软硬件解耦的分布式存储在性能设计上存在两大天然缺陷：标准服务器不具备机房突然断电时保护内存数据的电池（BBU），所以只能用SSD卡/盘来做数据缓存。SSD的时延远高于内存，导致业界绝大多数的软硬解耦的分布式存储时延无法和生产存储媲美。单独采购的分布式存储软件无法和第三方服务器的SSD盘紧密配合，从而无法像业界先进的全闪存存储一样实现全局垃圾回收，控制数量众多的SSD盘各自的垃圾回收导致的生产应用时延波动。软硬件一体的分布式存储有机会克服如上两大缺陷。我们看到业界先进的分布式存储产品，采用了类似于全闪存存储的电池保护（BBU）、系统级全局垃圾回收，达到了媲美传统生产存储的高并发压力下的1ms稳定时延，从而为分布式存储进入企业生产应用提供了性能的SLA保障。 布式存储可实现集群的健康监测，在故障潜伏期即可实现故障提醒。安徽数据分布式存储
面对海量数据的存储需求，分布式存储显然在架构上有着天然优势，但在这波数据洪流之中也面临着性能上的全新挑战。于分布式存储的工作原理是将各个存储节点使用网络互联的方式构建为集群，向外部提供更加可靠的高性能服务，因此可以说分布式存储本质上是一种网络存储，其性能在很大程度上受网络的影响。在高性能的分布式存储中，使用传统的TCP网络进行各存储节点之间的网络互联很容易形成网络瓶颈，而在分布式存储容易让用户诟病的IO延时方面，网络部分的开销是不可忽视的一部分。 安徽数据分布式存储分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。
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。
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。 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。
随着网络带宽的高速增长，在软件上的消耗已成为网络性能的瓶颈，而通过绕过CPU实现高性能传输的RDMA网络成为分布式存储不错的选择。RDMA（RemoteDirectMemoryAccess），可以简单理解为网卡完全绕过CPU实现两个服务器之间的内存数据交换。其作为一种硬件实现的网络传输技术，可以大幅提升网络传输效率，帮助网络IO密集的业务（比如分布式存储、分布式数据库等）获得更低的时延以及更高的吞吐。初的RDMA是实现在IB（Infiniband）上，由于其新的硬件技术栈成本比较高，主要用于HPC（高性能计算）等少数场景。而新的技术发展下，能够实现在以太网上使用RDMA。 分布式存储不得不要了解的几大特点。淮安分布式存储系统原理
分布式存储的基本理论。安徽数据分布式存储
分布式存储架构由三个部分组成：客户端、元数据服务器和数据服务器。客户端负责发送读写请求，缓存文件元数据和文件数据。元数据服务器负责管理元数据和处理客户端的请求，是整个系统的核xin组件。数据服务器负责存放文件数据，保证数据的可用性和完整性。该架构的好处是性能和容量能够同时拓展，系统规模具有很强的伸缩性。分布式存储分为文件存储、对象存储和块存储，但它们三种存储方式的基本架构都是大同小异的。即客户端或应用端、元数据（MDS）服务器和数据节点服务器。客户端和元数据服务器之间交互是“信令交互”，而客户端到数据节点是“媒体交互”。元数据服务器或通过数据节点服务器获取各节点服务器的基本配置情况和状态信息。 安徽数据分布式存储
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