下载文档原格式
如何实现一个高可用的分布式KV存储系统随着互联网的快速发展，人们对于数据存储的需求越来越高。
为了保证数据的可靠性和安全性，我们需要一种高可用的分布式KV存储系统。
本文将介绍如何实现一个高可用的分布式KV存储系统，分为以下几个方面进行论述。
一、架构设计高可用的分布式KV存储系统需要满足以下几个基本要求：可扩展性、容错性、负载均衡和数据一致性。
1. 可扩展性可扩展性是指系统能够在需要的时候无限扩展，以满足不断增长的数据存储需求。
因此，系统应该采用分布式架构，将数据分散在多个节点上，每个节点可以处理一部分数据，从而避免单一节点的资源瓶颈。
2. 容错性容错性是指系统在硬件故障或其他异常情况下能够保持正常运行。
因此，系统应该支持数据备份和故障转移，当某个节点出现故障时，系统可以自动将故障节点的数据转移到其他健康节点上，从而保证数据的可靠性和完整性。
3. 负载均衡负载均衡是指系统能够均衡地分配不同节点的数据负载，从而避免某个节点过度负载导致系统崩溃。
因此，系统应该采用分布式负载均衡算法，动态地将数据分配到不同节点上，以确保各节点之间的负载均衡。
4. 数据一致性数据一致性是指系统在分布式环境下能够确保数据的一致性，避免因为数据更新不同步而导致数据错误。
因此，系统应该采用分布式一致性算法，确保所有节点之间的数据同步性，避免数据出现错误。
二、实现方案为了实现高可用的分布式KV存储系统，可以采用以下技术方案：1. 分布式存储采用分布式存储技术，将数据分散在多个节点上进行存储。
每个节点可以存储一些数据，并且可以接收其他节点分配的数据。
通过这种方式，可以实现系统的可扩展性和容错性。
2. 故障转移在一个分布式系统中，节点故障是很常见的情况。
因此，系统应该支持故障转移，当某个节点出现故障时，系统可以自动将故障节点的数据转移至其他健康节点，保证数据的可靠性和完整性。
3. 数据备份为了避免数据丢失，系统应该进行数据备份。
一般来说，可以采用多备份存储或者异地备份存储的方式进行数据备份。
分布式存储系统设计与优化引言随着互联网的快速发展，数据的存储与处理成为了企业和个人所面临的大问题。
传统的存储方式不再满足需求，因此分布式存储系统应运而生。
本文将介绍分布式存储系统的设计与优化方法。
一、分布式存储系统的设计原则1. 可扩展性分布式存储系统需要具备可扩展性，即能够在存储需求增加时自动添加存储节点，并在需求减少时自动删除节点。
这样可以保证存储系统不会因为存储需求的变化而出现拥堵情况。
2. 可靠性可靠性是分布式存储系统设计中一个关键因素。
分布式存储系统需要在发生故障时避免数据丢失，并具备快速恢复的能力。
因此，分布式存储系统需要采用数据备份机制，让多个副本在不同节点上存放，从而确保数据的安全性。
3. 可用性分布式存储系统需保证高可用性，即保证用户在任何时候都能正常访问数据。
分布式存储系统应当支持负载均衡和响应快速的节点发现机制，当节点故障时能够自动切换至其他节点以保证系统可用性。
4. 可管理性分布式存储系统设计需考虑其可管理性，管理应当简单便捷，易于维护。
系统管理员需要能够追踪磁盘使用情况和存储数据的节点，及时发现系统异常情况并排除故障。
二、分布式存储系统的优化方法1. 动态数据分布策略动态数据分布策略是分布式存储系统设计中的一项关键优化技术。
通过对不同类型数据采用不同的存储策略，使系统在数据访问过程中能进行快速响应。
例如，对于热点数据，可以选择将其存储在性能较高的节点上，以加快数据访问速度；对于冷数据，可以选择将其存放在容量较大的节点上，以节省存储空间。
2. 数据绑定技术数据绑定技术是分布式存储系统的另一种优化方式。
该技术可以将数据与存储节点直接绑定，以减少数据的传输次数和访问延时时间。
此外，数据绑定还能减轻网络带宽压力，并提高系统的可用性和可靠性。
3. 数据压缩技术数据压缩技术是分布式存储系统的另一种优化方式。
该技术能够在存储数据之前对其进行压缩，从而降低存储空间和网络带宽的使用成本。
分布式存储系统设计与优化分布式存储系统是一种将数据存储在多个节点上的系统，它可以提供高性能、高可用性和可伸缩性。
