‘壹’ 可以灵活扩容的分布式文件存储软件有吗
XSKY 星辰天合的XEDP平台扩展弹性就很高的，在我们使用中发现，它可以实现从单资源池数台到数百台的不停机水平扩展。
‘贰’ 分布式存储都有哪些，基本实现原理是什么
vCluster分布式存储是国内性能最佳、功能最全的分布式存储产品，比当前流行的某开源分布式软件功能多出100余项，功能优化30余项。vCluster分布式存储系列采用先进的分布式架构，将一个任务分给多个存储节点并行处理，大大提高了存储效率。其堆栈性和模块化设计提高了存储的健硕型和扩展性，完全符合企业存储从现在到未来的IT架构发展趋势。
‘叁’ Lustre的Lustre 优缺点
Lustre 采用分布式的锁管理机制来实现并发控制，元数据和文件数据的通讯链路分开管理。与 PVFS 相比，Lustre 虽然在性能，可用行和扩展性上略胜一踌，但它需要特殊设备的支持，而且分布式的元数据服务器管理还没有实现。
注：PVFS： Clemson 大学的并行虚拟文件系统（PVFS） 项目用来为运行 Linux 操作系统的 PC 群集创建一个开放源码的并行文件系统。PVFS 已被广泛地用作临时存储的高性能的大型文件系统和并行 I/O研究的基础架构。 作为一个并行文件系统，PVFS 将数据存储到多个群集节点的已有的文件系统中,多个客户端可以同时访问这些数据。
‘肆’ 什么是灵动的分布式存储系统
什么是分布式系统
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。
分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。
因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。
在很多文章中，主要讲分布式系统分为分布式计算（computation）与分布式存储（storage）。
计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。
在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。
那么分布式系统怎么将任务分发到这些计算机节点呢，很简单的思想，分而治之，即分片（partition）。
对于计算，那么就是对计算任务进行切换，每个节点算一些，最终汇总就行了，这就是MapRece的思想；对于存储，更好理解一下，每个节点存一部分数据就行了。当数据规模变大的时候，Partition是唯一的选择，同时也会带来一些好处：
（1）提升性能和并发，操作被分发到不同的分片，相互独立
（2）提升系统的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不会受到影响
理想的情况下，有分片就行了，但事实的情况却不大理想。原因在于，分布式系统中有大量的节点，且通过网络通信。
单个节点的故障（进程crash、断电、磁盘损坏）是个小概率事件，但整个系统的故障率会随节点的增加而指数级增加，网络通信也可能出现断网、高延迟的情况。
在这种一定会出现的“异常”情况下，分布式系统还是需要继续稳定的对外提供服务，即需要较强的容错性。
‘伍’ 当前主流的分布式文件系统有哪些
目前几个主流的分布式文件系统除gpfs外，还有pvfs、lustre、panfs、googlefs等。
1.pvfs(parallel
virtual
file
system)项目是clemson大学为了运行linux集群而创建的一个开源项目,目前pvfs还存在以下不足：
1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;
2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一i/o节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;
3）静态配置:对pvfs的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。
2.lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在carnegie
mellon
university启动，lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同pvfs类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为lustre系统中的瓶颈。
3.panfs(panasas
file
system)是panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。
4.googlefs(google
file
system)是google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。
5.相对其它的文件系统，gpfs的主要优点有以下三点：
1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;
2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;
3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突.
‘陆’ 基于mogileFS搭建分布式文件系统--海量小文件的存储利器
1.简介
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如，用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录，一旦被访问，这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。
当下我们处在一个互联网飞速发展的信息 社会 ，在海量并发连接的驱动下每天所产生的数据量必然以几何方式增长，随着信息连接方式日益多样化，数据存储的结构也随着发生了变化。在这样的压力下使得人们不得不重新审视大量数据的存储所带来的挑战，例如：数据采集、数据存储、数据搜索、数据共享、数据传输、数据分析、数据可视化等一系列问题。
传统存储在面对海量数据存储表现出的力不从心已经是不争的事实，例如：纵向扩展受阵列空间限制、横向扩展受交换设备限制、节点受文件系统限制。
然而分布式存储的出现在一定程度上有效的缓解了这一问题，之所以称之为缓解是因为分布式存储在面对海量数据存储时也并非十全十美毫无压力，依然存在的难点与挑战例如：节点间通信、数据存储、数据空间平衡、容错、文件系统支持等一系列问题仍处在不断摸索和完善中。
2.分布式文件系统的一些解决方案
Google Filesystem适合存储海量大个文件，元数据存储与内存中
HDFS（Hadoop Filesystem）GFS的山寨版，适合存储大量大个文件
TFS（Taobao Filesystem）淘宝的文件系统，在名称节点上将元数据存储与关系数据库中，文件数量不在受限于名称节点的内容空间，可以存储海量小文件LustreOracle开发的企业级分布式系统，较重量级MooseFS基于FUSE的格式，可以进行挂载使用MogileFS
擅长存储海量的小数据，元数据存储与关系型数据库中
1.简介
MogileFS是一个开源的分布式文件系统，用于组建分布式文件集群，由LiveJournal旗下DangaInteractive公司开发，Danga团队开发了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不错的开源项目：(注：Perlbal是一个强大的Perl写的反向代理服务器)。MogileFS是一个开源的分布式文件系统。
目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如国外的一些公司,日本前几名的公司基本都在使用这个.
