『壹』 在多級結構的存儲器系統中，何謂信息的一致性原則和包含性原則
一致性原則:同一個信息會同時存放在幾個級別的存儲器中,此時,這一信息在幾個級別 的存在.
『貳』 存儲器的主要功能是什麼為什麼要把存儲系統分成若干個不同層次
一、存儲器的主要功能：
1、隨機存取存儲器（RAM）。
2、只讀存儲器（ROM）。
3、快閃記憶體（Flash Memory）。
4、先進先出存儲器（FIFO）。
5、先進後出存儲器（FILO）。
二、存儲器分為若干個層次主要原因：
1、合理解決速度與成本的矛盾，以得到較高的性能價格比。
磁碟存儲器價格較便宜，可以把容量做得很大，但存取速度較慢，因此用作存取次數較少，且需存放大量程序、原始數據（許多程序和數據是暫時不參加運算的）和運行結果的外存儲器。
2、使用磁碟作為外存，不僅價格便宜，可以把存儲容量做得很大，而且在斷電時它所存放的信息也不丟失，可以長久保存，且復制、攜帶都很方便。
(2)存儲系統一致滿足的條件擴展閱讀：
存儲器可做處理器，未來裝置有望更加輕薄短小：
有一群跨國研究團隊做了實驗，並真的成功運用存儲器執行一般電腦晶元的運算任務，倘若技術成熟，將有望使手機與電腦等裝置更加輕薄。
新加坡南洋理工大學、德國亞琛阿亨工業大學和歐洲最大的跨學科研究中心德國尤利希研究中心組成的研究團隊發現，在調整演演算法後，存儲器能如英特爾、高通等傳統處理器一般，進行運算處理。
目前市面上的裝置或電腦都是透過CPU從存儲器提取資訊進行運算處理，以二進制0跟1來實現指令，如字母A是用「01000001」這樣8位元的形式來處理或紀錄。而存儲器ReRAM透過不同電阻態代表0或1的數據狀態儲存資訊，其實還可實現更高基數的數據狀態記錄。
研究團隊就將ReRAM原型（prototype）調整為0、1、2的三進制，透過這樣的高基數運算系統可加速運算任務，並於存儲器就可進行邏輯運算。也節省了處理器與存儲器間數據傳輸的時間與功耗的消耗。
研究參與人之一、南洋理工大學資訊工程學系助理教授Chattopadhyay解釋，這就像一段很長的會話卻只用一個極小的翻譯器來轉換，是一段耗時且費力的過程，團隊所做的就是增加這個小型翻譯器的處理容量，使其能更有效的處理數據。
『叄』 什麼是存儲系統
存儲系統是指計算機中由存放程序和數據的各種存儲設備、控制部件及管理信息調度的設備（硬體）和演算法（軟體）所組成的系統。計算機的主存儲器不能同時滿足存取速度快、存儲容量大和成本低的要求，在計算機中必須有速度由慢到快、容量由大到小的多級層次存儲器，以最優的控制調度演算法和合理的成本，構成具有性能可接受的存儲系統。
『肆』 作為一個存儲元必須滿足哪些條件
存儲單元:多個存儲元的集合
一般應具有存儲數據和讀寫數據的功能，以8位二進製作為一個存儲單元，也就是一個位元組。每個單元有一個地址，是一個整數編碼，可以表示為二進制整數。程序中的變數和主存儲器的存儲單元相對應。變數的名字對應著存儲單元的地址，變數內容對應著單元所存儲的數據。存儲地址一般用十六進制數表示，而每一個存儲器地址中又存放著一組二進制（或十六進制）表示的數，通常稱為該地址的內容。
存儲單位：在存儲器中有大量的存儲元，把它們按相同的位劃分為組，組內所有的存儲元同時進行讀出或寫入操作，這樣的一組存儲元稱為一個存儲單元。一個存儲單元通常可以存放一個位元組；存儲單元是CPU訪問存儲器的基本單位。
存儲單元
在計算機中最小的信息單位是bit，也就是一個二進制位，8個bit組成一個Byte，也就是位元組。一個存儲單元可以存儲一個位元組，也就是8個二進制位。計算機的存儲器容量是以位元組為最小單位來計算的，對於一個有128個存儲單元的存儲器，可以說它的容量為128位元組。如果有一個1KB的存儲器則它有1024個存儲單元，它的編號為從0－1023。存儲器被劃分成了若干個存儲單元，每個存儲單元都是從0開始順序編號，如一個存儲器有128個存儲單元，則它的編號就是從0-127。
存儲地址一般用十六進制數表示，而每一個存儲器地址中又存放著一組二進制（或十六進制）表示的數，通常稱為該地址的內容。值得注意的是，存儲單元的地址和地址中的內容兩者是不一樣的。前者是存儲單元的編號，表示存儲器中的一個位置，而後者表示這個位置里存放的數據。正如一個是房間號碼，一個是房間里住的人一樣。
存放一個機器字的存儲單元，通常稱為字存儲單元，相應的單元地址叫字地址。而存放一個位元組的單元，稱為位元組存儲單元，相應的地址稱為位元組地址。如果計算機中可以編址的最小單元是字存儲單元，則該計算機稱為按字定址的計算機。如果計算機中可編址的最小單位是位元組，則該計算機稱為按位元組定址的計算機。如果機器字長等於存儲器單元的位數，一個機器字可以包含數個位元組，所以一個存儲單元也可以包含數個能夠單獨編址的位元組地址。例如一個16位二進制的字存儲單元可存放兩個位元組，可以按字地址定址，也可以按位元組地址定址。當用位元組地址定址時，16位的存儲單元占兩個位元組地址
『伍』 大數據對存儲平台有哪些特殊要求
伴隨著安防大數據時代的來臨，安防行業原有的存儲技術已經無法滿足行業發展新需求，尤其是公共安全視頻監控建設聯網應用工作對數據聯網共享提出了更高的要求，同時以「實戰」為根本的公安業務中，大數據深度挖掘極度依賴數據存儲系統對非結構化數據分析再處理。雲存儲技術的出現，在安防行業大數據發展時代無異於革命性的應用，不斷地解決了安防存儲難題，同時也為視頻監控的深度應用與發展提供強大的驅動力。
當今世界，每個人的一言一行都在產生著數據，並且被記錄著。各行各業爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據時代。根據相關統計，2017年全球的數據總量為21.6ZB，目前全球數據的增長速度在每年40%左右，預計到2020年全球的數據總量將達到40ZB。數據增長在安防行業表現得尤為明顯，在近兩年「平安城市」、「 智能交通」、「 雪亮工程」等不斷開展和深入的過程中，以視頻監控為核心代表的行業發展正朝著超高清、智能化和融合應用的方向邁進，系統性工程中現有視頻監控系統數據採集量正在呈線性增長。海量數據的出現對高效、及時的存儲和處理的要求不斷提升。
從目前行業來看，大數據時代的到來，系統性工程中視頻監控系統對存儲主要有以下幾方面的需求：
一是海量數據及時高效存儲，根據現行的技防法規及標准，一般應用領域視頻監控系統數據採集是7x24小時不間斷的，系統採集的音視頻信息資料留存時限不得少於30日，針對案(事)件信息以及一些特殊應用領域視音頻資料存放時間更長，甚至長期保留，數據量隨時間增加呈線性增長。
二是監控數據存儲系統需要具備可擴展性，不但滿足海量數據持續增加，還需要滿足採集更高解析度或更多採集點的數據需要。
三是對存儲系統的性能要求高。與其他領域不同，視頻監控主要是視頻碼流的存儲，在多路並發存儲的情況下，對帶寬、數據能力、緩存等都有很高的要求，需要有專門針對視頻性能的優化處理。
四是大數據應用需要數據存儲的集中管理分析。但現實情況卻恰恰相反，一方面是系統性工程在分期建設的過程中，采購的設備並不能保證為同一品牌，實際項目中多種品牌、多種型號比比皆是，給視頻監控的存儲集中管理帶來很大難度。同時，在一些大型的項目中，例如特大城市「天網工程」，高速公路中道路監控所跨區域較大，集中存儲較為困難。另外，受網路帶寬及老舊設備影響，系統難以形成統一存儲、統一監控的中心體系架構，導致數據在應用中調取不及時。
總體來看，隨著系統性安防項目的深入開展以及物聯網建設初露崢嶸，大規模聯網監控的建設和高清監控的逐步普及，海量視頻數據已經呈現井噴式地增長，並沖擊著傳統的存儲系統，遺憾的是原有的存儲系統無法滿足大數據時代提出的新要求，亟需新的存儲技術支撐現有業務模式，同時為人工智慧技術在安防領域施展拳腳拓展新的空間。
『陸』 構造虛擬儲存器必須具備哪些條件
cache存儲器、主存和輔存是構成虛擬存儲器的重要部分，cache和主存構成了系統的內存，而主存和輔存依靠輔助軟硬體的支持構成了虛擬存儲器。
一、異構體系