在设计和优化分布式存储系统时，需要考虑多个因素，包括数据分布、数据一致性、数据冗余和故障处理等。
本文将讨论分布式存储系统的设计原则和优化方法。
一、数据分布在分布式存储系统中，数据的分布是一个关键问题。
合理的数据分布可以提高系统的性能，并减轻单个节点的负载压力。
一个常见的数据分布策略是通过数据的键将数据散列到不同的节点上。
这样可以确保数据在系统中各个节点上均匀分布。
此外，还可以根据数据的特性，将数据进行分片，以便更好地进行并行处理。
二、数据一致性分布式存储系统中的数据一致性是一个重要挑战。
由于系统中有多个节点存储数据，并且节点之间的通信延迟不可忽视，所以保证数据的一致性是非常困难的。
为了解决这个问题，可以采用副本机制。
即将数据的多个副本保存在多个节点上，当有节点发生故障或数据丢失时，可以通过其他副本来恢复数据。
此外，可以引入一致性协议来确保数据的一致性，如Paxos和Raft等。
三、数据冗余数据冗余是一个重要的设计原则，它可以提高系统的可用性和容错性。
在分布式存储系统中，可以通过增加数据的冗余副本来提高数据的可靠性。
当一个节点失效时，可以通过其他节点上的冗余副本来恢复数据。
为了提高数据的冗余性，可以采用多副本的存储策略，即将数据的多个副本分散在不同的节点上。
此外，还可以引入冗余检测和修复机制，定期检查数据的完整性，并自动修复出现问题的副本。
四、故障处理故障处理是分布式系统设计中的一个重要方面。
在分布式存储系统中，节点的故障是不可避免的。
为了提高系统的可用性，需要及时检测并处理节点的故障。
可以通过引入心跳机制来检测节点的状态，并在发现故障节点时，将其排除在系统之外，以避免对整个系统的影响。
此外，还可以采用备份和恢复策略，将故障节点上的数据恢复到其他节点上，以保证数据的可靠性。
五、系统优化除了系统的设计原则外，还可以通过一些优化方法来提高分布式存储系统的性能。
分布式存储面试八股文引言概述：分布式存储是当今互联网技术领域的热门话题之一，它通过将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和可扩展性。
在分布式存储领域，面试官通常会问到一些八股文问题，本文将从五个大点出发，详细阐述这些问题的答案。
正文内容：1. 分布式存储的概念和原理1.1 分布式存储的定义：分布式存储是一种将数据分散存储在多个节点上的技术，通过将数据切分成多个片段存储在不同节点上，提高了数据的可靠性和可扩展性。
1.2 分布式存储的原理：分布式存储系统通常由多个节点组成，每个节点都有自己的存储空间。
数据被切分成多个片段，并分别存储在不同的节点上。
通过数据的冗余备份和数据分片的方式，保证了数据的可靠性和可用性。
2. 分布式存储的优势和挑战2.1 优势：2.1.1 可靠性：由于数据被冗余备份，即使某个节点发生故障，数据仍然可用。
2.1.2 可扩展性：分布式存储系统可以根据需要增加节点，以满足不断增长的存储需求。
2.1.3 高性能：分布式存储系统可以通过并行处理和负载均衡来提高读写性能。
2.2 挑战：2.2.1 一致性：由于数据分布在多个节点上，如何保证数据的一致性是一个挑战。
2.2.2 数据迁移：当节点需要增加或减少时，如何进行数据的迁移也是一个挑战。
2.2.3 安全性：分布式存储系统需要保护数据的安全性，防止数据泄露或被篡改。
3. 分布式存储的常见技术和应用3.1 常见技术：3.1.1 分布式文件系统：如Hadoop的HDFS，可以将大文件切分成多个块，并分散存储在集群中的不同节点上。
3.1.2 分布式数据库：如Google的Bigtable，可以将数据切分成多个表，并分别存储在不同的节点上。
3.2 应用：3.2.1 云存储：将数据存储在云端，用户可以通过网络随时访问和管理数据。
3.2.2 大数据分析：分布式存储系统可以支持大规模数据的存储和分析，提供高效的数据处理能力。
4. 分布式存储的一致性和容错机制4.1 一致性模型：分布式存储系统通常采用弱一致性模型，如最终一致性，以提高系统的性能和可用性。
分布式存储系统是现代大数据应用和云计算技术的基石，然而在实际应用中，常常会遇到各种性能问题。
