視頻分布式存儲哪家好

分布式存儲是未來趨勢。舟山魏晉元興分布式存儲系統(tǒng)架構

分布式存儲系統(tǒng)中還可能使用基于寫多個存儲節(jié)點的復制協(xié)議（Replicated-writeprotocol）。比如Dynamo系統(tǒng)中的NWR復制協(xié)議，其中，N為副本數量，W為寫操作的副本數，R為讀操作的副本數。NWR協(xié)議中多個副本不再區(qū)分主和備，客戶端根據一定的策略往其中的W個副本寫入數據，讀取其中的R個副本。只要W+R＞N，可以保證讀到的副本中至少有一個包含了的更新。然而，這種協(xié)議的問題在于不同副本的操作順序可能不一致，從多個副本讀取時可能出現。這種方式在實際系統(tǒng)中比較少見，不建議使用。 舟山魏晉元興分布式存儲系統(tǒng)架構

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