從虛存的概念可以看出，主存-輔存的訪問機制與cache-主存的訪問機制是類似的。這是由cache存儲器、主存和輔存構成的三級存儲體系中的兩個層次。cache和主存之間以及主存和輔存之間分別有輔助硬體和輔助軟硬體負責地址變換與管理，以便各級存儲器能夠組成有機的三級存儲體系。cache和主存構成了系統的內存，而主存和輔存依靠輔助軟硬體的支持構成了虛擬存儲器。
在三級存儲體系中，cache-主存和主存-輔存這兩個存儲層次有許多相同點:
(1)出發點相同:二者都是為了提高存儲系統的性能價格比而構造的分層存儲體系，都力圖使存儲系統的性能接近高速存儲器，而價格和容量接近低速存儲器。
(2)原理相同:都是利用了程序運行時的局部性原理把最近常用的信息塊從相對慢速而大容量的存儲器調入相對高速而小容量的存儲器。
但cache-主存和主存-輔存這兩個存儲層次也有許多不同之處:
(1)側重點不同:cache主要解決主存與CPU的速度差異問題;而就性能價格比的提高而言，虛存主要是解決存儲容量問題，另外還包括存儲管理、主存分配和存儲保護等方面。
(2)數據通路不同:CPU與cache和主存之間均有直接訪問通路，cache不命中時可直接訪問主存;而虛存所依賴的輔存與CPU之間不存在直接的數據通路，當主存不命中時只能通過調頁解決，CPU最終還是要訪問主存。
(3)透明性不同:cache的管理完全由硬體完成，對系統程序員和應用程序員均透明;而虛存管理由軟體(操作系統)和硬體共同完成，由於軟體的介入，虛存對實現存儲管理的系統程序員不透明，而只對應用程序員透明(段式和段頁式管理對應用程序員"半透明")。
(4)未命中時的損失不同:由於主存的存取時間是cache的存取時間的5~10倍，而主存的存取速度通常比輔存的存取速度快上千倍，故主存未命中時系統的性能損失要遠大於cache未命中時的損失。
二、關鍵問題
(1)調度問題:決定哪些程序和數據應被調入主存。
(2)地址映射問題:在訪問主存時把虛地址變為主存物理地址(這一過程稱為內地址變換);在訪問輔存時把虛地址變成輔存的物理地址(這一過程稱為外地址變換)，以便換頁。此外還要解決主存分配、存儲保護與程序再定位等問題。
(3)替換問題:決定哪些程序和數據應被調出主存。
(4)更新問題:確保主存與輔存的一致性。
在操作系統的控制下，硬體和系統軟體為用戶解決了上述問題，從而使應用程序的編程大大簡化。
三、工作原理
虛擬存儲器是由硬體和操作系統自動實現存儲信息調度和管理的。它的工作過程包括6個步驟:
①中央處理器訪問主存的邏輯地址分解成組號a和組內地址b，並對組號a進行地址變換，即將邏輯組號a作為索引，查地址變換表，以確定該組信息是否存放在主存內。
②如該組號已在主存內，則轉而執行④;如果該組號不在主存內，則檢查主存中是否有空閑區，如果沒有，便將某個暫時不用的組調出送往輔存，以便將這組信息調入主存。
③從輔存讀出所要的組，並送到主存空閑區，然後將那個空閑的物理組號a和邏輯組號a登錄在地址變換表中。
④從地址變換表讀出與邏輯組號a對應的物理組號a。
⑤從物理組號a和組內位元組地址b得到物理地址。
⑥根據物理地址從主存中存取必要的信息。
『柒』 作為一個存儲元必須滿足哪些條件
1，動態性
當數據對象從資料庫中以任何給定順序的命令，如插入或刪除時，存取方法應該可以持續地保持其變遷軌跡。
2.第二/第三級的存儲管理
盡管主存在不斷增長，但在主存中不可能存放整個資料庫。因此，存取方法需具備自動訪問第二/三級存儲設備的能力。
3。支持多種運算
存取方法應不支持有損其他運算(如刪除)的運算(如查詢)。
4.輸入數據的獨立性
當輸入數據有偏差時，存取方法應保持它們的效率。這一點對在不同維上分布不同的數據是非常重要的。
5簡單性
在特殊情況下，錯綜復雜的訪問方法經常會出錯，因此在大規模的應用中不要求有足夠的魯棒性。
6.擴展性
存取方法應適應未來資料庫的增長。
7.時間效率
空間查找應當是快速的。一個主要的設計目標是需要滿足一維B一樹的性能特徵:首先，忽略數據的插入順序，對於所有可能的輸入數據的分布，存取方法應當在最壞情況下的查找性能保證是對數級的。其次，最壞條件的性能應當對所有d維屬性的任意組合都能保持一致。
8空間效率
一個索引佔用的空間應比索引指向的存儲數據所佔用的空間要小，因此可保證存儲數據的有效應用。
9.同步性和恢復性
在現代資料庫中，多個用戶同時在對資料庫更新、恢復及插入數據，存取方法應提供魯棒性的技術對這些處理予以支持，這時高效率就處於次要地位。
10 最小的影響
將訪問方法集成到一個資料庫系統中，對系統中的現有功能影響最小。
『捌』 淺析 Haystack 圖片存儲系統
Facebook在2010年的時候發表過一篇在分布式存儲系統領域很有名的一篇文章《Finding a needle in Haystack》來描述他們的圖片存儲系統，Haystack 存儲了超過2600億張圖片，大約佔了20TB的數據，用戶每周都會上傳10億張圖片，高峰時期的並發量在100萬以上（這是2010年的數據，現在很有可能上了一個數量級)。
在這個數量級之下，需要考慮的問題不僅僅是高吞吐，低延時，保證數據的一致性，還要考慮如何能節省流量，容易擴展，容錯等等。下面我們就來看下Haystack是怎樣滿足這些分布式系統的要素的。
圖片存儲系統的最大特點是數據只寫一次，讀取頻繁，不會修改，很少刪除。Facebook 一開始的存儲系統是基於NFS的NAS(Network Attached Storage), 但這種基於 POSIX 的文件系統無法支撐如此大的負載。其中主要的問題在於在圖片定址的過程中會產生過多的磁碟操作。
我們知道從傳統文件系統裡面讀取一個文件需要至少三次磁碟操作，第一次從硬碟中讀取目錄的 metadata 到內存中，然後讀取inode到內存，最後才從磁碟中讀取文件內容。
再者這些metadata裡麵包含了大量比如許可權控制這些對於圖片存儲系統來說無用的信息，也浪費了大量的磁碟空間。當像圖片這樣的靜態資源服務出現瓶頸的時候，自然就會想到使用 CDN (Content Delivery Networks) 系統。在傳統的設計中，一個圖片的 HTTP 請求發送後， 如果 CDN 有這個資源的緩存，就會立馬返回，反之 ，CDN 會將根據請求的 URL 從存儲系統裡面讀取圖片，更新緩存，然後再返回。在這樣的設計中，CDN 確實可以很有效地處理熱點圖片的請求。
但像 Facebook 這樣的社交網路中，有大量的請求是針對那些非熱點或者老內容的，用戶在請求那些長尾 (long tail) 內容時將沒有優化。當然，有些同學會說，那我可以將所有的圖片都緩存到 CDN，那確實會解決這個問題，但將會極大地增加資源的開銷。
為了減少那些直接 hit 到存儲系統的請求的磁碟操作，他們想到在第一次讀取文件的時候把filename到 file handle 的映射緩存到內存，在下一次讀取文件的時候，會調用自定義的open_by_filehandle來減少磁碟操作，但這對於long tail的讀取問題依然存在，因為這些文件的映射關系沒有提前放在內存中。
於是，Facebook 決定從頭研發圖片存儲系統，從前面我們可以看出，Haystack 的核心任務就是在處理每一次的請求中盡可能地減少磁碟操作。我們先來描述下 Haystack 讀取和上傳圖片流程是怎樣的，然後再來看其中的細節是如何處理的。
當發起一次圖片讀取請求的時候會通過一個事先構建好的 URL
http://///這個 URL 實際上顯示出了訪問的順序，先從外部 CDN 讀取，如果沒有，訪問內部 Cache，如果還是沒有，就直接訪問 Store Machine.（URL最後一部分提供了圖片的唯一標識）
用戶上傳圖片的時候先會上傳到 web 伺服器, 然後伺服器從Directory中找到一個可寫的physical volume,最後伺服器會給這個圖片生成一個唯一ID, 然後寫入到這個logical volume 所對應的所有physical volume中。
上面的過程中出現了幾個陌生的名詞，別著急，我們一個個來看。我們先來介紹 Haystack 的三個主要組件:
Store,Directory,Cache.