本文将探讨分布式存储系统的常见性能问题，并提供解决方法。
一、数据一致性问题在分布式环境下，由于网络延迟、节点故障等原因，数据的一致性难以保证。
这会导致不同节点上的数据有所偏差，进而影响应用的可靠性和准确性。
为解决数据一致性问题，可以采用以下方法：1. 强一致性机制：通过引入分布式协议和一致性算法，确保数据在各个节点之间的一致性。
例如，使用Paxos或Raft算法进行数据一致性协调。
2. 弱一致性机制：在一些场景下，强一致性的代价较高。
此时可以采用弱一致性机制，如读写分离、事务异步提交等，权衡一致性和性能。
二、数据分片不均衡问题分布式存储系统通常将数据分为多个分片存储在不同节点上，但是由于数据访问模式的不均衡或节点性能的差异，会导致数据分片不均衡的情况。
为解决数据分片不均衡问题，可以采用以下方法：1. 均衡数据访问：通过负载均衡算法，将请求均匀地分配到各个节点上，避免部分节点压力过大。
常见的负载均衡算法有随机算法、轮询算法和权重算法等。
2. 动态数据迁移：当数据分片不均衡时，可以根据实时负载情况，将部分数据从负载过重的节点迁移到负载较轻的节点上，实现动态负载均衡。
三、存储容量不足问题随着数据规模的不断增长，存储容量可能会成为分布式存储系统的瓶颈。
为解决存储容量不足的问题，可以采用以下方法：1. 压缩与去重：对存储的数据进行压缩与去重操作，节省存储空间。
常见的压缩算法有gzip、Snappy等。
2. 数据分片与分区：将数据切分成多个较小的分片，并根据业务需求进行合理的分区，可以降低每个节点的存储压力。
四、数据冗余与备份问题分布式存储系统通常会采用数据冗余和备份机制来提高数据的可靠性和容错能力。
但是，过多的冗余数据和备份操作会导致存储系统的性能下降。
为解决数据冗余与备份问题，可以采用以下方法：1. 去除无效冗余：通过分析数据的冗余率和冗余类型，去除无效的冗余数据，提高存储效率。
分布式存储系统简介从以下三个⽅⾯对分布式存储系统进⾏简单介绍：1.⾸先，什么是分布式存储系统呢？简单的说，就是将⽂件存储到多个服务器中。
2.其次，为什么需要分布式存储系统？因为单机存储资源和计算资源已经不能满⾜⽤户的需求。
3.最后，如何实现⼀个分布式存储系统或者说实现⼀个分布式存储系统需要做哪些⼯作？（1）既然是将⽂件存储到多个服务器中那就需要确定将⽂件具体存储到哪些服务器⾥，两种⽅式，⼀种是通过控制服务器，由这个控制服务器负责统⼀调度，客户端请求存储⼀个⽂件时，⾸先与控制服务器交互，控制服务器返回需要保存到服务器的地址，读取⽂件时也需要与控制服务器交互，获取存储位置信息，其中HDFS、GFS等分布式存储使⽤此种技术，namenode就类似于控制服务器⾓⾊。
另外⼀个⽅式是，不需要控制服务器，客户端⾃⼰计算需要存储到哪⾥，最简单的⽅式是直接取hash，⽐如有8台存储服务器，只需要把⽂件内容或者⽂件名取hash模8即可计算出应该存储到哪台存储服务器。
但有个问题是，当服务器数量增减时，hash就失效了，⼏乎需要重排迁移所有数据，根本没有办法实现⽔平扩展，这在分布式系统中是⽆法忍受的。
为了避免出现这种情况，引⼊了⼀致性hash算法，⼜称为环哈希，其中OpenStack Swift、华为FusionStorage就是使⽤的该⽅法。
除了环hash，当然还有其他的类hash算法，⽐如CRUSH算法，其中开源分布式存储系统Ceph就是使⽤的该⽅法。
需要注意的是虽然基于hash的⽂件分布映射⽅法不需要控制节点计算需要存储的位置，但仍然需要控制服务器保存⼀些集群元数据，⽐如集群的成员信息、映射规则、监控等等，如Ceph的mon服务。
（2）但是，如果只有⼀个控制服务，则存在单点故障，挂掉了就会导致服务不可⽤。
为了避免单点故障，具备⾼可⽤特点，必然需要同时启动多个控制服务，有多个控制服务就必须区分谁是leader，谁是slave，因此需要分布式⼀致性来协调选主，可以基于现有的分布式协调系统实现，如Zookeeper、Etcd服务等，也可以直接基于Paxos、Raft算法实现。
分布式系统知识点积累总结一、分布式系统概述分布式系统是一个由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协作，共同完成某个任务。
