❶ 海量分布式存储系统Doris原理概述
Doris( https://github.com/itisaid/Doris )是一个海量分布式 KV 存储系统，其设计目 标是支持中等规模高可用可伸缩的 KV 存储集群。
Doris可以实现海量存储，线性伸缩、平滑扩容，自动容错、故障转移，高并发，且运维成本低。部署规模，建议部署4-100+台服务器。
Doris采用两层架构，Client 和 DataServer+Store。
有四个核心组件，Client、DataServer、Store、Administration。
应用程序通过Client SDK进行Doris的访问，
每台服务器上部署一个Data Sever做服务器的管理，每台服务器上有自己的存储Store，整个集群的数据存储，每台机器独立部署。数据通过路由选择写入到不同的机器中。
Administration为管理中心，提供配置、管理和监控。
config指，应用程序启动一个Data Server，在启动时要配置管理中心的ip地址，通关管理中心。管理中心会修改配置项感知到集群中加了新机器，对新机器管理，扩容等。待机器处于可用状态，将该机器的配置项通知给KV Client。从而KV Client进行新的路由选择。
扩容、下线机器等的控制台界面通过Management管理。
Monitor监控机器是否正常。
client写数据，绑定产品的namespace（逻辑隔离），构成新key，路由到具体机器上读写。
路由解析算法是设计的一个关键点，决定集群的管理方式，也决定了集群扩容的复杂性和难度。
Doris的算法类似redis，有桶的概念，key映射到1w个虚拟节点，虚拟节点在映射到物理节点。
由于Doris设计时，用于4-100+规模的集群。因此，Doris分了1w个虚拟节点，当服务器超过100会导致负载不均衡，1000会更差，相当于每一个集群上有10个虚拟节点，虚拟节点会有10%的影响。
扩容时，需要调节虚拟节点指向新的位置。具体过程为，暴利轮询新节点添加后，一个服务器上应该承载的虚拟节点个数，将超出的虚拟节点迁移到新机器即可。如上图左图有2个物理节点，扩容后，有3个物理节点，变为右图。
为了保证高可用。doris所有服务分成2个组，两组服务器对等。两个group是可以有不同数量的服务器。
写操作时，client的路由算法在两个group分别选2个服务器，分别（同时）写入，两个服务器全部返回后，再继续向下进行。读操作时，从两个服务器随机选一个读。这样，提高可用性，数据持久性，不会丢失。
集群管理的重要角色Config Server，有一个功能是负责发现故障服务器。
发现故障的方式有2种：
节点失效分为：瞬间失效、临时失效、永久失效
应用服务器向服务器写，如果写失败，为 瞬间失效 。接着应用服务器进行3次重试。3次都失败，通知管理服务器，进行服务的失效判断。
管理服务器再写一次，如果写成功，认为是客户端自己通信通信问题。如果写入失败，判断为 临时失效 ，通知所有client，服务器失效，不要写，也不读。
如果2小时恢复，则节点为临时失效。如果2小时没有恢复，认为是 永久失效 。
如图，如果节点2失效，进入临时失效阶段。
如图，节点2临时失效2个小时还未恢复，判定为永久失效。进入永久失效的恢复。
设计中，有临时日志节点（备份节点），有空白节点。实际使用中没有节点3空白节点。原因：1 自动迁移有风险，还是需要手动迁移。2 几年宕机1台，一直有一个空白节点standby浪费。一般晚上报警失效也没有事情，第二天，找机器扩容即可。认为24小时之内，同样编号的2台机器连续down掉，概率很低。
物理节点分成2个group，写的时候，向2个group同时写。当其中一个group扩容机器时，该group上的所有节点进入临时失效状态。停止读写，将数据迁移到新的服务器上。
由于是虚拟节点的映射在调整，所以迁移是按照虚拟节点调整。为了迁移方便，虚拟节点物理化，一个虚拟节点对应一个文件。迁移时其实就是拷贝文件。这时，如果group1有节点失效也会出现不一致，但是，通常扩容的过程很快，因为，是scp拷贝文件，瓶颈为网络带宽，通常几十T数据，几分钟迁移完成，十来分钟进行数据恢复。
❷ 求 分布式对象存储 原理 架构及Go语言实现 pdf
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，是整个系统的核心组件。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。
对象存储最常用的方案，就是多台服务器内置大容量硬盘，再装上对象存储软件，然后再额外搞几台服务作为管理节点，安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。
