分布式存儲分為文件存儲、對象存儲和塊存儲，但它們三種存儲方式的基本架構都是大同小異的。即客戶端或應用端、元數據（MDS）服務器和數據節點服務器。客戶端和元數據服務器之間交互是“信令交互”，而客戶端到數據節點是“媒體交互”。元數據服務器或通過數據節點服務器獲取各節點服務器的基本配置情況和狀態信息。比如，客戶端需要讀取某一個文件的信息，客戶端會將相應的要求發給元數據服務器：“喂！我需要XXX，存在哪里了”，元數據服務器查詢后回答“你到xxx服務器的xxx地址+xxx服務器的xxx地址取”。客戶端拿到這個指示后，向這2臺服務器發出指令，數據節點獲得指令后，將相應的數據返回給客戶端。 如何保證分布式存儲系統的高性能與高可用性呢？杭州大規模分布式存儲系統架構
得益于合理的分布式架構，分布式存儲可預估并且彈性擴展計算、存儲容量和性能。分布式存儲的水平擴展有以下幾個特性：1)節點擴展后，舊數據會自動遷移到新節點，實現負載均衡，避點過熱的情況出現;2)水平擴展只需要將新節點和原有集群連接到同一網絡，整個過程不會對業務造成影響;3)當節點被添加到集群，集群系統的整體容量和性能也隨之線性擴展，此后新節點的資源就會被管理平臺接管，被用于分配或者回收。隨著分布式存儲的發展，存儲行業的標準化進程也不斷推進，分布式存儲優先采用行業標準接口進行存儲接入。在平臺層面，通過將異構存儲資源進行抽象化，將傳統的存儲設備級的操作封裝成面向存儲資源的操作，從而簡化異構存儲基礎架構的操作，以實現存儲資源的集中管理，并能夠自動執行創建、變更、回收等整個存儲生命周期流程，從而降低了存儲采購和管理成本。 嘉興大規模分布式存儲的一般架構分布式存儲系統通過復制協議將數據同步到多個存儲節點，并確保多個副本之間的數據一致性。
隨著企業數字化轉型的深入，分布式存儲由初的開發測試、桌面云等非關鍵應用，逐步走向生產應用。生產應用除了上述可靠性SLA要求之外，對分布式存儲的性能，尤其是數據訪問的穩定低時延提出了更嚴苛的要求。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。
分布式存儲在大數據環境下，元數據的體量也非常大，元數據的存取性能是整個分布式文件系統性能的關鍵。常見的元數據管理可以分為集中式和分布式元數據管理架構。集中式元數據管理架構采用單一的元數據服務器，實現簡單．但是存在單點故障等問題。分布式元數據管理架構則將元數據分散在多個結點上．進而解決了元數據服務器的性能瓶頸等問題．并提高了元數據管理架構的可擴展性，但實現較為復雜，并引入了元數據一致性的問題。另外，還有一種無元數據服務器的分布式架構，通過在線算法組織數據，不需要專yong的元數據服務器。但是該架構對數據一致性的保障很困難．實現較為復雜。文件目錄遍歷操作效率低下，并且缺乏文件系統全局監控管理功能。 分布式存儲是未來趨勢。
分布式存儲系統中還可能使用基于寫多個存儲節點的復制協議（Replicated-writeprotocol）。比如Dynamo系統中的NWR復制協議，其中，N為副本數量，W為寫操作的副本數，R為讀操作的副本數。NWR協議中多個副本不再區分主和備，客戶端根據一定的策略往其中的W個副本寫入數據，讀取其中的R個副本。只要W+R＞N，可以保證讀到的副本中至少有一個包含了的更新。然而，這種協議的問題在于不同副本的操作順序可能不一致，從多個副本讀取時可能出現。這種方式在實際系統中比較少見，不建議使用。 運維告訴你分布式存儲的那些“坑”。宿遷大道云行分布式存儲系統原理解析
分布式存儲、數據湖、數據治理之間有何關系呢？杭州大規模分布式存儲系統架構
分布式存儲的重要性：從單機單用戶到單機多用戶，再到現在的網絡時代，應用系統發生了很多的變化。而分布式系統依然是目前很熱門的討論話題，那么，分布式系統給我們帶來了什么，或者說是為什么要有分布式系統呢？（1）升級單機處理能力的性價比越來越低；企業發現通過更換硬件做垂直擴展的方式來提升性能會越來越不劃算；（2）單機處理能力存在瓶頸；某個固定時間點，單顆處理器有自己的性能瓶頸，也就說即使愿意花更多的錢去買計算能力也買不到了；（3）出于穩定性和可用性的考慮如果采用單擊系統，那么在這臺機器正常的時候一切OK，一旦出問題，那么系統就完全不能用了。當然，可以考慮做容災備份等方案，而這些方案就會讓系統演變為分布式系統了。 杭州大規模分布式存儲系統架構
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