Store 是核心組件，負責圖片的存儲。Store 的容量決定了這個存儲系統的容量，整個 Store 組件由很多個 store machine 組成，store machine 的容量又由一系列的 physical volume 決定。
例：要提供 10TB容量，我們可分攤到 100 個 physical volume，每個 physical volume 提供 100 GB 的容量。這時候有的同學會問，那麼數據冗餘是怎麼解決的呢？Haystack 借鑒了普通硬碟中的 logical volume 的概念，將不同機器上的多個 physical
volume 組成了一個虛擬的 logical volume。
當存儲一張圖片的時候，實際上是存儲到了 logical volume 對應的所有 physical volume中。它們之間的映射關系連同其它的metadata都存儲在 Directory組件中。每個physicalvolume 中都存儲了上百萬張圖片，可以把它想像成一個巨大的 append-only 文件，然後通過 offset 來訪問文件。
我們來詳細看下這個文件到底是如何存放的，如何來達到減少磁碟操作目的的。對於每個這樣超大的文件，都由一個 superblock 和一系列的 needles 組成，每個 needle 就是每張圖片的信息。看下下面這張圖，它的結構就一目瞭然了。
每個needle包含的細節信息有圖片ID，圖片大小，圖片數據等等，還會有數據校驗的屬性。每個 store machine 都有若干個physical volume大文件， 為了提高檢索needles 的速度，在內存里為每個physical volume都維護了一張圖片I 到needle之間的映射表。
當store machine接收到讀取請求時，首先從內存映射表中找到相應的metadata， 然後通過offset從硬碟中讀取到整個needle， 通過數據校驗後返回。如果接收到的是上傳請求，會把組織好的needle追加到所有對應的physical volume文件中，並且更新內存里的映射表。如果是刪除操作的話，我們注意到下圖中有個Flags標志位其實就是用來標記是否是刪除的狀態，這樣一來就很簡單，直接在這個位置標記好，系統會在後面執行compaction 操作回收這些空間。
講到這里，一個正常流程的存儲過程已經很清楚了。這時候我們就需要考慮分布式系統一個必不可少的特性：容錯性。當一個 store machine 宕機的時候，理論上我們可以讀取所有的 physical volume 來重新構建內存映射表，但這就需要從磁碟重新讀取 TB 級別的數據，顯然是非常耗時和不高效的。為了解決這個問題，每個 store machine 為每個 physical volume 都維護了一個索引文件。這個索引文件類似於游戲中的存檔點 (checkpoint)，它的結構和 physical volume 文件類似，保存了查找每個 needle 所需的屬性。為了性能，索引文件是非同步更新的（寫的時候非同步更新，刪的時候壓根不會更新），這就會帶來一個問題：索引文件有可能不是最新的。之前我們提到過，physical volume 文件是一個 append-only 的文件，索引文件也是。所以我們只需要在重啟 store machine 的時候，從後向前掃描 physical volume 文件找到那幾個沒有被索引的文件，加到索引里去就行了。對於被刪除的文件，在真正讀取完整 needle 數據的時候，通過檢查刪除標志位來更新內存映射表。
我們之前提到可以使用 CDN 來緩解系統壓力，但它無法很好地解決非熱點圖片的問題，並且如果 CDN 節點出現故障的話，沒有 Cache 這一層會對底層的存儲系統 Store 產生巨大的壓力。Cache 組件主要緩存了最近上傳的圖片，它的概念很簡單，實際上是一個分布式 hash table，通過圖片的 ID 為 key 可以找到對應的數據。Cache 接收從 CDN 或者瀏覽器直接發來的 HTTP 請求，但只有在以下兩個條件都滿足的情況下才會緩存圖片：
1) 請求來自用戶瀏覽器而不是來自 CDN
2) 請求的 store machine 是可寫的
這聽上去有些費解，條件 1 的原因是如果一個請求在 CDN 緩存中 miss 其實也會在 Cache 中 miss (如果一張圖片成為熱門的話，那也能在 CDN 找到)，條件 2 的原因則是避免讓可寫的 store machine 進行大量讀操作，因為圖片通常在剛剛上傳後會被大量讀取，文件系統通常在只讀或者只寫而不是既讀又寫的時候性能比較好。
如果沒有 Cache 的話，可寫的 store machine 將會同時處理寫操作以及大量的讀操作，會導致性能的急劇下降。
現在我們只剩下 Directory 組件沒有講了。除了之前我們提到的存儲了 physical volume 到 logical volume 的映射關系以及圖片 ID 到 logical physical 的映射關系，它還提供負載均衡服務以及為每個操作選擇具體的 volume (因為寫操作的對象是 logical volume，讀操作的對象是 physical volume), 它還決定了一個請求是被 CDN 處理還是被 Cache 處理。Directory 還可以標記邏輯卷的狀態，在運維需要或者空間滿了的時候可以標記為只讀狀態。當往 Store 加新機器的時候，這些機器就會標記成可寫的，只有可寫的機器才能接受圖片上傳請求。這里有一個細節需要注意，圖片 ID 到 logical physical 的映射表肯定無法存放在單機內存，文章中也沒有交代具體實現。我們猜想可以使用 MySQL 分片集群和加上 Memcached 集群來實現。總的來講，Directory 實際上根據 metadata，然後結合各種策略，實現了整個系統的調度器。
本文描述了 Haystack 圖片存儲系統的主要脈絡，當然還有許多細節沒有提到，比如整個系統的容錯機制，如何實現批量寫操作等等。經過這幾年的發展，我們相信 Haystack 肯定也進行了更多的優化，現在一些開源的分布式存儲系統也被應用到實際的生產系統中，比如淘寶的 TFS，MooseFS 等等。我們會在後續的文章中比較這些系統之間的異同，總結出解決其中典型問題的通用方法。
『玖』 存儲器是怎麼存儲東西的 到現在都不明白存儲器是怎麼存儲的 現在都不知道為什麼
硬碟是現在計算機上最常用的存儲器之一。我們都知道，計算機之所以神奇，是因為它具有高速分析處理數據的能力。而這些數據都以文件的形式存儲在硬碟里。不過，計算機可不像人那麼聰明。在讀取相應的文件時，你必須要給出相應的規則。這就是分區概念。分區從實質上說就是對硬碟的一種格式化。當我們創建分區時，就已經設置好了硬碟的各項物理參數，指定了硬碟主引導記錄(即Master Boot Record，一般簡稱為MBR)和引導記錄備份的存放位置。而對於文件系統以及其他操作系統管理硬碟所需要的信息則是通過以後的高級格式化，即Format命令來實現。