之所以出现了对象存储这种东西，是为了克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬它俩各自的优点。简单来说块存储读写快，不利于共享，文件存储读写慢，利于共享。能否弄一个读写快，利 于共享的出来呢。于是就有了对象存储。
❸ 分布式存储技术有哪些
中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。
在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。
作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。
虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。
❹ 分布式文件存储系统采用什么方式
一。分布式Session的几种实现方式 1.基于数据库的Session共享 2.基于NFS共享文件系统 3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？ 4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制 5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。 6. 基于cookie 进行session共享 或者是： 一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销 二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障 三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂 优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入 二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理 1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常<nobr oncontextmenu="return false;" onmousemove="kwM(3);" id="key3" onmouseover="kwE(event,3, this);" style="COLOR: #6600ff; BORDER-BOTTOM: 0px dotted; BACKGROUND-COLOR: transparent; TEXT-DECORATION: underline" onclick="return kwC();" onmouseout="kwL(event, this);" target="_blank">工作</nobr>。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。 http是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话，而且服务器也不会自动维护客户的上下文信息，那么要怎么才能实现网上商店中的 购物车呢，session就是一种保存上下文信息的机制，它是针对每一个用户的，变量的值保存在服务器端，通过SessionID来区分不同的客 户,session是以cookie或URL重写为基础的，默认使用cookie来实现，系统会创造一个名为JSESSIONID的输出cookie，我 们叫做session cookie,以区别persistent cookies,也就是我们通常所说的cookie,注意session cookie是存储于浏览器内存中的，并不是写到硬盘上的，这也就是我们刚才看到的JSESSIONID，我们通常情是看不到JSESSIONID的，但 是当我们把浏览器的cookie禁止后，web服务器会采用URL重写的方式传递Sessionid，我们就可以在地址栏看到 sessionid=KWJHUG6JJM65HS2K6之类的字符串。 明白了原理，我们就可以很容易的分辨出persistent cookies和session cookie的区别了，网上那些关于两者安全性的讨论也就一目了然了，session cookie针对某一次会话而言，会话结束session cookie也就随着消失了，而persistent cookie只是存在于客户端硬盘上的一段文本（通常是加密的），而且可能会遭到cookie欺骗以及针对cookie的跨站脚本攻击，自然不如 session cookie安全了。 