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分布式文件系统设计与实现实验报告引言:分布式文件系统是指将存储在不同物理位置的文件以一种透明、统一的方式组织起来，使用户能够像访问本地文件一样方便地对其进行存取。
本实验旨在设计和实现一个分布式文件系统，通过研究其原理和算法，探索其在分布式计算环境下的性能和可扩展性。
设计与实现:1. 架构设计1.1 主从架构1.2 对等架构1.3 混合架构2. 文件分配算法2.1 随机分配算法2.2 基于哈希的分配算法2.3 基于一致性哈希的分配算法3. 数据一致性管理3.1 副本机制3.2 一致性协议4. 容错与恢复4.1 容错机制4.2 数据恢复算法5. 性能优化5.1 负载均衡策略5.2 数据缓存技术实验过程与结果:在实验中，我们选取了对等架构作为设计的基础。
首先，我们搭建了一个由多台计算机组成的分布式系统，并在其上安装了相应的操作系统和软件环境。
然后，我们根据设计与实现的要求，编写了相应的代码，并进行了测试和优化。
实验结果表明，我们设计与实现的分布式文件系统具有较好的性能和可扩展性。
通过合理的文件分配算法和一致性管理策略，我们实现了文件的快速存取和数据的一致性维护。
同时，通过容错与恢复机制，我们提高了系统的可靠性和稳定性。
此外，我们还采用了负载均衡和数据缓存等技术，有效地优化了系统的性能。
结论:本实验的设计与实现进一步深化了对分布式文件系统的理解，并验证了相关算法和策略的可行性和有效性。
通过实验过程中遇到的问题和得到的经验，我们对分布式系统的设计与实现有了更深入的认识。
未来，我们将进一步改进和扩展分布式文件系统的功能，以适应更复杂的分布式计算环境。
参考文献:[1] Tanenbaum, A. S., & Van Steen, M. (2002). Distributed systems: principles and paradigms. Pearson Education.[2] Ghemawat, S., Gobioff, H., & Leung, S. T. (2003). The Google file system. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 37(5), 29-43.[3] DeCandia, G., Hastorun, D., Jampani, M., Kakulapati, G., Lakshman,A., Pilchin, A., ... & Vosshall, P. (2007). Dynamo: Amazon’s highly available key-value store. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 41(6), 205-220.。
基于分布式文件系统的即插即用方法研究作者：田晓波徐欣来源：《现代电子技术》2010年第02期摘要:按照地球剖分理论,地球表面经过剖分后,单个剖分面片将对应所属的地理信息数据载体。
在实际应用中需要动态调度不同面片的数据,与之对应的存储载体频繁接入、退出系统。
分布式文件系统是目前海量数据存储的首要解决方案,但尚未广泛应用到全球地理信息系统中。
以分布式文件系统理论为基础,通过物理、协议、应用三个层次的分析,提出包括网络环境即插即用、网络资源搜索技术以及全球多维GIS数据模型设计等在内的关键技术,以实现全球地理信息系统中存储设备灵活接入和移出存储集群,为全球地理信息系统的存储资源管理提供积极的思路与方法。
关键词:分布式文件系统;全球地理信息系统;即插即用技术;资源动态调度中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)02-057-03Research of Quick Insertion and Usage Method Based on Distributed File SystemTIAN Xiaobo,XU Xin(Electronic Science and Engineering Institute,National University of Defence and Technology,Changsha,410073,China)Abstract:By the theory of global partition,every partition slice can contact with its geographical information data storage after the globe is partitioned.In the occasion of practical usage,dynamic data movements of different partition slice are usually needed,the devices which store information get in and out of system frequently.Distibuted file system is now the main resolvement for massive data storage,but hardly applied in global GIS.Based on distributed file system brings forward corresponding key techniques and methods including network quick insertion and usage,network searching