湖州大規(guī)模分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

    在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（包括OceanBase這樣的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)）的使用中，我們經(jīng)常會(huì)提到“一致性”這個(gè)詞，但是這個(gè)術(shù)語(yǔ)在不同的系統(tǒng)、不同人的心目中有不同的內(nèi)涵，很容易造成混淆。想象一個(gè)簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)系統(tǒng)，只有一個(gè)客戶端（單進(jìn)程）和一個(gè)服務(wù)端（單進(jìn)程服務(wù)）?？蛻舳隧樞虬l(fā)起讀寫(xiě)操作，服務(wù)端也順序處理每個(gè)請(qǐng)求，那么無(wú)論從服務(wù)器視角還是從客戶端視角，后一個(gè)操作都可以看到前一個(gè)操作的結(jié)果。然后，系統(tǒng)變的復(fù)雜一些，系統(tǒng)還是單個(gè)服務(wù)進(jìn)程（單副本），但是有多個(gè)客戶端并發(fā)進(jìn)行操作。這個(gè)模型下，多個(gè)客戶端的操作會(huì)互相影響，比如一個(gè)客戶端會(huì)讀到不是自己寫(xiě)的數(shù)據(jù)（另一個(gè)客戶端寫(xiě)入的）。一般單機(jī)并發(fā)程序就是這樣的模型，比如多個(gè)線程共享內(nèi)存的程序中。 難言之隱,分布式存儲(chǔ)軟硬件解耦究竟難在哪里?湖州大規(guī)模分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

開(kāi)源分布式存儲(chǔ)軟件的出現(xiàn)，一定程度上降低了存儲(chǔ)的門(mén)檻，小公司可快速包裝出存儲(chǔ)產(chǎn)品，帶動(dòng)服務(wù)器銷(xiāo)售。但產(chǎn)品同質(zhì)化問(wèn)題是所有開(kāi)源不得不面臨的問(wèn)題，由于架構(gòu)限制，很難在不動(dòng)架構(gòu)的情況下，真正做出差異化競(jìng)爭(zhēng)力?；ヂ?lián)網(wǎng)類(lèi)公司、部分科研機(jī)構(gòu)，以及有技術(shù)情結(jié)和充足資金投入的客戶可能選擇開(kāi)源，而對(duì)于金融、電信運(yùn)營(yíng)商、大企業(yè)商用HPC、有關(guān)部門(mén)等對(duì)可靠性、性能、安全合規(guī)有要求的企業(yè)，開(kāi)源從來(lái)不是第yi選擇，因?yàn)閿?shù)據(jù)太重要了。（聽(tīng)說(shuō)，國(guó)內(nèi)某知ming銀行曾經(jīng)投入500人基于開(kāi)源軟件搭建分布式存儲(chǔ)，投入巨大且無(wú)法達(dá)銀行業(yè)務(wù)對(duì)性能、可靠性、易運(yùn)維訴求，終于2年后放棄。） 江蘇分布式存儲(chǔ)有哪些運(yùn)維告訴你分布式存儲(chǔ)的那些“坑”。

分布式存儲(chǔ)構(gòu)建存儲(chǔ)系統(tǒng)時(shí)．需要基于成本和性能來(lái)考慮，因此存儲(chǔ)系統(tǒng)通常采用多層不同性價(jià)比的存儲(chǔ)器件組成存儲(chǔ)層次結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)的規(guī)模大，因此構(gòu)建高效合理的存儲(chǔ)層次結(jié)構(gòu)，可以在保證系統(tǒng)性能的前提下，降低系統(tǒng)能耗和構(gòu)建成本，利用數(shù)據(jù)訪問(wèn)局部性原理．可以從兩個(gè)方面對(duì)存儲(chǔ)層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。從提高性能的角度，可以通過(guò)分析應(yīng)用特征，識(shí)別熱點(diǎn)數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行緩存或預(yù)取，通過(guò)高效的緩存預(yù)取算法和合理的緩存容量配比，以提高訪問(wèn)性能。從降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，將訪問(wèn)頻率低的冷數(shù)據(jù)遷移到低速廉價(jià)存儲(chǔ)設(shè)備上，可以在小幅犧sheng系統(tǒng)整體性能的基礎(chǔ)上，大幅降低系統(tǒng)的構(gòu)建成本和能耗。