通常session cookie是不能跨窗口使用的，当你新开了一个浏览器窗口进入相同页面时，系统会赋予你一个新的sessionid，这样我们信息共享的目的就达不到 了，此时我们可以先把sessionid保存在persistent cookie中，然后在新窗口中读出来，就可以得到上一个窗口SessionID了，这样通过session cookie和persistent cookie的结合我们就实现了跨窗口的session tracking（会话跟踪）。 在一些web开发的书中，往往只是简单的把Session和cookie作为两种并列的http传送信息的方式，session cookies位于服务器端，persistent cookie位于客户端，可是session又是以cookie为基础的，明白的两者之间的联系和区别，我们就不难选择合适的技术来开发web service了。 总之： 一、cookie机制和session机制的区别 具体来说cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案，而session机制采用的是在服务器端保持状态的方案。 同时我们也看到，由于在服务器端保持状态的方案在客户端也需要保存一个标识，所以session机制可能需要借助于cookie机制来达到保存标识的目的，但实际上还有其他选择。 二、会话cookie和持久cookie的区别 如果不设置过期时间，则表示这个cookie生命周期为浏览器会话期间，只要关闭浏览器窗口，cookie就消失了。这种生命期为浏览会话期的cookie被称为会话cookie。会话cookie一般不保存在硬盘上而是保存在内存里。 如果设置了过期时间，浏览器就会把cookie保存到硬盘上，关闭后再次打开浏览器，这些cookie依然有效直到超过设定的过期时间。 存储在硬盘上的cookie可以在不同的浏览器进程间共享，比如两个IE窗口。而对于保存在内存的cookie，不同的浏览器有不同的处理方式。 三、如何利用实现自动登录 当用户在某个网站注册后，就会收到一个惟一用户ID的cookie。客户后来重新连接时，这个用户ID会自动返回，服务器对它进行检查，确定它是否为注册用户且选择了自动登录，从而使用户无需给出明确的用户名和密码，就可以访问服务器上的资源。 四、如何根据用户的爱好定制站点 网站可以使用cookie记录用户的意愿。对于简单的设置，网站可以直接将页面的设置存储在cookie中完成定制。然而对于更复杂的定制，网站只需仅将一个惟一的标识符发送给用户，由服务器端的数据库存储每个标识符对应的页面设置。 五、cookie的发送 1.创建Cookie对象 2.设置最大时效 3.将Cookie放入到HTTP响应报头 如果你创建了一个cookie，并将他发送到浏览器，默认情况下它是一个会话级别的cookie:存储在浏览器的内存中，用户退出浏览器之后被删除。如 果你希望浏览器将该cookie存储在磁盘上，则需要使用maxAge，并给出一个以秒为单位的时间。将最大时效设为0则是命令浏览器删除该 cookie。 发送cookie需要使用HttpServletResponse的addCookie方法，将cookie插入到一个 Set-Cookie HTTP请求报头中。由于这个方法并不修改任何之前指定的Set-Cookie报头，而是创建新的报头，因此我们将这个方法称为是addCookie，而 非setCookie。同样要记住响应报头必须在任何文档内容发送到客户端之前设置。 六、cookie的读取 1.调用request.getCookie 要获取有浏览器发送来的cookie，需要调用HttpServletRequest的getCookies方法，这个调用返回Cookie对象的数组，对应由HTTP请求中Cookie报头输入的值。 2.对数组进行循环，调用每个cookie的getName方法，直到找到感兴趣的cookie为止 cookie与你的主机(域)相关，而非你的servlet或JSP页面。因而，尽管你的servlet可能只发送了单个cookie，你也可能会得到许多不相关的cookie。 例如： String cookieName = “userID”; Cookie cookies［］ = request.getCookies(); if (cookies!=null){ for(int i=0;i Cookie cookie = cookies［i］; if (cookieName.equals(cookie.getName())){ doSomethingWith(cookie.getValue()); } } } 七、如何使用cookie检测初访者 A.调用HttpServletRequest.getCookies()获取Cookie数组 B.在循环中检索指定名字的cookie是否存在以及对应的值是否正确 C.如果是则退出循环并设置区别标识 D.