techniques and global multi_dimentional data module designing,for the fulfillment of agile getting in and getting out with the storage devive.This paper supplies positive idea and method for management of global GIS.Keywords:distibuted file system;global geographical information system;quick insertion and usage;dynamic resource movement0 引言地理信息系统(GIS)是一个用于管理、分析和显示,并在不同系统和地点的用户间传递地理信息数据的系统。
分布式文件系统实验报告引言：“分布式文件系统”这个概念最早在20世纪80年代被提出，并随着科技的发展得到了广泛应用。
它是一种能够分布式管理和存储大量文件的系统，可以提供高性能的数据访问和共享。
本实验报告旨在通过对分布式文件系统的设计和实验的描述，来展现其在解决数据存储和访问的问题上的优越性及应用价值。
1. 实验背景在当今信息时代，企业和组织需要存储和处理大量的数据，传统的集中式文件系统已经不能满足这种需求，因此分布式文件系统应运而生。
分布式文件系统能够将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了存储容量和性能，还具备高可用性和容错性。
2. 实验目的本次实验的目的是设计和实现一个基于分布式存储的文件系统，通过模拟网络上不同节点之间的数据传输和共享，验证其在数据存储和访问方面的优势，并对其性能进行评估和分析。
3. 测试环境与实验步骤3.1 测试环境搭建通过搭建一组具有不同存储能力和计算资源的分布式节点，构建一个分布式文件系统的实验环境。
在每个节点上安装相应的软件，并进行配置和连接，确保节点之间可以相互通信和共享数据。
3.2 实验步骤3.2.1 文件分布和备份策略设计根据实验需求和数据分布情况，设计文件的分布和备份策略，确定文件在各节点之间的存储位置以及备份方式。
可以采用数据分块的方式，将一个文件分成多个块并分别存储在不同节点上，同时进行冗余备份，提高数据的可靠性和可用性。
3.2.2 数据读写和一致性协议实现设计和实现数据的读写操作以及分布式一致性协议，保证在多个节点之间进行数据访问时的数据一致性和正确性。
可以采用Paxos或Raft 等一致性算法来实现。
3.2.3 性能评估和分析通过模拟不同的负载情况和数据访问模式，对分布式文件系统进行性能评估和分析。
可以测量系统的吞吐量、延迟以及数据一致性的开销，比较不同的存储和访问策略对系统性能的影响。
4. 实验结果与讨论根据实验数据和结果，对分布式文件系统进行评估和分析。
hdfs研究背景及意义HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。
它是Hadoop生态系统的核心组件之一，被广泛应用于大数据领域的研究和实践中。
本文将从HDFS的研究背景和意义两个方面进行探讨。
一、研究背景随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
传统的存储和处理方式已经无法满足日益增长的数据量和复杂性。
因此，人们迫切需要一种高效、可靠、可扩展的存储和处理方案。
HDFS 应运而生，它通过将数据分散存储在多台机器上，提供了高扩展性和容错性，能够处理海量数据的存储和计算需求。
二、意义1. 处理大规模数据：HDFS的设计初衷就是为了存储和处理大规模数据。
它通过将文件切分成多个块，并在多个机器之间进行分布式存储，从而实现了数据的并行读写和处理。
这种设计能够充分利用集群的计算和存储资源，提高数据处理的效率。
2. 高可靠性：HDFS采用了数据冗余和容错机制，确保数据的可靠性和完整性。
它将数据块复制多份，并存储在不同的机器上，一旦某个机器发生故障，系统可以自动切换到其他备份进行读取和计算。
这种冗余机制有效地防止了数据丢失和服务中断。
3. 高扩展性：HDFS的设计理念是“廉价硬件+软件容错”，它可以在普通的廉价服务器上构建一个大规模的存储集群。
当数据量增加时，可以简单地通过增加机器来扩展存储容量和计算能力，而不需要对现有的系统进行修改或升级。
4. 适应多种应用场景：HDFS不仅适用于离线批处理的大数据分析，也可以支持实时流式处理和交互式查询。
它提供了多种文件操作接口和数据访问方式，可以根据不同的应用需求进行选择。
同时，HDFS与其他Hadoop生态系统的组件（如MapReduce、HBase 等）紧密集成，为用户提供了一个全面的大数据解决方案。
5. 开源社区支持：HDFS作为Apache Hadoop项目的核心组件，拥有庞大的开源社区支持。
分布式文件系统的研究与优化分布式文件系统（Distributed File System，简称DFS）是一种基于分布式计算机网络的文件系统，可以支持跨多个节点对文件进行存储和访问。
在大规模分布式系统中，DFS可以提供可靠性、可扩展性和灵活性等优势。
DFS的研究与优化主要围绕以下几个方面展开：1.数据一致性：DFS中的多个节点可能同时对同一个文件进行写入或修改操作，因此数据一致性是一个重要的问题。
研究者们提出了许多解决方案，如锁机制、乐观并发控制等。
优化的目标是在保证数据一致性的前提下，尽量减少对性能的影响。
2.数据分布和负载均衡：DFS中需要将文件划分成多个存储片段，并将这些片段分布到不同的节点上实现负载均衡。
