分布式存储的六大优势

 

分布式存储每每采用分布式的系统结构，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。它不但提升了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优势以下：

1. 高性能

一个具备高性能的分布式存户一般可以高效地管理读缓存和写缓存，而且支持自动的分级存储。分布式存储经过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提升系统响应速度;一旦这些区域再也不是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可以使配合高速存储来明显改变总体存储的性能，按照必定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。

 

2. 支持分级存储

因为经过网络进行松耦合连接，分布式存储容许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用状况下，分层存储的优点能够发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，致使延迟高，从而给形成总体的性能的抖动的问题。

3. 多副本的一致性

与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不一样，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据以前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照必定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储一般采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式知足租户对于可靠性不一样的需求。在读取数据失败的时候，系统能够经过从其余副本读取数据，从新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。

4. 容灾与备份

在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统可以实现必定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点同时恢复，这对于不少逻辑错误的灾难定位十分有用，若是用户有多台服务器或虚拟机能够用做系统恢复，经过比照和分析，能够快速找到哪一个时间点才是须要回复的时间点，下降了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还很是有利于进行故障重现，从而进行分析和研究，避免灾难在将来再次发生。多副本技术，数据条带化放置，多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。

5. 弹性扩展

得益于合理的分布式架构，分布式存储可预估而且弹性扩展计算、存储容量和性能。分布式存储的水平扩展有如下几个特性：

1) 节点扩展后，旧数据会自动迁移到新节点，实现负载均衡，避免单点过热的状况出现;

2) 水平扩展只须要将新节点和原有集群链接到同一网络，整个过程不会对业务形成影响;

3) 当节点被添加到集群，集群系统的总体容量和性能也随之线性扩展，此后新节点的资源就会被管理平台接管，被用于分配或者回收。

6. 存储系统标准化

随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推动，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入。在平台层面，经过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操做封装成面向存储资源的操做，从而简化异构存储基础架构的操做，以实现存储资源的集中管理，并可以自动执行建立、变动、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户能够实现跨不一样品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不一样磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面下降了存储采购和管理成本。

顺便给你们推荐一个Java架构方面的交流学习群：698581634，里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系，主要针对Java开发人员提高本身，突破瓶颈，相信你来学习，会有提高和收获。在这个群里会有你须要的内容  朋友们请抓紧时间加入进来吧。