根据区别标识判断用户是否为初访者从而进行不同的操作 八、使用cookie检测初访者的常见错误 不能仅仅因为cookie数组中不存在在特定的数据项就认为用户是个初访者。如果cookie数组为null，客户可能是一个初访者，也可能是由于用户将cookie删除或禁用造成的结果。 但是，如果数组非null,也不过是显示客户曾经到过你的网站或域，并不能说明他们曾经访问过你的servlet。其它servlet、JSP页面以及 非Java Web应用都可以设置cookie，依据路径的设置，其中的任何cookie都有可能返回给用户的浏览器。 正确的做法是判断cookie数组是否为空且是否存在指定的Cookie对象且值正确。 九、使用cookie属性的注意问题 属性是从服务器发送到浏览器的报头的一部分；但它们不属于由浏览器返回给服务器的报头。 因此除了名称和值之外，cookie属性只适用于从服务器输出到客户端的cookie；服务器端来自于浏览器的cookie并没有设置这些属性。 因而不要期望通过request.getCookies得到的cookie中可以使用这个属性。这意味着，你不能仅仅通过设置cookie的最大时效， 发出它，在随后的输入数组中查找适当的cookie,读取它的值，修改它并将它存回Cookie，从而实现不断改变的cookie值。 十、如何使用cookie记录各个用户的访问计数 1.获取cookie数组中专门用于统计用户访问次数的cookie的值 2.将值转换成int型 3.将值加1并用原来的名称重新创建一个Cookie对象 4.重新设置最大时效 5.将新的cookie输出 十一、session在不同环境下的不同含义 session，中文经常翻译为会话，其本来的含义是指有始有终的一系列动作/消息，比如打电话是从拿起电话拨号到挂断电话这中间的一系列过程可以称之为一个session。 然而当session一词与网络协议相关联时，它又往往隐含了“面向连接”和/或“保持状态”这样两个含义。 session在Web开发环境下的语义又有了新的扩展，它的含义是指一类用来在客户端与服务器端之间保持状态的解决方案。有时候Session也用来指这种解决方案的存储结构。 十二、session的机制 session机制是一种服务器端的机制，服务器使用一种类似于散列表的结构(也可能就是使用散列表)来保存信息。 但程序需要为某个客户端的请求创建一个session的时候，服务器首先检查这个客户端的请求里是否包含了一个session标识－称为session id,如果已经包含一个session id则说明以前已经为此客户创建过session，服务器就按照session id把这个session检索出来使用(如果检索不到，可能会新建一个，这种情况可能出现在服务端已经删除了该用户对应的session对象，但用户人为 地在请求的URL后面附加上一个JSESSION的参数)。 如果客户请求不包含session id，则为此客户创建一个session并且生成一个与此session相关联的session id，这个session id将在本次响应中返回给客户端保存。 十三、保存session id的几种方式 A．保存session id的方式可以采用cookie，这样在交互过程中浏览器可以自动的按照规则把这个标识发送给服务器。 B． 由于cookie可以被人为的禁止，必须有其它的机制以便在cookie被禁止时仍然能够把session id传递回服务器，经常采用的一种技术叫做URL重写，就是把session id附加在URL路径的后面，附加的方式也有两种，一种是作为URL路径的附加信息，另一种是作为查询字符串附加在URL后面。网络在整个交互过程中始终 保持状态，就必须在每个客户端可能请求的路径后面都包含这个session id。 C．另一种技术叫做表单隐藏字段。就是服务器会自动修改表单，添加一个隐藏字段，以便在表单提交时能够把session id传递回服务器。 十四、session什么时候被创建 一个常见的错误是以为session在有客户端访问时就被创建，然而事实是直到某server端程序(如Servlet)调用HttpServletRequest.getSession(true)这样的语句时才会被创建。 十五、session何时被删除 session在下列情况下被删除： A．程序调用HttpSession.invalidate() B．距离上一次收到客户端发送的session id时间间隔超过了session的最大有效时间 C．服务器进程被停止 再次注意关闭浏览器只会使存储在客户端浏览器内存中的session cookie失效，不会使服务器端的session对象失效。
❺ IPFS分布式存储服务器是什么意思Filecion矿机又是什么呢