分布式系统的设计目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。
二、分布式系统的特点1. 系统中的计算资源是分布在不同的计算节点上的，节点之间通过网络连接。
2. 节点之间相互独立，没有全局时钟，只能通过消息传递的方式进行协调。
3. 分布式系统需要解决数据一致性、并发控制和通信延迟等问题。
三、分布式系统的关键技术1. 通信技术：分布式系统中的节点通过网络通信进行信息交换，通信技术是分布式系统的基础。
2. 数据复制技术：为了提高系统的可靠性和可用性，分布式系统通常会采用数据复制技术。
3. 一致性协议：分布式系统中的数据一致性是一个重要的问题，一致性协议可以保证系统中的数据一致性。
4. 分布式事务：分布式系统中的多个节点可能需要协同完成一个复杂的任务，分布式事务可以确保系统执行的原子性和一致性。
5. 负载均衡：分布式系统中的节点需要协同处理大量的请求，负载均衡技术可以使得系统的负载得到均衡，提高系统性能和可用性。
四、分布式系统的常见问题及解决方案1. 数据一致性问题：分布式系统中的数据一致性是一个常见问题，解决方案包括使用一致性协议、版本控制和事务管理等技术。
2. 并发控制问题：分布式系统中的并发控制是一个重要问题，解决方案包括使用锁、分布式事务和分布式共享内存等技术。
3. 通信延迟问题：分布式系统中的通信延迟可能导致性能下降，解决方案包括使用消息队列、异步通信和缓存等技术。
4. 节点故障问题：分布式系统中的节点故障可能导致系统的不可用，解决方案包括使用容错技术、数据备份和自动故障转移等技术。
五、分布式系统的一些经典算法1. Paxos算法：Paxos算法是一种用于分布式系统中的一致性协议，它可以确保多个节点对某个值达成一致。
2. Raft算法：Raft算法是一种分布式一致性算法，相比Paxos算法更容易理解和实现。
分布式存储的系统和方法分布式存储是一种将大规模数据存储在多个节点上，通过网络连接实现数据共享和访问的技术。
与传统的集中式存储系统相比，分布式存储系统具有高可靠性、高可扩展性和高性能等优势。
本文将从系统架构、数据分布和一致性控制等方面介绍分布式存储的系统和方法。
1.系统架构分布式存储系统通常由多个存储节点组成，每个节点负责存储一部分数据，并通过网络进行通信。
常用的系统架构包括对等网络结构和主从网络结构。
对等网络结构中，每个节点都具有相同的权重且能够相互通信，用户可以直接连接到任何节点进行数据访问。
主从网络结构中，有一个或多个主节点负责接收用户请求和数据管理，其他节点作为从节点用于存储数据和提供服务。
主节点负责数据的划分和分配，从节点负责数据的存储和处理，主从节点之间通过数据复制保持数据的一致性。
2.数据分布数据分布是分布式存储系统的核心问题之一、常用的数据分布策略包括哈希分片和范围分片两种方式。
哈希分片根据数据的关键字进行哈希计算，将数据均匀分散到不同的节点上。
哈希分片具有很好的负载均衡性，但对于范围查询和数据迁移较为困难。
范围分片将数据按照一定的范围进行划分，例如按照时间范围或按照关键字范围划分数据。
范围分片适合于范围查询和数据迁移，但容易导致数据倾斜和节点负载不均衡的问题。
3.一致性控制一致性控制是保证分布式存储系统数据一致性的关键技术。
常用的一致性控制方法包括副本复制和分布式事务。
副本复制是指将数据复制到多个节点上，通过复制机制保证数据的一致性。
经典的副本复制策略包括主备复制、多主复制和链式复制等。
主备复制是指将数据复制到一个主节点和多个备份节点上，主节点负责接收写请求，备份节点负责接收读请求。
主备复制具有较好的数据一致性，但写性能相对较低。
多主复制是指将数据复制到多个节点，每个节点都可以接收写请求，通过协调机制来保证数据一致性。
链式复制是指数据依次从一个节点复制到下一个节点，链式复制可以提高写性能，但对网络延迟和节点故障比较敏感。
分布式存储系统方案随着互联网和大数据时代的到来，数据量的快速增长使得传统的中心化存储系统越来越无法满足存储和访问的需求。