面、磁軌和扇區
硬碟分區後，將會被劃分為面(Side)、磁軌(Track)和扇區(Sector)。需要注意的是，這些只是個虛擬的概念，並不是真正在硬碟上劃軌道。先從面說起，硬碟一般是由一片或幾片圓形薄膜疊加而成。我們所說，每個圓形薄膜都有兩個「面」，這兩個面都是用來存儲數據的。按照面的多少，依次稱為0面、1面、2面……由於每個面都專有一個讀寫磁頭，也常用0頭(head)、1頭……稱之。按照硬碟容量和規格的不同，硬碟面數(或頭數)也不一定相同，少的只有2面，多的可達數十面。各面上磁軌號相同的磁軌合起來，稱為一個柱面(Cylinder)(如圖1)。(圖)
上面我們提到了磁軌的概念。那麼究竟何為磁軌呢？由於磁碟是旋轉的，則連續寫入的數據是排列在一個圓周上的。我們稱這樣的圓周為一個磁軌。(如圖2)如果讀寫磁頭沿著圓形薄膜的半徑方向移動一段距離，以後寫入的數據又排列在另外一個磁軌上。根據硬碟規格的不同，磁軌數可以從幾百到數千不等；一個磁軌上可以容納數KB的數據，而主機讀寫時往往並不需要一次讀寫那麼多，於是，磁軌又被劃分成若干段，每段稱為一個扇區。一個扇區一般存放512位元組的數據。扇區也需要編號，同一磁軌中的扇區，分別稱為1扇區，2扇區……
計算機對硬碟的讀寫，處於效率的考慮，是以扇區為基本單位的。即使計算機只需要硬碟上存儲的某個位元組，也必須一次把這個位元組所在的扇區中的512位元組全部讀入內存，再使用所需的那個位元組。不過，在上文中我們也提到，硬碟上面、磁軌、扇區的劃分表面上是看不到任何痕跡的，雖然磁頭可以根據某個磁軌的應有半徑來對准這個磁軌，但怎樣才能在首尾相連的一圈扇區中找出所需要的某一扇區呢？原來，每個扇區並不僅僅由512個位元組組成的，在這些由計算機存取的數據的前、後兩端，都另有一些特定的數據，這些數據構成了扇區的界限標志，標志中含有扇區的編號和其他信息。計算機就憑借著這些標志來識別扇區
硬碟的數據結構
在上文中，我們談了數據在硬碟中的存儲的一般原理。為了能更深入地了解硬碟，我們還必須對硬碟的數據結構有個簡單的了解。硬碟上的數據按照其不同的特點和作用大致可分為5部分：MBR區、DBR區、FAT區、DIR區和DATA區。我們來分別介紹一下：
1．MBR區
MBR(Main Boot Record 主引導記錄區)�位於整個硬碟的0磁軌0柱面1扇區。不過，在總共512位元組的主引導扇區中，MBR只佔用了其中的446個位元組，另外的64個位元組交給了DPT(Disk Partition Table硬碟分區表)(見表)，最後兩個位元組「55，AA」是分區的結束標志。這個整體構成了硬碟的主引導扇區。(圖)
主引導記錄中包含了硬碟的一系列參數和一段引導程序。其中的硬碟引導程序的主要作用是檢查分區表是否正確並且在系統硬體完成自檢以後引導具有激活標志的分區上的操作系統，並將控制權交給啟動程序。MBR是由分區程序(如Fdisk．exe)所產生的，它不依賴任何操作系統，而且硬碟引導程序也是可以改變的，從而實現多系統共存。
下面，我們以一個實例讓大家更直觀地來了解主引導記錄：
例：80 01 01 00 0B FE BF FC 3F 00 00 00 7E 86 BB 00
在這里我們可以看到，最前面的「80」是一個分區的激活標志，表示系統可引導；「01 01 00」表示分區開始的磁頭號為01，開始的扇區號為01，開始的柱面號為00；「0B」表示分區的系統類型是FAT32，其他比較常用的有04(FAT16)、07(NTFS)；「FE BF FC」表示分區結束的磁頭號為254，分區結束的扇區號為63、分區結束的柱面號為764；「3F 00 00 00」表示首扇區的相對扇區號為63；「7E 86 BB 00」表示總扇區數為12289622。
2．DBR區
DBR(Dos Boot Record)是操作系統引導記錄區的意思。它通常位於硬碟的0磁軌1柱面1扇區，是操作系統可以直接訪問的第一個扇區，它包括一個引導程序和一個被稱為BPB(Bios Parameter Block)的本分區參數記錄表。引導程序的主要任務是當MBR將系統控制權交給它時，判斷本分區跟目錄前兩個文件是不是操作系統的引導文件(以DOS為例，即是Io．sys和Msdos．sys)。如果確定存在，就把它讀入內存，並把控制權 交給該文件。BPB參數塊記錄著本分區的起始扇區、結束扇區、文件存儲格式、硬碟介質描述符、根目錄大小、FAT個數，分配單元的大小等重要參數。DBR是由高級格式化程序(即Format．com等程序)所產生的。
3．FAT區
在DBR之後的是我們比較熟悉的FAT(File Allocation Table文件分配表)區。在解釋文件分配表的概念之前，我們先來談談簇(Cluster)的概念。文件佔用磁碟空間時，基本單位不是位元組而是簇。一般情況下，軟盤每簇是1個扇區，硬碟每簇的扇區數與硬碟的總容量大小有關，可能是4、8、16、32、64……
同一個文件的數據並不一定完整地存放在磁碟的一個連續的區域內，而往往會分成若干段，像一條鏈子一樣存放。這種存儲方式稱為文件的鏈式存儲。由於硬碟上保存著段與段之間的連接信息(即FAT)，操作系統在讀取文件時，總是能夠准確地找到各段的位置並正確讀出。
為了實現文件的鏈式存儲，硬碟上必須准確地記錄哪些簇已經被文件佔用，還必須為每個已經佔用的簇指明存儲後繼內容的下一個簇的簇號。對一個文件的最後一簇，則要指明本簇無後繼簇。這些都是由FAT表來保存的，表中有很多表項，每項記錄一個簇的信息。由於FAT對於文件管理的重要性，所以FAT有一個備份，即在原FAT的後面再建一個同樣的FAT。初形成的FAT中所有項都標明為「未佔用」，但如果磁碟有局部損壞，那麼格式化程序會檢測出損壞的簇，在相應的項中標為「壞簇」，以後存文件時就不會再使用這個簇了。FAT的項數與硬碟上的總簇數相當，每一項佔用的位元組數也要與總簇數相適應，因為其中需要存放簇號。FAT的格式有多種，最為常見的是FAT16和FAT32。
4．DIR區
DIR(Directory)是根目錄區，緊接著第二FAT表(即備份的FAT表)之後，記錄著根目錄下每個文件(目錄)的起始單元，文件的屬性等。定位文件位置時，操作系統根據DIR中的起始單元，結合FAT表就可以知道文件在硬碟中的具體位置和大小了。
5．數據(DATA)區
數據區是真正意義上的數據存儲的地方，位於DIR區之後，占據硬碟上的大部分數據空間。
磁碟的文件系統
經常聽高手們說到FAT16、FAT32、NTFS等名詞，朋友們可能隱約知道這是文件系統的意思。可是，究竟這么多文件系統分別代表什麼含義呢？今天，我們就一起來學習學習：
1.什麼是文件系統？
所謂文件系統，它是操作系統中藉以組織、存儲和命名文件的結構。磁碟或分區和它所包括的文件系統的不同是很重要的，大部分應用程序都基於文件系統進行操作，在不同種文件系統上是不能工作的。
2.文件系統大家族
