自诞生以来，分布式存储就被视为存储的未来，被万众期待。然而分布式存储起步于寒门，早应用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，追求极zhi成本，性能和可靠性却不敢恭维。但它还算争气，凭借多年的打怪练级，越来越多地开始承载自动驾驶研发、超高清编辑、运营商5G网络云等企业的关键业务，走上变成高富帅、赢取白富美的道路。正所谓人红是非多，存储领域也是一样，坊间一直流传着关于分布式存储的各种流言蜚语。好事的笔者现今就来探寻一番，揭开谎言背后的真相。 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。杭州大数据分布式存储设备
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。分布式存储系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。 扬州大数据分布式存储分布式存储能够实现内容感知，配合前端应用对海量数据进行大数据分析和价值挖掘。
什么是分布式存储呢？如果一个存储系统，不管是对象、块、文件、kv、log、olap、oltp，只要对所管理的数据做了Partitioning&Replication，不管姿势对不对，其实都可以归纳于分布式存储。分布式存储就是：Partitioning以多机scale，Replication以灾备容错。复制是解决可用性，可扩展性和高性能的关键。为了灾备，数据需要冗余存储；为了高可用，服务需要hotstandby。缺乏灾备的系统难以在生产环境使用。元数据和数据的维护均离不开复制，复制可转移而不可消除。复制引出了多副本一致性问题，而一致性保证需要考虑各种软件和硬件故障，以及误操作。
目测分布式存储领域有两个派系，一派是SDS（软件定义存储），一派是软硬一体。前者以vSAN、Ceph为代biao，以软件厂商为主在推广。分布式存储软件+通用服务器组合，打着重定义存储市场的旗帜，颇有“有王侯将相宁有种乎”的气势；另一派是存储老牌存储玩家的产品，他们以软硬一体为主，如Isilon、HCP等。谁主沉浮很难判断，不过我们不妨从产业动态窥见一斑。虽然用过的客户都诟病分布式存储软件+服务器的方式存在各种兼容性、可靠性、可维护性的问题，但笔者认为SDS这种模式会长期存在，尤其是在传统的低端领域，如备份归档、开发测试环境。而越往高duan走，软硬一体越是占据主流。业界主流厂商也在持续推出软硬一体的产品： 分布式存储与数据库选型问答整理分享。
分布式存储系统具有如下特性：数据分为多个分片存储在多台服务节点上。每个分片有多个副本，存储在不同的服务节点上。许多客户端并发访问系统，执行读写操作，每个读写操作在系统中需要花费不等的时间。除非下文中特别注明和讨论，读写操作是原子的。与数据库事务一致性的区别：数据库事务的ACID的中也有一个一致性（consistency），但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指，数据库的事务的执行，或者说事务观察到的数据，总是要满足某些全局的一致性约束条件，如性约束，外键约束等。这个概念和数据库的数据是否多副本没关系。而本文的一致性在多副本的语境下才有意义。所以，数据库事务的一致性，是指数据项之间总是满足某些约束条件，或者说整个数据库在满足约束条件的意义上是正确的。 布式存储解决如何将数据存到多台机器上，并且提供可用性，可靠性和一致性等问题。浙江联想分布式存储系统原理
集中式存储和分布式存储的区别在哪里？杭州大数据分布式存储设备
与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定。当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，小化对业务的影响。 杭州大数据分布式存储设备
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