目前的ipfs、Filecion矿机越来越火热，对于很多人来说，不理解IPFS分布式存储是什么，也不知道Filecion矿机到底是什么意思，那让我们来聊一聊！
Ipfs是一个全球性的、P2P点多点分布式存储协议，它可以将所有的相同的文件系统连接起来，传统的互联网协议HTTP主要是搜索域名地址，而ipfs则是搜索内容地址，ipfs的出现超越了http协议，未来的互联网可能会是ipfs趋势。
关于存储：
存储其实就是数据的存储，互联网的发展很迅速，5G时代的到来，无非带来了更多的考验，5G技术、大数据，的人工智能及物联网的到来，它们的运行，时时都是数据， 历史 数据与实时数据的积累，展示庞大的数据，这些数据的储存就成了大问题，原始的储存已经不能满足当下数据的需求，这些数据需要存储和流通。所以，像阿里云在10年前就开始研发数据云，因为马云看到了未来数据存储的量级，这种数据的量级会随着技术的进一步不断增长，目前一些全世界知名的数据云比如亚马逊云、阿里云、华为云、腾讯云等也无法满足世界增长的需求。所以世界，需要更大更好的更有保障的存储云。
储存分有DAS(直接储存）、集中储存、分布式储存三种。
DAS:主要是储存与计算连接，有扩展性、灵活性比较差。集中储存：它的设备类型丰富，主要是通过外部P/FC网络进行互连，具有扩展性；受控制器能力限制，扩展能力有限，属于PB级；设备到生命周期时需要更换，在数据迁移耗时需要耗力。分布式储存：分布式存储主要大规模应用于互联网，它追求扩展性和低成本，在进入传统企业市场后，开始构建了企业级存储能力，分布式存储的扩展性强，比较容易运维，上线快。
分布式储存指代的是一种的独特的系统框架类型，它是由一组通过互联网进行通信、为了完成共同任务而协调工作的计算机节点组成，它的存在是为了解决廉价的、普通机器完成单个计算机无法完成的计算和储存问题。它主要是为了利用更多的机器完成更多的数据计算和存储。简单的来说就像 汽车 拉货，比如 汽车 是机器，货物是数据，以前一个 汽车 运输货物的数量有限，需要换更大的货车，而现在想拉更多的货物就可以直接用火车，拉更多的货就直接加车厢，每个车厢都有动力，就不用担忧拉不动货物。分布式的存储原理就跟这个一样。存储经过几十年的发展，衍生出各种各样的存储产品，满足了企业应用的各种不同需求。在这个数字化的时代，存储的核心必须以客户为本、以数据为核心，倡导数据按需求服务的理念。
ipfs的“分布式存储”有两个非常重要的两个基石：存储和分布式。Ipfs分布式储存的特性主要是永久的、去中心化保存和共享文件 （区块链模式下的存储）。点对点分布式：P2P 点对点地保存着各种各样不同的数据。版本化：可追溯文件进行修改 历史 。内容寻址：通过文件内容生成独立哈希值来标识文件，而不是通过文件保存位置来标识，举个例子，就像我们找个人，没有电话的那个时代，我们是通过这人位置来找，需要找这个人所有可能存在的地方。而现在，我们是通过内容寻找位置的方式，只需搜索这个人的名字就可以找到这个人，节约了时间还有通过位置查找是遇见恶意的信息、遇到危险而导致自身的信息、网络、资金等受到威胁。它会把相同内容的文件在系统中备份唯一，节约了系统的存储空间 (区块链模式)。ipfs分布式存储简单地来说，就是将数据分散存储到多个数据存储服务器上。
关于Filecion矿机：
相信现在很多人都对虚拟货币并不陌生，很多人都在玩比特币，比特币是一种虚拟货币，这些虚拟货币的获取都需要用矿机来挖矿。而挖矿的方式有显卡挖矿、CPU挖矿等，知道了挖矿的方式，挖矿的原理，才能更好地挖取虚拟货币。那么Filecoin挖矿是什么意思呢?
为了保障IPFS项目的实施，还有防止所有的IPFS节点不会因为运营商恶意进行数据删改或者关停节点，导致存储用户无法获取数据数显的弊端。因此出现了Filecoin，Filecoin运用奖惩机制，通过保障节点的正常运行，来获得Filecoin的奖励，如果出现恶意的删改数据和关停节点Filecoin。Filecoin的出现保障了IPFS网络的正常运行，维持了网络秩序，那些违反了IPFS网络正常的将会罚款，收没所有的Filecoin奖励。一般正常情况下，不会出现这种情况，通过正常的节点运行就可以获得Filecoin奖励，只要有相应的奖励，几乎所有人都会遵守网络秩序。
在Filecoin 的初期，就跟比特币一样，大家都积极参加 Filecoin 挖矿工，希望在最早期成为环节中的一员，大家的想法都一样，想着越早进，挖得越多，就赚得更多，像早期滴滴的司机，大家都有赚到，因为设有有很多的奖励，而Filecoin也有很多的奖励政策。所以，IPFS硬盘矿机在市场上流行还不算多，早期选择一个好的矿机很关键。
❻ 分布式存储有哪些
问题一：当前主流分布式文件系统有哪些?各有什么优缺点 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.