常用的文件系統有很多，MS-DOS和Windows 3.x使用FAT16文件系統，默認情況下Windows 98也使用FAT16，Windows 98和Me可以同時支持FAT16、FAT32兩種文件系統，Windows NT則支持FAT16、NTFS兩種文件系統，Windows 2000可以支持FAT16、FAT32、NTFS三種文件系統，Linux則可以支持多種文件系統，如FAT16、FAT32、NTFS、Minix、ext、ext2、xiafs、HPFS、VFAT等，不過Linux一般都使用ext2文件系統。下面，筆者就簡要介紹這些文件系統的有關情況：
(1)FAT16
FAT的全稱是「File Allocation Table(文件分配表系統)」，最早於1982年開始應用於MS-DOS中。FAT文件系統主要的優點就是它可以允許多種操作系統訪問，如MS-DOS、Windows 3.x、Windows 9x、Windows NT和OS/2等。這一文件系統在使用時遵循8.3命名規則(即文件名最多為8個字元，擴展名為3個字元)。
(2)VFAT
VFAT是「擴展文件分配表系統」的意思，主要應用於在Windows 95中。它對FAT16文件系統進行擴展，並提供支持長文件名，文件名可長達255個字元，VFAT仍保留有擴展名，而且支持文件日期和時間屬性，為每個文件保留了文件創建日期/時間、文件最近被修改的日期/時間和文件最近被打開的日期/時間這三個日期/時間。
(3)FAT32
FAT32主要應用於Windows 98系統，它可以增強磁碟性能並增加可用磁碟空間。因為與FAT16相比，它的一個簇的大小要比FAT16小很多，所以可以節省磁碟空間。而且它支持2G以上的分區大小。朋友們從附表中可以看出FAT16與FAT32的一不同。
(4)HPFS
高性能文件系統。OS/2的高性能文件系統(HPFS)主要克服了FAT文件系統不適合於高檔操作系統這一缺點，HPFS支持長文件名，比FAT文件系統有更強的糾錯能力。Windows NT也支持HPFS，使得從OS/2到Windows NT的過渡更為容易。HPFS和NTFS有包括長文件名在內的許多相同特性，但使用可靠性較差。
(5)NTFS
NTFS是專用於Windows NT/2000操作系統的高級文件系統，它支持文件系統故障恢復，尤其是大存儲媒體、長文件名。NTFS的主要弱點是它只能被Windows NT/2000所識別，雖然它可以讀取FAT文件系統和HPFS文件系統的文件，但其文件卻不能被FAT文件系統和HPFS文件系統所存取，因此兼容性方面比較成問題。
ext2
這是Linux中使用最多的一種文件系統，因為它是專門為Linux設計，擁有最快的速度和最小的CPU佔用率。ext2既可以用於標準的塊設備(如硬碟)，也被應用在軟盤等移動存儲設備上。現在已經有新一代的Linux文件系統如SGI公司的XFS、ReiserFS、ext3文件系統等出現。
小結：雖然上面筆者介紹了6種文件系統，但占統治地位的卻是FAT16/32、NTFS等少數幾種，使用最多的當然就是FAT32啦。只要在「我的電腦」中右擊某個驅動器的屬性，就可以在「常規」選項中(圖)看到所使用的文件系統。
明明白白識別硬碟編號
目前，電子市場上硬碟品牌最讓大家熟悉的無非是IBM、昆騰(Quantum)、希捷(Seagate),邁拓(Maxtor)等「老字型大小」。而這些硬碟型號的編號則各不相同，令人眼花繚亂。其實，這些編號均有一定的規律，表示一些特定?的含義。一般來說，我們可以從其編號來了解硬碟的性能指標，包括介面?類型、轉速、容量等。作為DIY朋友來說，只有自己真正掌握正確識別硬碟編號，在選購硬碟時，就方便得多(以致不被「黑」)，至少不會被賣的人說啥是啥。以下舉例說明，供朋友們參考。
一、IBM
IBM是硬碟業的巨頭，其產品幾乎涵蓋了所有硬碟領域。而且IBM還是去年硬碟容量、價格戰的始作蛹者。我們今天能夠用得上經濟上既便宜，而且容量又大的硬碟可都得感謝IBM。
IBM的每一個產品又分為多個系列，它的命名方式為：產品名＋系列代號＋介面類型＋碟片尺寸＋轉速＋容量。以Deskstar 22GXP的13.5GB硬碟為例，該硬碟的型號為：DJNA－371350，字母D代表Deskstar產品，JN代表Deskstar25GP與22GP系列，A代表ATA介面，3代表3寸碟片，7是7200轉產品，最後四位數字為硬碟容量13.5GB。IBM系列代號(IDE)含義如下：
TT=Deskstar 16GP或14GXP JN=Deskstar 25GP或22GXP RV=Ultrastar 18LZX或36ZX
介面類型含義如下：A＝ATA
S與U＝Ultra SCSI、Ultra SCSI Wide、Ultra SCSI SCA、增強型SCSI、
增強擴展型SCSI（SCA）
C＝Serial Storage Architecture連續存儲體系SCSI L＝光纖通道SCSI
二、MAXTOR(邁拓)
MAXTOR是韓國現代電子美國公司的一個獨立子公司，以前該公司的產品也覆蓋了IDE與SCSI兩個方面，但由於SCSI方面的產品缺乏竟爭力而最終放棄了這個高端市場從而主攻IDE硬碟，所以MAXTOR公司應該是如今硬碟廠商中最專一的了。
MAXTOR硬碟編號規則如下：首位＋容量＋介面類型＋磁頭數，MAXTOR?從鑽石四代開始，其首位數字就為9，一直延續到現在，所以大家如今能在電子市場上見到的MAXTOR硬碟首位基本上都為9。另外比較特殊的是MAXTOR編號中有磁頭數這一概念，因為MAXTOR硬碟是大打單碟容量的發起人，所以其硬碟的型號中要將單碟容量從磁頭數中體現出來。單碟容量＝2*硬碟總容量/磁頭數。
現以金鑽三代(DiamondMax Plus6800)10.2GB的硬碟為例說明：該硬碟?型號為91024U3，9是首位，1024是容量，U是介面類型UDMA66，3代表該硬碟有3個磁頭，也就是說其中的一個碟片是單面有數據。這個單碟容量就為2*10.2/3=6.8GB。MAXTOR硬碟介面類型字母含義如：
A＝PIO模式 D＝UDMA33模式 U＝UDMA66模式
三、SEAGATE(希捷)
希捷科技公司(Seagate Technology)是世界上最大的磁碟驅動器、磁?盤和讀寫磁頭生產廠家，該公司是一直是IBM、COMPAQ、SONY等業界大戶的硬碟供應商。希捷還保持著業界第一款10000轉硬碟的記錄(捷豹Cheetah系列SCSI)與最大容量(捷豹三代73GB)的記錄，公司的實力由此可見一斑。但?由於希捷一直是以高端應用為主(例如SCSI硬碟)，而並不是特別重視低端家用產品的開發，從而導致在DIY一族心目中的地位不如昆騰等硬碟供應商?。好在希捷公司及時注意到了這個問題，不久前投入市場的酷魚(Barracuda)系列就一掃希捷硬碟以往在單碟容量、轉速、噪音、非正常外頻下工作穩?定性、綜合性能上的劣勢。