为了解决这一问题，分布式存储系统应运而生。
在本文中，我将介绍一种常见且有效的分布式存储方案，用于解决大规模数据的存储和访问问题。
一、概述分布式存储系统是一种将数据分散存储在多个节点上的系统，每个节点都可以独立地存储和访问数据。
与传统的中心化存储系统不同，分布式存储系统具有更好的可扩展性、容错性和性能。
二、基本原理分布式存储系统方案的基本原理是将大量的数据分片存储在多个节点上，并通过一致性哈希等算法将数据均匀地分布在不同的节点上。
这样做不仅可以实现数据的分散存储，还可以实现数据的冗余备份，提高系统的容错性。
三、系统架构分布式存储系统一般由多个节点组成，每个节点承担着数据存储和访问的功能。
其中，有两个核心组件：数据管理器和数据节点。
1. 数据管理器数据管理器负责整个系统的数据管理和调度。
它负责将数据分片并存储在不同的数据节点上，同时监控各个节点的状态和数据一致性。
它还负责数据节点的动态扩容和故障恢复。
2. 数据节点数据节点是实际存储和访问数据的组件。
每个数据节点都有自己的存储空间，并负责存储和管理被分配到它上面的数据片。
同时，数据节点还负责响应来自用户的数据访问请求。
四、存储策略在分布式存储系统中，存储策略是非常重要的。
一个好的存储策略可以提高系统的性能和可靠性。
在选择存储策略时，需要考虑数据的大小、访问模式、容灾能力等因素。
1. 数据分片数据分片是指将大文件或者大对象分成若干个较小的数据块，分别存储在不同的数据节点上。
这样可以提高存储的并发度和系统的容错性。
2. 冗余备份冗余备份是指将数据的多个副本存储在不同的数据节点上，以提高数据的可靠性。
常见的备份策略有两份、三份等，可以根据实际需要进行选择。
五、数据访问在分布式存储系统中，数据的访问方式也是需要考虑的关键因素。
一个高效的数据访问机制可以提高系统的性能和用户的体验。
汉柏科技分布式存储系统要点王智民 汉柏科技有限公司分布式存储系统分布式存储系统，有块存储、对象存储、文件存储，有不同的开源项目如Ceph、GlusterFS、Sheepdog、Swift，还有不同的商业实现如Google、AWS、微软、金山、七牛、又拍、阿里云还有Qingcloud首先对象存储和文件存储的区别是不大的，存储的都是一样的东西，只是抛弃了统一的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。
独立的互联网存储服务一般都是做对象存储的，因为块存储是给计算机用的，对象存储是给浏览器等HTTP客户端用的。
分布式存储系统的三个问题•对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？•如何对分布式存储的不同实现进行分类？•分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？1.运行或在线系统需要高性能2.离线或备份数据需要高容量，低价格3.所有的数据都必须是可靠的，绝对不能丢•对于块存储，要求的访问时延是 10ms 级的，因为给虚拟机用的，传统硬盘也是10ms 级的时延，请求尺寸都很小，但qps（iops）可能会很高，那么在这种情况下： ◦异地多中心是不现实的，存储要和主机尽量接近，相应地可靠性必然会有所打折◦强一致副本不会过多，强一致要求对时延有影响•对于对象存储，要求的访问时延是 100ms - 1s 级的，请求一般是中到大尺寸，低 qps 的，在这种情况下 ◦可以用更多的分散副本数来换取更高的可靠性，但过多副本增加维持一致性的难度，需要折衷分布式存储系统的三个问题•对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？•如何对分布式存储的不同实现进行分类？•分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？按照存储接口来划分1.对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S32.块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口）3.文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。
