说到分布式存储，我们先来看一下传统的存储是怎么个样子。传统的存储也称为集中式存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在一个系统中的，但集中式存储并不是一个单独的设备，是集中在一套系统当中的多个设备，比如下图中的EMC存储就需要几个机柜来存放。在这个存储系统中包含很多组件，除了核xin的机头（控制器）、磁盘阵列和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。结构中包含一个机头，这个是存储系统中为核xin的部件。通常在机头中有包含两个控制器，互为备用，避免硬件故障导致整个存储系统的不可用。 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。嘉兴大数据分布式存储的一般架构
分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。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。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。 无锡大数据分布式存储企业常见的几种分布式存储以及应用场景。
说到分布式存储，我们可能都会联想到软件定义存储（SoftwareDefinedStorage，即SDS）。代biao全球存储厂商的权wei协会SNIA（全球网络存储工业协会）对SDS定义：软件定义存储包括管理面的标准接口和自动化，以及数据面Scale-out的块、文件和对象存储服务。或许我们需要把镜头投向21世纪初期，Google提出分布式存储架构的概念并予以实践，在其强大的技术和维护团队支撑下，实现了基于在标准服务器上部署自研分布式存储软件，构建成大规模存储集群，以应对其互联网搜索业务带来的海量数据流。
实际上分布式存储，高性能与高可用是矛盾的，比如要设计一个分布式存储系统，出于对性能的考虑，记录数据时先写一个份数据到某个机器上并立即返回，然后异步发起多个数据备份过程（副本）。这种设计的性能比较好，但存在“容错性”的风险，即写完数据后，目标机器立即发生故障，会导致数据丢失！如果同时写多个副本，每个副本写成功以后再返回，则又导致性能下降，因为这个过程取决于慢的那台机器的性能。这就是高性能与高可用之间的矛盾。而要真正从根本上克服这些矛盾，解决分布式存储的高性能和高可用问题，更有效的是对于分布式文件系统和分布式存储系统架构进行优化和改进，从而从源头解决这些问题。 分布式存储不得不要了解的几大特点。
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，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。分布式存储系统，是将数据分散存储在多个du立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，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。 干货：一文看懂分布式存储架构。嘉兴大数据分布式存储的一般架构
为了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。嘉兴大数据分布式存储的一般架构
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。 嘉兴大数据分布式存储的一般架构
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