希捷的硬碟系列從低端到高端的產品名稱分別為：U4系列、Medalist(金牌)系列、U8系列、Medalist Pro(金牌Pro)系列、Barracuda(酷魚)系列。其中Medalist Pro與Barracuda系列是7200轉的產品，其他的是5400轉的產品。硬碟的型號均以ST開頭，現以酷魚10.2GB硬碟為例來說明。該硬碟的型號是：ST310220A，在ST後第一位數字是代表硬碟的尺寸，3就是該硬碟採用3寸碟片，如今其他規格的硬碟已基本上沒有了，所以大家能夠見到?的絕大多數硬碟該位數字均不3，3後面的1022代表的是該硬碟的格式化容量是10.22GB，最後一位數字0是代表7200轉產品。這一點不要混淆與希捷以前的入門級產品Medalist ST38420A混淆。多數希捷的Medalist Pro系列開始，以結尾的產品均代表7200轉硬碟，其它數字結尾(包括1、2)代表5400轉的產品。位於型號最後的字母是硬碟的介面類型。希捷硬碟的介面類型字母含義如下：
A=ATA UDMA33或UDMA66 IDE介面 AG為筆記本電腦專用的ATA介面硬碟。
W為ULTRA Wide SCSI，
其數據傳輸率為40MB每秒 N為ULTRA Narrow SCSI，其數據傳輸率為20MB每秒。
而ST34501W/FC和ST19101N/FC中的FC(Fibre Channel)表示光纖通道，可提供高達每秒100MB的數據傳輸率，並且支持熱插拔。
硬碟及介面標準的發展歷史
一、硬碟的歷史
說起硬碟的歷史，我們不能不首先提到藍色巨人IBM所發揮的重要作用，正是IBM發明了硬碟，並且為硬碟的發展做出了一系列重大貢獻。在發明磁碟系統之前，計算機使用穿孔紙帶、磁帶等來存儲程序與數據，這些存儲方式不僅容量低、速度慢，而且有個大缺陷：它們都是順序存儲，為了讀取後面的數據，必須從頭開始讀，無法實現隨機存取數據。
在1956年9月，IBM向世界展示了第一台商用硬碟IBM 350 RAMAC（Random Access Method of Accounting and Control），這套系統的總容量只有5MB，卻是使用了50個直徑為24英寸的磁碟組成的龐然大物。而在1968年IBM公司又首次提出了「溫徹斯特」Winchester技術。「溫徹斯特」技術的精髓是：「使用密封、固定並高速旋轉的鍍磁碟片，磁頭沿碟片徑向移動，磁頭磁頭懸浮在高速轉動的碟片上方，而不與碟片直接接觸」，這便是現代硬碟的原型。在1973年IBM公司製造出第一台採用「溫徹期特」技術製造的硬碟，從此硬碟技術的發展有了正確的結構基礎。1979年，IBM再次發明了薄膜磁頭，為進一步減小硬碟體積、增大容量、提高讀寫速度提供了可能。70年代末與80年代初是微型計算機的萌芽時期，包括希捷、昆騰、邁拓在內的許多著名硬碟廠商都誕生於這一段時間。1979年，IBM的兩位員工Alan Shugart和Finis Conner決定要開發像5.25英寸軟碟機那樣大小的硬碟驅動器，他們離開IBM後組建了希捷公司，次年，希捷發布了第一款適合於微型計算機使用的硬碟，容量為5MB，體積與軟碟機相仿。
PC時代之前的硬碟系統都具有體積大、容量小、速度慢和價格昂貴的特點，這是因為當時計算機的應用范圍還太小，技術與市場之間是一種相互制約的關系，使得包括存儲業在內的整個計算機產業的發展都受到了限制。 80年代末期IBM對硬碟發展的又一項重大貢獻，即發明了MR（Magneto Resistive)磁頭，這種磁頭在讀取數據時對信號變化相當敏感，使得碟片的存儲密度能夠比以往20MB每英寸提高了數十倍。1991年IBM生產的3.5英寸的硬碟使用了MR磁頭，使硬碟的容量首次達到了1GB，從此硬碟容量開始進入了GB數量級的時代 。1999年9月7日，邁拓公司(Maxtor)_宣布了首塊單碟容量高達10.2GB的ATA硬碟，從而把硬碟的容量引入了一個新里程碑。
二、介面標準的發展
（1）IDE和EIDE的由來
最早的IBM PC並不帶有硬碟，它的BIOS及DOS 1.0操作系統也不支持任何硬碟，因為系統的內存只有16KB，就連軟碟機和DOS都是可選件。後來DOS 2引入了子目錄系統，並添加了對「大容量」存儲設備的支持，於是一些公司開始出售供IBM PC使用的硬碟系統，這些硬碟與一塊控制卡、一個獨立的電源被一起裝在一個外置的盒子里，並通過一條電纜與插在擴展槽中的一塊適配器相連，為了使用這樣的硬碟，必須從軟碟機啟動，並載入一個專用設備驅動程序。
1983年IBM公司推出了PC/XT，雖然XT仍然使用8088 CPU，但配置卻要高得多，加上了一個10MB的內置硬碟，IBM把控制卡的功能集成到一塊介面控制卡上，構成了我們常說的硬碟控制器。其介面控制卡上有一塊ROM晶元，其中存有硬碟讀寫程序，直到基於80286處理器的PC/AT的推出，硬碟介面控製程序才被加入到了主板的BIOS中。
PC/XT和PC/AT機器使用的硬碟被稱為MFM硬碟或ST－506/412硬碟，MFM（Modified Frequency Molation）是指一種編碼方案，而ST－506/412則是希捷開發的一種硬碟介面，ST－506介面不需要任何特殊的電纜及接頭，但是它支持的傳輸速度很低，因此到了1987年左右這種介面就基本上被淘汰了。
邁拓於1983年開發了ESDI（Enhanced Small Drive Interface）介面。這種介面把編解碼器放在了硬碟本身之中，它的理論傳輸速度是ST－506的2～4倍。但由於成本比較高，九十年代後就逐步被淘汰掉了。
IDE（Integrated Drive Electronics）實際上是指把控制器與盤體集成在一起的硬碟驅動器，這樣減少了硬碟介面的電纜數目與長度，數據傳輸的可靠性得到了增強，硬碟製造起來變得更容易，對用戶而言，硬碟安裝起來也更為方便。IDE介面也叫ATA（Advanced Technology Attachment）介面。
ATA介面最初是在1986年由CDC、康柏和西部數據共同開發的，他們決定使用40芯的電纜，最早的IDE硬碟大小為5英寸，容量為40MB。ATA介面從80年代末期開始逐漸取代了其它老式介面。
80年代末期IBM發明了MR（Magneto Resistive）磁阻磁頭，這種磁頭在讀取數據時對信號變化相當敏感，使得碟片的存儲密度能夠比以往的20MB/in2提高數十上百倍。1991年，IBM生產的3.5英寸硬碟0663－E12使用了MR磁頭，容量首次達到了1GB，從此硬碟容量開始進入了GB數量級，直到今天，大多數硬碟仍然採用MR磁頭。
人們在談論硬碟時經常講到PIO模式和DMA模式，它們是什麼呢？目前硬碟與主機進行數據交換的方式有兩種，一種是通過CPU執行I/O埠指令來進行數據的讀寫；另外，一種是不經過CPU的DMA方式。
PIO模式即Programming Input/Output Model。這種模式使用PC I/O埠指令來傳送所有的命令、狀態和數據。由於驅動器中有多個緩沖區，對硬碟的讀寫一般採用I/O串操作指令，這種指令只需一次取指令就可以重復多次地完成I/O操作，因此，達到高的數據傳輸率是可能的。
DMA即Direct Memory Access。它表示數據不經過CPU，而直接在硬碟和內存之間傳送。在多任務操作系統內，如OS/2、Linux、Windows NT等，當磁碟傳輸數據時，CPU可騰出時間來做其它事情，而在DOS/Windows3.X環境里，CPU不得不等待數據傳輸完畢，所以在這種情況下，DMA方式的意義並不大。