国内所知道的使用 MogileFS 的公司有图片托管网站 yupoo又拍,digg, 薯仔, 豆瓣,1 号店, 大众点评,搜狗,安居客等等网站.基本很多网站容量，图片都超过 30T 以上。
2.MogileFS特性
1) 应用层提供服务，不需要使用核心组件
2）无单点失败，主要有三个组件组成，分为tracker（跟踪节点）、mogstore（存储节点）、database（数据库节点）
3）自动复制文件，复制文件的最小单位不是文件，而是class
4）传输中立，无特殊协议，可以通过NFS或HTTP实现通信
5）简单的命名空间：没有目录，直接存在与存储空间上，通过域来实现
6）不用共享任何数据
3.MogileFS的组成
1）Tracker--跟踪器，调度器
MogileFS的核心，是一个调度器，mogilefsd进程就是trackers进程程序,trackers的主要职责有：删除数据、复制数据、监控、查询等等.这个是基于事件的( event-based ) 父进程/消息总线来管理所有来之于客户端应用的交互(requesting operations to be performed), 包括将请求负载平衡到多个"query workers"中,然后让 mogilefs的子进程去处理.
mogadm,mogtool的所有操作都要跟trackers打交道,Client的一些操作也需要定义好trackers,因此最好同时运行多个trackers来做负载均衡.trackers也可以只运行在一台机器上，使用负载均衡时可以使用搞一些简单的负载均衡解决方案，如haproxy，lvs，nginx等，
tarcker的配置文件为/etc/mogilefs/mogilefsd.conf，监听在TCP的7001端口
2）Database--数据库部分
主要用来存储mogilefs的元数据，所有的元数据都存储在数据库中，因此，这个数据相当重要，如果数据库挂掉，所有的数据都不能用于访问，因此，建议应该对数据库做高可用
3）mogstored--存储节点
数据存储的位置，通常是一个HTTP（webDAV）服务器，用来做数据的创建、删除、获取，任何 WebDAV 服务器都可以, 不过推荐使用 mogstored . mogilefsd可以配置到两个机器上使用不同端口… mogstored 来进行所有的 DAV 操作和流量,IO监测, 并且你自己选择的HTTP服务器(默认为 perlbal)用来做 GET 操作给客户端提供文件.
典型的应用是一个挂载点有一个大容量的SATA磁盘. 只要配置完配置文件后mogstored程序的启动将会使本机成为一个存储节点.当然还需要mogadm这个工具增加这台机器到Cluster中.
配置文件为/etc/mogilefs/mogstored.conf，监听在TCP的7500端口
4.基本工作流程
应用程序请求打开一个文件 (通过RPC 通知到 tracker, 找到一个可用的机器). 做一个 “create_open” 请求.
tracker 做一些负载均衡(load balancing)处理，决定应该去哪儿，然后给应用程序一些可能用的位置。
应用程序写到其中的一个位置去 (如果写失败，他会重新尝试并写到另外一个位置去）.
应用程序 (client) 通过”create_close” 告诉tracker文件写到哪里去了.
tracker 将该名称和域命的名空间关联 (通过数据库来做的)
tracker, 在后台, 开始复制文件，知道他满足该文件类别设定的复制规则
然后,应用程序通过 “get_paths” 请求 domain+key (key == “filename”) 文件, tracker基于每一位置的I/O繁忙情况回复(在内部经过 database/memcache/etc 等的一些抉择处理), 该文件可用的完整 URLs地址列表.
应用程序然后按顺序尝试这些URL地址. (tracker’持续监测主机和设备的状态，因此不会返回死连接,默认情况下他对返回列表中的第一个元素做双重检查，除非你不要他这么做..)