分布式存储系统的三个问题•对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？•如何对分布式存储的不同实现进行分类？•分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？按照应用场景来划分1.对象存储（键值数据库）：接口简单，一个对象我们可以看成一个文件，只能全写全读，通常以大文件为主，要求足够的IO带宽。
2.块存储（硬盘）：它的IO特点与传统的硬盘是一致的，一个硬盘应该是能面向通用需求的，即能应付大文件读写，也能处理好小文件读写。
但是硬盘的特点是容量大，热点明显。
因此块存储主要可以应付热点问题。
另外，块存储要求的延迟是最低的。
3.文件存储（文件系统）：支持文件存储的接口的系统设计跟传统本地文件系统如Ext4这种的特点和难点是一致的，它比块存储具有更丰富的接口，需要考虑目录、文件属性等支持，实现一个支持并行化的文件存储应该是最困难的。
但像HDFS、GFS 这种自己定义标准的系统，可以通过根据实现来定义接口，会容易一点。
分布式存储系统的三个问题•对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？•如何对分布式存储的不同实现进行分类？•分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？按照实现技术来划分1.系统的分布式设计：主从、还是全分布式或者是兼而有之，目前现在存储系统因为一致性的要求，以主从为主。
2.底层的单机存储：一种是依赖本地文件系统的接口，如GlusterFS，Swift，Sheepdog，Ceph一种是依赖块接口的，目前只知道Nutanix是使用这个的一种是依赖键值接口的，目前应该只有Ceph是支持（Ceph支持多种单机存储接口）第一种依赖文件系统是因为分布式存储系统本身已经够复杂，实现者很难从上层一直到底层存储都去实现，而本地文件系统已经是一个通用化并且非常成熟的实现，因此分布式存储系统绝大部分（上述提到的都应该是）都会直接依赖本地文件系统。
第二种接口目前只知道Nutanix是支持的（传统的存储厂商的存储产品一般会使用这种方式），这种接口也就是比第一种去掉了文件系统层，实现一个简单的物理块管理即可。
第三种它的主要原因是“存储定义”和对象存储的普及，希望硬盘来提供简单的键值接口即可，如希捷的Kinetic API，Fusionio NVMKV，这种接口另一方面是闪存厂商非常喜爱的，因为闪存的物理特性使得它支持键值接口比快接口容易得多，目前Ceph是支持这种接口，而希捷和华为最近推出了IP硬盘，听说已经实现了Swift上的原型。
分布式存储系统的三个问题•对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？•如何对分布式存储的不同实现进行分类？•分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？按照实现技术来划分（续）3.策略方面，三副本、多AZ六副本和网络RAID都是一类的，它们都是指数据的分布策略来提供数据可用性，通常来说前两者情况就是数据的多个副本分布在所有服务器的几个中，也就是只要超过副本数的服务器挂掉，存储系统就面临部分数据不可用的情况。
网络RAID是为了避免这种情况，比如在1000台服务器的情况，将其分成10台一组的100组，这样同样是一份数据（Data1）的三个副本都只属于某一个组，它不可用只当1组内（10台）中超过3个台机器不可用时才会发生，这样概率会小非常多。
EC（擦除码）是一个类副本策略，它可以理解为增强版的复制，更少的副本可以达到更好的数据可用。
4.硬件方面，SSD，SAS，SATA和内存的组合是为了提供数据访问的性能。
千兆、万兆甚至Inifiniband是组合是为了提供网络传输的性能。