DMA方式有兩種類型：第三方DMA（third－party DMA）和第一方DMA（first－party DMA）(或稱匯流排主控DMA，Busmastering DMA)。第三方DMA通過系統主板上的DMA控制器的仲裁來獲得匯流排和傳輸數據。而第一方DMA，則完全由介面卡上的邏輯電路來完成，當然這樣就增加了匯流排主控介面的復雜性和成本。現在，所有較新的晶元組均支持匯流排主控DMA。
（2）SCSI介面
（Small Computer System Interface小型計算機系統介面）是一種與ATA完全不同的介面，它不是專門為硬碟設計的，而是一種匯流排型的系統介面，每個SCSI匯流排上可以連接包括SCSI控制卡在內的8個SCSI設備。SCSI的優勢在於它支持多種設備，傳輸速率比ATA介面快得多但價格也很高，獨立的匯流排使得它對CPU的佔用率很低。 最早的SCSI是於1979年由美國的Shugart公司（Seagate希捷公司的前身）制訂的，90年代初，SCSI發展到了SCSI－2，1995年推出了SCSI－3，其俗稱Ultra SCSI， 1997年推出了Ultra 2 SCSI(Fast－40)，其採用了LVD（Low Voltage Differential，低電平微分）傳輸模式，16位的Ultra2SCSI(LVD)介面的最高傳輸速率可達80MB/S,允許介面電纜的最長為12米，大大增加了設備的靈活性。1998年，更高數據傳輸率的Ultra160/m SCSI(Wide下的Fast－80)規格正式公布，其最高數據傳輸率為160MB/s，昆騰推出的Atlas10K和Atlas四代等產品支持Ultra3 SCSI的Ultra160/m傳輸模式。
SCSI硬碟具備有非常優秀的傳輸性能。但由於大多數的主板並不內置SCSI介面，這就使得連接SCSI硬碟必須安裝相應的SCSI卡，目前關於SCSI卡有三個正式標准，SCSI－1，SCSI－2和SCSI－3，以及一些中間版本，要使SCSI硬碟獲得最佳性能就必須保證SCSI卡與SCSI硬碟版本一致（目前較新生產的SCSI硬碟和SCSI卡都是向前兼容的，不一定必須版本一致）。
（3）IEEE1394：IEEE1394又稱為Firewire（火線）或P1394，它是一種高速串列匯流排，現有的IEEE1394標准支持100Mbps、200Mbps和400Mbps的傳輸速率，將來會達到800Mbps、1600Mbps、3200Mbps甚至更高，如此高的速率使得它可以作為硬碟、DVD、CD－ROM等大容量存儲設備的介面。IEEE1394將來有望取代現有的SCSI匯流排和IDE介面，但是由於成本較高和技術上還不夠成熟等原因，目前仍然只有少量使用IEEE1394介面的產品，硬碟就更少了。
『拾』 分布式存儲中，怎樣使用paxos演算法保證數據的一致性
在分布式系統中，我們經常遇到多數據副本保持一致的問題，在我們所能找到的資料中該問題講的很籠統，模模糊糊的，把多個問題或分類糅合在一起，難以理解。在思考和翻閱資料後，通俗地把一致性的問題可分解為2個問題：
1、任何一次修改保證數據一致性。
2、多次數據修改的一致性。
在弱一致性的演算法，不要求每次修改的內容在修改後多副本的內容是一致的，對問題1的解決比較寬松，更多解決問題2，該類演算法追求每次修改的高度並發性，減少多副本之間修改的關聯性，以獲得更好的並發性能。例如最終一致性，無所謂每次用戶修改後的多副本的一致性及格過，只要求在單調的時間方向上，數據最終保持一致，如此獲得了修改極大的並發性能。
在強一致性的演算法中，強調單次修改後結果的一致，需要保證了對問題1和問題2要求的實現，犧牲了並發性能。本文是討論對解決問題1實現演算法，這些演算法往往在強一致性要求的應用中使用。
解決問題1的方法，通常有兩階段提交演算法、採用分布式鎖服務和採用樂觀鎖原理實現的同步方式,下面分別介紹這幾種演算法的實現原理。
兩階段提交演算法
在兩階段提交協議中，系統一般包含兩類機器（或節點）：一類為協調者（coordinator），通常一個系統中只有一個；另一類為事務參與者（participants，cohorts或workers），一般包含多個，在數據存儲系統中可以理解為數據副本的個數。兩階段提交協議由兩個階段組成，在正常的執行下，這兩個階段的執行過程如下所述：
階段1：請求階段（commit-request phase，或稱表決階段，voting phase）。
在請求階段，協調者將通知事務參與者准備提交或取消事務，然後進入表決過程。在表決過程中，參與者將告知協調者自己的決策：同意（事務參與者本地作業執行成功）或取消（本地作業執行故障）。
階段2：提交階段（commit phase）。
在該階段，協調者將基於第一個階段的投票結果進行決策：提交或取消。當且僅當所有的參與者同意提交事務協調者才通知所有的參與者提交事務，否則協調者將通知所有的參與者取消事務。參與者在接收到協調者發來的消息後將執行響應的操作。
舉個例子：A組織B、C和D三個人去爬長城：如果所有人都同意去爬長城，那麼活動將舉行；如果有一人不同意去爬長城，那麼活動將取消。用2PC演算法解決該問題的過程如下：
首先A將成為該活動的協調者，B、C和D將成為該活動的參與者。
階段1：A發郵件給B、C和D，提出下周三去爬山，問是否同意。那麼此時A需要等待B、C和D的郵件。B、C和D分別查看自己的日程安排表。B、C發現自己在當日沒有活動安排，則發郵件告訴A它們同意下周三去爬長城。由於某種原因，D白天沒有查看郵件。那麼此時A、B和C均需要等待。到晚上的時候，D發現了A的郵件，然後查看日程安排，發現周三當天已經有別的安排，那麼D回復A說活動取消吧。
階段2：此時A收到了所有活動參與者的郵件，並且A發現D下周三不能去爬山。那麼A將發郵件通知B、C和D，下周三爬長城活動取消。此時B、C回復A「太可惜了」，D回復A「不好意思」。至此該事務終止。
兩階段提交演算法在分布式系統結合，可實現單用戶對文件（對象）多個副本的修改，多副本數據的同步。其結合的原理如下：
1、客戶端（協調者）向所有的數據副本的存儲主機（參與者）發送：修改具體的文件名、偏移量、數據和長度信息，請求修改數據，該消息是1階段的請求消息。
2、存儲主機接收到請求後，備份修改前的數據以備回滾，修改文件數據後，向客戶端回應修改成功的消息。 如果存儲主機由於某些原因（磁碟損壞、空間不足等）不能修改數據，回應修改失敗的消息。
3、客戶端接收發送出去的每一個消息回應，如果存儲主機全部回應都修改成功，向每存儲主機發送確認修改的提交消息；如果存在存儲主機回應修改失敗，或者超時未回應，客戶端向所有存儲主機發送取消修改的提交消息。該消息是2階段的提交消息。
4、存儲主機接收到客戶端的提交消息，如果是確認修改，則直接回應該提交OK消息；如果是取消修改，則將修改數據還原為修改前，然後回應取消修改OK的消息。
5、 客戶端接收全部存儲主機的回應，整個操作成功。
