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扬州大道云行分布式存储原理

来源: 发布时间:2021年11月07日

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。 分布式存储系统,分布式存储架构及原理。扬州大道云行分布式存储原理

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。 扬州大道云行分布式存储原理分布式存储“避坑”指南。

分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中,来提高系统响应速度。一旦这些区域不再是热点,那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能,按照一定的策略,先将数据写入高速存储,再在适当的时间进行同步落盘。由于通过网络进行松耦合链接,分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署,或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下,分层存储的优势可以发挥到比较好。解决了目前缓存分层存储比较大的问题是当性能池读不命中后,从冷池提取数据的粒度太大,导致延迟高,从而给造成整体的性能的抖动的问题。

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。 布式存储系统,采用Scale-out扩展架构,可实现超大集群规模的部署。

    由于异常的存在,分布式存储系统设计时往往会将数据冗余存储多份,每一份称为一个副本)。这样,当某一个节点出现故障时,可以从其他副本上读到数据。可以这么认为,副本是分布式存储系统容错技术的手段。由于多个副本的存在,如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论核xin。数据一致性这个单词在平常开发中,或者各种文章中都能经常看见,我们常常听见什么东西数据不一致了,造成了一定的损失,赶快修复一下。那有几种一致性呢?a、时间一致性:要求所有数据组件的数据在任意时刻都是完全一致的;b、事物一致性:事务一致性只能存在在事务开始前的和事务完成之后,在事务过程中数据有可能不一致,比如A转100元给B,A扣减100,B加上100,在事务开始前和事务完成之后都能保证他们的帐是对上的,那么这就是事务一致性。但是在事务过程中有可能会出现A扣减了100元,B没有加上100元的情况,这就是不一致c、在应用程序中涉及多个不同的单机事务,只有在所有的单机事务完成之前和完成之后,数据是完全一致的。 分布式存储与数据库选型问答整理分享。扬州大道云行分布式存储原理

分布式存储、数据湖、数据治理之间有何关系呢?扬州大道云行分布式存储原理

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。 扬州大道云行分布式存储原理

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