1.拓扑图
说明：1.用户通过URL访问前端的nginx
2.nginx根据特定的挑选算法，挑选出后端一台tracker来响应nginx请求
3.tracker通过查找database数据库，获取到要访问的URL的值，并返回给nginx
4.nginx通过返回的值及某种挑选算法挑选一台mogstored发起请求
5.mogstored将结果返回给nginx
6.nginx构建响应报文返回给客户端
2.ip规划
角色运行软件ip地址反向代理nginx192.168.1.201存储节点与调度节点1
mogilefs192.168.1.202存储节点与调度节点2
mogilefs192.168.1.203数据库节点
MariaDB192.168.1.204
3.数据库的安装操作并为授权
关于数据库的编译安装，请参照本人相关博文http://wangfeng7399.blog.51cto.com/3518031/1393146，本处将不再累赘，本处使用的为yum源的安装方式安装mysql
4.安装mogilefs. 安装mogilefs，可以使用yum安装，也可以使用编译安装，本处通过yum安装
5.初始化数据库
可以看到在数据库中创建了一些表
6.修改配置文件，启动服务
7.配置mogilefs
添加存储主机
添加存储设备
添加域
添加class
8.配置192.168.1.203的mogilefs 。切记不要初始化数据库，配置应该与192.168.1.202一样
9.尝试上传数据，获取数据，客户端读取数据
上传数据，在任何一个节点上传都可以
获取数据
客户端查看数据
我们可以通过任何一个节点查看到数据
要想nginx能够实现对后端trucker的反向代理，必须结合第三方模块来实现
1.编译安装nginx
2.准备启动脚本
3.nginx与mofilefs互联
查看效果
5.配置后端truckers的集群
查看效果
大功告成了，后续思路，前段的nginx和数据库都存在单点故障，可以实现高可用集群
‘柒’ 分布式文件/对象存储系统
分布式存储系统面向海量数据的存储访问与共享需求，提供基于多存储节点的高性能，高可靠和可伸缩性的数据存储和访问能力，实现分布式存储节点上多用户的访问共享。 目前业界比较流行的分布式存储系统如下：HDFS、OpenStack Swift、Ceph、GlusterFS、Lustre、AFS、OSS。
‘捌’ linux下常用的分布式文件系统有哪些
Lustre是HP，Intel，Cluster File System公司联合美国能源部开发的Linux集群并行文件系统，名称来源于Linux和Clusters。同时Lustre也是一个遵循GPL许可协议的开源软件，Lustre也被称为平行分布式文件系统，常用于大型计算机集群和超级电脑中。
Lustre的主要组建包括：元数据服务器(Metadataservers， MDSs)、对象存储服务器(objectstorage servers， OSSs)和客户端。其中MDSs提供元数据服务，MGS管理服务器提供Lustre文件系统配置信息，OSS对象存储服务器expose块设备提供数据。
Lustre文件系统针对大文件读写进行了优化，能够提高性能的IO能力;在源数据独立存储、服务和网络失效的快速恢复、基于意图的分布式锁管理和系统可快速配置方面优异。
分布式存储的关键技术主要包括：全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性和可扩展性。从数据形态来划分，主要有：结构化数据、非机构化数据和半结构化数据。
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
Linux操作系统诞生于1991 年10 月5 日（这是第一次正式向外公布时间）。Linux存在着许多不同的Linux版本，但它们都使用了Linux内核。Linux可安装在各种计算机硬件设备中，比如手机、平板电脑、路由器、视频游戏控制台、台式计算机、大型机和超级计算机。
‘玖’ 分布式存储是什么
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
分布式和集中式存储
集中存储的优缺点是，物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。
分布存储，集中管理的优缺点是，物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。
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‘拾’ 简述这三种分布式系统中计算和数据的协作机制的有什么共同点和不同点
主流的3种分布式存储文件系统存储架构分两种，一种是传统存储阵列架构，另一种就是分布式存储架构。
一、当前市场上，比较主流的3种分布式存储文件系统，分别有AFS、GFS、Lustre。它们基本都有一个共通点——全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性和可扩展性。
二、3种分布式存储文件系统的各自特点 1.AFS 由卡内基美隆大学最初设计开发的AFS，目前已经相当成熟，用于研究和部分大型网络中。AFS是AndrewFileSystem的简称，它的主要组建包括Cells、AFSclients、基本存储单元Volumes、AFSservers和Volumereplication。 拥有良好可扩展性的AFS，能够为客户端带来性能的提升和可用性的提高。AFS将文件系统的可扩展性放在了设计和实践的首要位置，因此AFS拥有很好的扩展性，能够轻松支持数百个节点，甚至数千个节点的分布式环境。它实现的是模块化的，所以并不要求在每台服务器上运行所有服务器进程。 但值得一提的是，AFS的缺点在于管理员界面友好性不足，需要更多的专业知识来支持。
2.GFS 被称为文件系统的GFS（GoogleFileSystem），是用以实现非结构化数据的主要技术和文件系统。它的性能、可扩展性、可靠性和可用性都受到了肯定。它主要运行在大量运行Linux系统的普通机器上，能大大降低它的硬件成本。 文件的大小，一直是文件系统要考虑的问题。对于任何一种文件系统，成千上万的几KB的系统很容易压死内存。所以，对于大型的文件，管理要高效，对于小型的文件，也需要支持，但是并没有进行优化。在GFS中，chunkserver的大小被固定为64MB，这样的块规模比一般的文件系统的块规模要大得多，可以减少元数据metadata的开销，减少Master的交互。但是，太大的块规模也会产生内部碎片，或者同一个chunk中存在多个小文件可能会产生访问热点。 3.QKFile qkf是qkfile项目的燃料，qkfile项目是一个全球性的公共分布式文件系统，可以给网盘、云存储、短视频、图片、cdn等领域提供可靠的文件存储分发服务。