在該過程中可能存在通信失敗，例如網路中斷、主機宕機等諸多的原因，對於未在演算法中定義的其它異常，都認為是提交失敗，都需要回滾，這是該演算法基於確定的通信回復實現的，在參與者的確定回復（無論是回復失敗還是回復成功）之上執行邏輯處理，符合確定性的條件當然能夠獲得確定性的結果哲學原理。
分布式鎖服務
分布式鎖是對數據被外界修改持保守態度，在整個數據處理過程中將數據處於鎖定狀態，在用戶修改數據的同時，其它用戶不允許修改。
採用分布式鎖服務實現數據一致性，是在操作目標之前先獲取操作許可，然後再執行操作，如果其他用戶同時嘗試操作該目標將被阻止，直到前一個用戶釋放許可後，其他用戶才能夠操作目標。分析這個過程，如果只有一個用戶操作目標，沒有多個用戶並發沖突，也申請了操作許可，造成了由於申請操作許可所帶來的資源使用消耗，浪費網路通信和增加了延時。
採用分布式鎖實現多副本內容修改的一致性問題， 選擇控制內容顆粒度實現申請鎖服務。例如我們要保證一個文件的多個副本修改一致， 可以對整個文件修改設置一把鎖，修改時申請鎖，修改這個文件的多個副本，確保多個副本修改的一致，修改完成後釋放鎖；也可以對文件分段，或者是文件中的單個位元組設置鎖， 實現更細顆粒度的鎖操作，減少沖突。
常用的鎖實現演算法有Lamport bakery algorithm （俗稱麵包店演算法）， 還有Paxos演算法。下面對其原理做簡單概述。
Lamport麵包店演算法
是解決多個線程並發訪問一個共享的單用戶資源的互斥問題的演算法。 由Leslie Lamport（英語：Leslie Lamport）發明。
Lamport把這個並發控制演算法可以非常直觀地類比為顧客去麵包店采購。麵包店只能接待一位顧客的采購。已知有n位顧客要進入麵包店采購，安排他們按照次序在前台登記一個簽到號碼。該簽到號碼逐次加1。根據簽到號碼的由小到大的順序依次入店購貨。完成購買的顧客在前台把其簽到號碼歸0. 如果完成購買的顧客要再次進店購買，就必須重新排隊。
這個類比中的顧客就相當於線程，而入店購貨就是進入臨界區獨占訪問該共享資源。由於計算機實現的特點，存在兩個線程獲得相同的簽到號碼的情況，這是因為兩個線程幾乎同時申請排隊的簽到號碼，讀取已經發出去的簽到號碼情況，這兩個線程讀到的數據是完全一樣的，然後各自在讀到的數據上找到最大值，再加1作為自己的排隊簽到號碼。為此，該演算法規定如果兩個線程的排隊簽到號碼相等，則線程id號較小的具有優先權。
把該演算法原理與分布式系統相結合，即可實現分步鎖。
Paxos演算法
該演算法比較熱門，參見WIKI，http://zh.wikipedia.org/wiki/Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95
Paxos演算法解決的問題是一個分布式系統如何就某個值(決議)達成一致。一個典型的場景是，在一個分布式資料庫系統中，如果各節點的初始狀態一致，每個節點都執行相同的操作序列，那麼他們最後能得到一個一致的狀態。為保證每個節點執行相同的命令序列，需要在每一條指令上執行一個「一致性演算法」以保證每個節點看到的指令一致。一個通用的一致性演算法可以應用在許多場景中，是分布式計算中的重要問題。節點通信存在兩種模型：共享內存(Shared memory)和消息傳遞(Messages passing)。Paxos演算法就是一種基於消息傳遞模型的一致性演算法。BigTable使用一個分布式數據鎖服務Chubby，而Chubby使用Paxos演算法來保證備份的一致性。
採用樂觀鎖原理實現的同步
我們舉個例子說明該演算法的實現原理。如一個金融系統，當某個操作員讀取用戶的數據，並在讀出的用戶數據的基礎上進行修改時（如更改用戶帳戶余額），如果採用前面的分布式鎖服務機制，也就意味著整個操作過程中（從操作員讀出數據、開始修改直至提交修改結果的全過程，甚至還包括操作員中途去煮咖啡的時間），資料庫記錄始終處於加鎖狀態，可以想見，如果面對幾百上千個並發，這樣的情況將導致怎樣的後果。
樂觀鎖機制在一定程度上解決了這個問題。樂觀鎖，大多是基於數據版本（ Version）記錄機制實現。何謂數據版本？即為數據增加一個版本標識，在基於資料庫表的版本解決方案中，一般是通過為資料庫表增加一個 「version」 欄位來實現。讀取出數據時，將此版本號一同讀出，之後更新時，對此版本號加一。此時，將提交數據的版本數據與資料庫表對應記錄的當前版本信息進行比對，如果提交的數據版本號大於資料庫表當前版本號，則予以更新，否則認為是過期數據。
對於上面修改用戶帳戶信息的例子而言，假設資料庫中帳戶信息表中有一個 version 欄位，當前值為 1 ；而當前帳戶余額欄位（ balance ）為 $100 。
操作員 A 此時將其讀出（version=1 ），並從其帳戶余額中扣除 $50（$100-$50 ）。
在操作員 A 操作的過程中，操作員B也讀入此用戶信息（ version=1 ），並從其帳戶余額中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
操作員 A 完成了修改工作，將數據版本號加一（ version=2 ），連同帳戶扣除後余額（ balance=$50 ），提交至資料庫更新，此時由於提交數據版本大於資料庫記錄當前版本，數據被更新，資料庫記錄 version 更新為 2 。
操作員 B 完成了操作，也將版本號加一（ version=2 ）試圖向資料庫提交數據（ balance=$80 ），但此時比對資料庫記錄版本時發現，操作員 B 提交的數據版本號為 2 ，資料庫記錄當前版本也為 2 ，不滿足 「 提交版本必須大於記錄當前版本才能執行更新 「 的樂觀鎖策略，因此，操作員 B 的提交被駁回。這樣，就避免了操作員 B 用基於 version=1 的舊數據修改的結果覆蓋操作員A 的操作結果的可能。
樂觀鎖機制與分布式系統相結合上， 我整理了偽代碼如下：
obj 操作的目標
vlaue 修改的值
atom_update_ver 每個目標上的版本，每次修改該值遞增
set( obj, value)
{
//從每個節點上取出修改前的對象版本
get original_ver = obj.atom_update_ver from each node;
//將值賦到每個節點的obj目標
set obj = value from each node;
//條件修改每個節點的obj版本，目標版本加一
//比較和修改操作是原子操作
result = (set obj.atom_update_ver = original_ver + 1
where original_ver + 1 > obj.atom_update_ver
for each node);
if(result == ok)
return set_ok;
else
return set(obj, value);//不成功遞歸修改
該演算法未考慮節點下線、失效等問題，在後續我將分析採用樂觀鎖原理實現一致性演算法，解決問題2、節點失效、通信失敗等問題。