由于異常的存在，分布式存儲系統設計時往往會將數據冗余存儲多份，每一份稱為一個副本）。這樣，當某一個節點出現故障時，可以從其他副本上讀到數據。可以這么認為，副本是分布式存儲系統容錯技術的手段。由于多個副本的存在，如何保證副本之間的一致性是整個分布式系統的理論核xin。數據一致性這個單詞在平常開發中，或者各種文章中都能經常看見，我們常常聽見什么東西數據不一致了，造成了一定的損失，趕快修復一下。那有幾種一致性呢？a、時間一致性：要求所有數據組件的數據在任意時刻都是完全一致的；b、事物一致性：事務一致性只能存在在事務開始前的和事務完成之后，在事務過程中數據有可能不一致，比如A轉100元給B，A扣減100，B加上100，在事務開始前和事務完成之后都能保證他們的帳是對上的，那么這就是事務一致性。但是在事務過程中有可能會出現A扣減了100元，B沒有加上100元的情況，這就是不一致c、在應用程序中涉及多個不同的單機事務，只有在所有的單機事務完成之前和完成之后，數據是完全一致的。 分布式存儲系統通過統一硬件資源池，同時提供塊、文件、對象三種存儲服務。衢州大規模分布式存儲設備

分布式存儲系統需要使用多臺服務器共同存儲數據，而隨著服務器數量的增加，服務器出現故障的概率也在不斷增加。為了保證在有服務器出現故障的情況下系統仍然可用。一般做法是把一個數據分成多份存儲在不同的服務器中。但是由于故障和并行存儲等情況的存在，同一個數據的多個副本之間可能存在不一致的情況。這里稱保證多個副本的數據完全一致的性質為一致性。分布式存儲系統需要多臺服務器同時工作。當服務器數量增多時，其中的一些服務器出現故障是在所難免的。我們希望這樣的情況不會對整個系統造成太大的影響。在系統中的一部分節點出現故障之后，系統的整體不影響客服端的讀/寫請求稱為可用性。 南京大規模分布式存儲有哪些分布式存儲能夠實現內容感知，配合前端應用對海量數據進行大數據分析和價值挖掘。

    那么現在問題來了，如果我們要選擇分布式存儲，選擇哪種好呢？其實它們各有各的優勢和使用場景，具體要看需求。（1）HDFS：主要用于大數據的存儲場景，是Hadoop大數據架構中的存儲組件。HDFS在開始設計的時候，就已經明確的它的應用場景，就是大數據服務。（2）Ceph：目前應用廣的開源分布式存儲系統，已得到眾多廠商的支持，許多超融合系統的分布式存儲都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已經成為LINUX系統和OpenStack的“標配”，用于支持各自的存儲系統。Ceph可以提供對象存儲、塊設備存儲和文件系統存儲服務。同時支持三種不同類型的存儲服務的特性，在分布式存儲系統中，是很少見的。（3）Swift：主要面向的是對象存儲。和Ceph提供的對象存儲服務類似。主要用于解決非結構化數據存儲問題。它和Ceph的對象存儲服務的主要區別是。

    分布式存儲早期主要用于互聯網日志、企業備份歸檔、開發測試等場景，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高價值業務的關鍵能力，例如毫秒級時延、TB/s級帶寬、雙活/3DC業務級容災、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務，如運營商BOM業務、金融渠道類業務以及超算、油藏探測HPC等高價值業務，通過大規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務的優先架構。 分布式存儲系統,分布式存儲架構及原理。

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，系統的可用性、穩定性都無法保證，更談不上系統的高性能了。因此，說分布式是被迫使用的，一點也不夸張。 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。南京大規模分布式存儲有哪些

分布式存儲會一統存儲市場嗎？衢州大規模分布式存儲設備

    軟硬件解耦的分布式存儲在性能設計上存在兩大天然缺陷：標準服務器不具備機房突然斷電時保護內存數據的電池（BBU），所以只能用SSD卡/盤來做數據緩存。SSD的時延遠高于內存，導致業界絕大多數的軟硬解耦的分布式存儲時延無法和生產存儲媲美。單獨采購的分布式存儲軟件無法和第三方服務器的SSD盤緊密配合，從而無法像業界先進的全閃存存儲一樣實現全局垃圾回收，控制數量眾多的SSD盤各自的垃圾回收導致的生產應用時延波動。軟硬件一體的分布式存儲有機會克服如上兩大缺陷。我們看到業界先進的分布式存儲產品，采用了類似于全閃存存儲的電池保護（BBU）、系統級全局垃圾回收，達到了媲美傳統生產存儲的高并發壓力下的1ms穩定時延，從而為分布式存儲進入企業生產應用提供了性能的SLA保障。 衢州大規模分布式存儲設備

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