分布式存儲(chǔ)通過(guò)將熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)映射到高速存儲(chǔ)中，來(lái)提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。一旦這些區(qū)域不再是熱點(diǎn)，那么存儲(chǔ)系統(tǒng)會(huì)將它們移出高速存儲(chǔ)。而寫(xiě)緩存技術(shù)則可使配合高速存儲(chǔ)來(lái)明顯改變整體存儲(chǔ)的性能，按照一定的策略，先將數(shù)據(jù)寫(xiě)入高速存儲(chǔ)，再在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間進(jìn)行同步落盤(pán)。由于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行松耦合鏈接，分布式存儲(chǔ)允許高速存儲(chǔ)和低速存儲(chǔ)分開(kāi)部署，或者任意比例混布。在不可預(yù)測(cè)的業(yè)務(wù)環(huán)境或者敏捷應(yīng)用情況下，分層存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)可以發(fā)揮到比較好。解決了目前緩存分層存儲(chǔ)比較大的問(wèn)題是當(dāng)性能池讀不命中后，從冷池提取數(shù)據(jù)的粒度太大，導(dǎo)致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動(dòng)的問(wèn)題。 分布式存儲(chǔ)的基本理論。

分布式存儲(chǔ)的重要性：云存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)是構(gòu)建在分布式存儲(chǔ)之上的應(yīng)用。移動(dòng)終端的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間有限，而且有在多個(gè)設(shè)備之間共享資源的強(qiáng)烈的需求，這就使得網(wǎng)盤(pán)、相冊(cè)等云存儲(chǔ)應(yīng)用很快流行起來(lái)。然而，萬(wàn)變不離其宗，云存儲(chǔ)的核xin還是后端的大規(guī)模分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)則更近一步，不僅需要存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，還需要通過(guò)合適的計(jì)算框架或者工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，抽取其中有價(jià)值的部分。如果沒(méi)有分布式存儲(chǔ)，便談不上對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。仔細(xì)分析還會(huì)發(fā)現(xiàn)，分布式存儲(chǔ)技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)后端架構(gòu)的神器，掌握了這項(xiàng)技能，以后理解其他技術(shù)的本質(zhì)會(huì)變得非常容易。 分布式存儲(chǔ)能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)容感知，配合前端應(yīng)用對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘。蕪湖大規(guī)模分布式存儲(chǔ)架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)

分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)復(fù)制協(xié)議將數(shù)據(jù)同步到多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，并確保多個(gè)副本之間的數(shù)據(jù)一致性。湖州大規(guī)模分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

分布式存儲(chǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型需要支持盡可能多的應(yīng)用，因此需要具備較好的通用性。大數(shù)據(jù)具有大規(guī)模、高動(dòng)態(tài)及快速處理等特性，通用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型通常并不是能提高應(yīng)用性能的模型．而大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)上層應(yīng)用性能的關(guān)注遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)對(duì)通用性的追求。針對(duì)應(yīng)用和負(fù)載來(lái)優(yōu)化存儲(chǔ)，就是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與應(yīng)用耦合。簡(jiǎn)化或擴(kuò)展分布式文件系統(tǒng)的功能，根據(jù)特定應(yīng)用、特定負(fù)載、特定的計(jì)算模型對(duì)文件系統(tǒng)進(jìn)行定制和深度優(yōu)化，使應(yīng)用達(dá)到比較好性能。這類(lèi)優(yōu)化技術(shù)在谷歌、Facebook等互聯(lián)網(wǎng)公司的內(nèi)部存儲(chǔ)系統(tǒng)上，管理超過(guò)千萬(wàn)億字節(jié)級(jí)別的大數(shù)據(jù)，能夠達(dá)到非常高的性能。 湖州大規(guī)模分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

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