问题二：分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 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。
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问题三：什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上
问题四：什么是分布式数据存储 定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。
问题五：分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史：
1、单机文件系统
用于操作系统和应用程序的本地存储。
2、网络文件系统（简称：NAS）
基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。
3、集群文件系统
在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。
4、分布式文件系统
在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。
问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。
问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作
问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。
NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是：
1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。
2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。
3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。
开发语言c/c++,可跨平台运行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。
文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。
开发语言c/c++,运行在linu下。
googleFs
据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。
问题九：分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。
问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
GFS（Google File System）
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Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。
下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。
HDFS
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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapRece算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。
Ceph
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是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。
说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2.6.34 以上的内核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。
Lustre
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Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。
该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。
目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。
❼ 分布式基础-存储引擎
题目和文章内容有点不太符合,这里存储引擎是指单机存储引擎。对于分布式存储系统来说，存储引擎是必须的。存储引擎决定了数据在内存和磁盘中具体如何存储的，如何方便地拿出来的问题。可以说直接决定了存储系统的性能和可以干什么，不可以干什么的问题；本文参考《数据密集型应用系统的设计》 和《大规模分布式存储系统原理解析和架构实战》。
存储系统的功能做机制的简化就是存储和查询，如果从一般功能出发就是基础的增删改查。从最简单的开始想起，最简单的存储系统，无非就是把数据直接写入到文件中（可以按照K,V一行方式存储），需要的时候就顺序读取文件，找到可以需要查询的行。这在少量的数据的时候并没有问题，但是如果是大批量数据，几百MB或者几GB，甚至TB，PB的时候，顺序读取大量文件那速度慢的吓人。
顺序读取文件做遍历查找，速度很慢，我们第一想到的思路是建索引，索引最常用的就是哈希表了，如果我们对文件中的数据建个索引，Key 保存着我们下次要查询的值，Value对应这哪个文件的哪个位置。在内存中保存这个索引，下次查询的时候，我们通过哈希表快速定位到文件和位置，就可以迅速取到需要的值了。Bitcask折中日志型小型文件系统就采用这种存储方法，它可以提供高性能的读写，只需要经过一次磁盘的寻址就可以获取到所需要的数据。
作为日志型的存储系统，Bitcask的删除和修改是通过顺序记录到文件中，并不是对原来的文件进行修改，这减少了随机磁盘的读写操作。数据写入到文件中，如果一直写，显然文件越来越大，不便于操作，所以限制文件的大小，当大小达到一定规模后，重新写入一个文件。 对于更新和删除的数据，如果不处理，会产生大量的垃圾数据，占用了空间，所以后台会定时进行文件合并，合并的时候删除标记删除的具体数据。
Bitcask