分布式存储系统的三个问题•对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？•如何对分布式存储的不同实现进行分类？•分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？实际上这个计算是需要依赖于存储系统本身的。
我们使用Ceph，Ceph的优势是提供了一个叫CRush算法的实现，可以轻松根据需要来规划数据的副本数和高可用性。
参考Ceph提供的模型定义来规划自己的。
这是我的同事朱荣泽做的故障计算，这个计算只针对副本策略，并不适合使用EC（擦除码）的情况。
硬盘发生故障的概率是符合泊松分布的。
fit = failures in time = 1/MTTF ~= 1/MTBF = AFR/(24*365)事件概率 Pn(λ,t) = (λt)n e-λt / n!这里只计算丢失数据的概率，不计算丢失每个object的概率。
N代表OSD的个数、R代表副本数、S代表scatter width，关系着recovery时间我们忽略Non-Recoverable Errors的概率计算1年内任意R个OSD发生相关故障概率的方法是：1年内OSD故障的概率。
在recovery时(R-1)个OSD发生故障的概率。
以上概率相乘。
假设结果是Pr因为任意R个OSD不一定属于Ceph的Copy Sets，则Ceph的丢失Copy Sets的概率是：M = Copy Sets Number在N个OSD中，任意R个OSD的组合数是 C(R,N)丢失Copy Sets的概率是 Pr * M / C(R, N)。
最终公式是：P = func(N, R, S, AFR)分布式存储系统的三个问题•对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？•如何对分布式存储的不同实现进行分类？•分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？可靠性的定义可以有不同，比如有人会定义为：假设整个系统有 L 个对象，在 1 年内会损失 m 个对象，那么可靠性为1 - m/L。
我在我那篇文章中的定义是：整个系统有 L 块硬盘，1 年内丢失数据的概率是多少（而不管丢失了多少个对象）。
沿用文章中的可靠性定义，数据可靠性的计算涉及到以下几个量：集群规模-总硬盘数目（L）、容错度（M）、修复速度（t）、单盘可靠性（p：在t时间内损坏的概率）我的计算方法是，先计算这L块硬盘在t时间内同时损坏M+1块硬盘的概率是多少（Pt，也就是丢失数据的概率，当然有细心的网友说t时间内同时损坏M+1块盘不一定会丢失数据，这点当然是正确的，但是这个丢失数据的概率虽然不为1但是非常接近1，而且此时对软件系统来说已经是失控状态，为了简化计算假设为1），然后把时间拉长到1年（T）的数据丢失概率（P）。
这个拉长是非常简单换算公式：P = 1 - (1 - Pt)^(T/t) ≈ Pt * (T/t)所以关键是计算 Pt（这L块硬盘在t时间内同时损坏M+1块硬盘的概率）。
我们扩展一下，用 Pt(i) 表示 t 时间内有且仅有 i 块盘损坏的概率。
前面的 Pt 实际上是 Pt(>M)，而不是 Pt(M+1)。
不难得出：Pt(>M) = 1 - Pt(0) - Pt(1) - ... - Pt(M)好了，我们就剩下计算 Pt(i) 了。
这个概率的计算比较常规：Pt(i) = C(L, i) * p^i * (1-p)^(L-i)其中 C(L, i) 是组合数，也就是 C(L, i) = L! / (i! * (L-i)!)至此整个计算过程完成。
不过有一个细节需要说明下，由于以下两个原因，你无法用计算机常规的浮点数计算来得到 P：•C(L, i) 值会很大，甚至会超过 float64 浮点类型的最大值（约为1e308），用浮点运算最终会变 Inf（无穷大）。
•p 非常小，这会导致计算过程精度损失非常大，计算的累计误差无法忽略，答案和理论值大相径庭。
所以如果你真要去算这个概率，需要用无损计算的数学包。