哈希存储引擎的数据分为两份，一份是内存中的数据，一个是磁盘的文件，系统崩溃后，磁盘中的哈希表就没有了。如果恢复的时候通过读取文件的方式也是可以重建的，但是如果文件很多，很大，恢复的时间就会很长，Bitcask对每个段的文件的哈希表快照存储在文件中，下次恢复的时候可以快速恢复。
Bitcask只有一个写入线程追加，可以采用多个读取的线程并发读取，性能上还是很不错。
哈希存储引擎 因为采用哈希表，查找的性能不错，但是同样因为采用哈希存储引擎，会导致范围查询，只能通过遍历的方式去查询数据，范围查询慢。
刚才结构也说了，索引必须可以保存在内存中，才可以性能够好，但是如果数据量超大，内存中无法保存，保存到磁盘中，会产生大量的随机访问。另外哈希还存在着哈希冲突的问题。
刚才的哈希存储引擎的两个缺点，一是范围查询性能很差，我们要做范围查询，最好数据是有序的，有序的就可以不用遍历全部数据去做范围查询了。所以我们内存的数据不就不适合哈希索引，我们可以考虑改造成一个支持排序的数据结构。 另外刚才的哈希存储引擎，数据是按照顺序写入到数据文件中的，如果同一个key的多次更新，只保留最后一个数据的时候，是不是挺麻烦。
我们可以将文件中和内存中的数据都排序，这种格式称为排序字符串，在Level DB中叫SSTable。文件中的K-V结构排序后，好处是我们在做多文件合并的时候，可以按照多路归并的算法，快速排序，用多个指针依次比较和后移就可以办到。多个文件含有同一个值的时候，我们可以保留最新的字段值。
内存中的数据排序后，我们不一定对所有的数据的key都保存，可以只保存部分，根据key的排序特性，也可以很容易找到要找的值。 由于要对内存中的数据排队，而且数据要经常插入和删除，所以红黑树和AVL树是比较适合这种场合。对于存储在磁盘上的文件，也是有序的，用普通的AVL树或红黑树，保存到磁盘上后，数据多的话，树的层次会很高，这样通过多个指针需要多次随机读取，所以一般采用专门为大数据存储磁盘而设计的B+树，B+树的每个节点的分叉很多，一个节点可能有上千个分支。这样很少的层次就可以支持大量的数据了。
这种引擎如何写入数据：
如何读取数据：
这个存储引擎就是LSM 存储引擎的本质了，Level DB 就是采用这个存储引擎的。
类似的存储引擎还用于HBASE，以前还记得学习HBase的时候minor compaction（少量的HFile合适小文件合并，为提升性能同时减少IO压力）和major compaction（一个Node节点的所有文件合并），还比较迷茫。 从上图的Level DB存储引擎图可以看出，数据处理过程：
说明清单文件保存的是元数据信息，记录了每个SSTable文件所属的Level，文件中的key的最大值和最小值。同时由于SSTable文件经常变动的，所以增加个当前文件指向当前的清单文件这样操作起来就不用加锁了。
相对于以上两种引擎，B树存储引擎应用的最广泛，在关系型数据库中运用的很多。B树存储引擎不光支持随机查询，还很好地支持范围查询。像SSTable一样，B树引擎同样保持了对key的排序。在文件存储上，还是有很大的差异。LSM存储引擎的段文件大小不一，是顺序写入到磁盘的。B-Tree不像LSM树那样有内存表和SSTable，而只有一个B树，当然一些顶层块常在内存中。
B树是按照块存储数据库的数据的，它一般是一个多叉树，比如InnoDB引擎采用B+树存储，每个节点大概有1200个子分支。B树分为叶子节点和非叶子节点，叶子节点存储的是key和具体的数据，而非叶子节点存的是key和磁盘地址。
B树存储结构
以B+树为例说明查询和插入的基本流程
读取一个节点，如果对应的节点所在的数据页不在内存中，需要按照下面的过程从磁盘中读取，然后缓存在内存中。
插入和更新按照InnoDB引擎为例的话,还是比较复杂。
实际中还涉及到bin log日志。可以看到实际工程中，B-树引擎还是通过redo log这种WAL日志，用顺序磁盘读写替换了随机读写；change buffer 减少了随机读数据的过程，可以合并多条修改记录，一次性写，增加了性能。
B树和LSM树相比有以下特点： B-树引擎特点：
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书名：大规模分布式存储系统
作者：杨传辉
豆瓣评分：7.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2013-9-1
页数：293
内容简介：
《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》是分布式系统领域的经典着作，由阿里巴巴高级技术专家“阿里日照”（OceanBase核心开发人员）撰写，阳振坤、章文嵩、杨卫华、汪源、余锋（褚霸）、赖春波等来自阿里、新浪、网易和网络的资深技术专家联袂推荐。理论方面，不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理，而且对谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等国际型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析；实战方面，首先通过对阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节的深入剖析完整地展示了大规模分布式存储系统的架构与设计过程，然后讲解了大规模分布式存储技术在云计算和大数据领域的实践与应用。
《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》内容分为四个部分：基础篇——分布式存储系统的基础知识，包含单机存储系统的知识，如数据模型、事务与并发控制、故障恢复、存储引擎、压缩/解压缩等；分布式系统的数据分布、复制、一致性、容错、可扩展性等。范型篇——介绍谷歌、亚马逊、微软、阿里巴巴等着名互联网公司的大规模分布式存储系统架构，涉及分布式文件系统、分布式键值系统、分布式表格系统以及分布式数据库技术等。实践篇——以阿里巴巴的分布式数据库OceanBase为例，详细介绍分布式数据库内部实现，以及实践过程中的经验。专题篇——介绍分布式系统的主要应用：云存储和大数据，这些是近年来的热门领域，本书介绍了云存储平台、技术与安全，以及大数据的概念、流式计算、实时分析等。
作者简介：
杨传辉，阿里巴巴高级技术专家，花名日照，OceanBase核心开发人员，对分布式系统的理论和工程实践有深刻理解。曾在网络作为核心成员参与类MapRece系统、类Bigtable系统和网络分布式消息队列等底层基础设施架构工作。热衷于分布式存储和计算系统设计，乐于分享，有技术博客NosqlNotes。