研究者们通过动态调整文件片段的划分策略和节点的选择，以提高系统的整体性能。
3.容错和可靠性：由于DFS的节点数目较多，节点故障是不可避免的。
为了保证DFS的可靠性，研究者们提出了多种容错机制，如数据备份、局部修复等。
优化的目标是在保证可靠性的前提下，提高系统的容错性能。
4.性能优化：DFS的性能优化主要包括数据读取和写入的加速、网络带宽的利用、并行处理等。
研究者们通过改进算法、优化通信协议和提高硬件配置等方式，不断提高DFS的性能。
5.安全性和隐私保护：DFS可能存储着用户的敏感数据，保护用户数据的安全和隐私是一个重要的问题。
研究者们提出了许多安全和隐私保护的方法，如数据加密、访问控制等。
近年来，随着大数据的发展，DFS也面临着新的挑战和优化方向。
例如，如何处理海量数据的并发访问、如何提高系统的可扩展性和容量等。
为了应对这些挑战，研究者们提出了一些新的优化策略和算法，如分布式存储系统的分段管理和数据流水线等。
总之，分布式文件系统的研究与优化是一个复杂而且广泛的领域。
我们需要综合考虑数据一致性、性能、扩展性和安全性等因素，并通过优化算法、网络协议和硬件配置等手段来提高DFS的整体性能和可靠性。
分布式文件系统的设计与实现随着大数据和云计算技术的发展，分布式文件系统成为了越来越多企业的首选。
分布式文件系统有着高可用性、高容错性和高扩展性等特点，可以满足在大规模数据存储和访问方面的各种需求。
本文将介绍分布式文件系统的设计与实现，主要内容包括分布式文件系统的基本概念、分布式文件系统的设计原则、分布式文件系统的实现技术、分布式文件系统的优点和未来发展方向等。
一、分布式文件系统的基本概念分布式文件系统是一种允许多台计算机之间共享文件并统一管理的系统。
分布式文件系统分为两种：一种是通过网络连接的分布式文件系统，另一种是通过多个独立的文件系统进行多个远程文件系统的协调和管理的全局分布式文件系统。
二、分布式文件系统的设计原则1. 分布式 - 文件系统是分布在多个节点上的，充分发挥了计算机资源。
2. 可扩展性 - 文件系统是可扩展的，可以随着需求的增加而扩展。
3. 容错性 - 文件系统可以保证即使在某个节点故障或通信中断的情况下，数据也不会丢失。
4. 高性能 - 文件系统能够在多个节点上并行进行文件访问，大大提高了文件读写的性能。
5. 方便管理 - 文件系统应该可以方便的管理，包括文件的备份与恢复、数据的同步与迁移、节点的添加与删除等。
三、分布式文件系统的实现技术1. 硬件负载均衡技术硬件负载均衡技术可以将文件系统访问请求均匀地分发到多个文件系统节点上，从而达到提高文件系统的吞吐量、降低延迟和提高可用性的目的。
2. 虚拟文件系统技术虚拟文件系统技术可以将不同类型的文件系统中的文件映射到同一个虚拟文件系统中，从而方便用户进行统一访问。
3. 缓存技术缓存技术通过将常用文件缓存到内存或固态硬盘中，可以大大降低文件系统的读写延迟。
4. RAID技术RAID技术可以将多个硬盘分组，从而提高磁盘读写速度和可靠性。
5. 分布式存储技术分布式存储技术可以将文件分散存储在多个节点上，从而提高文件系统的可扩展性和容错性。
四、分布式文件系统的优点1. 高可用性 - 在文件系统的任何一个节点故障时，可以自动切换到其他节点，从而保证系统的稳定性和可用性。
分布式系统常用技术及案例分析随着互联网和移动互联网的快速发展，分布式系统成为了大规模数据处理和高并发访问的重要技术手段。
分布式系统能够充分利用多台计算机的资源，实现数据存储和计算任务的分布式处理，提高系统的可靠性和扩展性。
本文将围绕分布式系统的常用技术和相关案例进行分析，希望能够为读者提供一些参考和启发。
首先，我们来介绍一些常用的分布式系统技术。
分布式文件系统是分布式系统的重要组成部分，它能够将文件存储在多台计算机上，并提供统一的文件访问接口。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）就是一个典型的分布式文件系统，它采用了主从架构，将大文件分割成多个块存储在不同的计算节点上，实现了高可靠性和高吞吐量的文件存储和访问。
另外，分布式计算框架也是分布式系统中的关键技术之一。
MapReduce是一个经典的分布式计算框架，它能够将大规模的数据集分解成多个小任务，并在多台计算机上并行处理这些任务，最后将结果汇总起来。
通过MapReduce框架，用户可以方便地编写并行计算程序，实现大规模数据的分布式处理。
除了以上介绍的技术之外，分布式数据库、分布式消息队列、分布式缓存等技术也是分布式系统中常用的组件。
这些技术能够帮助系统实现数据的高可靠性存储、实时消息处理和高性能的数据访问。
在实际的系统设计和开发中，根据具体的业务需求和系统规模，可以选择合适的分布式技术来构建系统架构。
接下来，我们将通过一些实际案例来分析分布式系统的应用。
以电商行业为例，大型电商平台需要处理海量的用户数据和交易数据，这就需要构建高可靠性和高性能的分布式系统。
通过采用分布式文件系统存储用户数据和商品信息，采用分布式计算框架实现数据分析和推荐系统，再配合分布式缓存和消息队列实现实时交易处理，可以构建一个完善的分布式系统架构。
另外，互联网金融领域也是分布式系统的重要应用场景。
互联网金融平台需要处理大量的交易数据和用户行为数据，保障数据的安全性和一致性是至关重要的。
分布式文件系统研究由于工作性质的关系，我觉得自己很有必要对当今主流的分布式文件系统（Distributed File System，DFS）做系统的研究，总结优缺点，为下一步的工作提供必要的参考。
因此，我动手搜集了不少资料，并进行了很初步的学习，以后我会把自己对DFS的学习心得整理起来，陆续放到博客上来。
这就当是开篇吧，嘿嘿概述文件系统是操作系统的一个重要组成部分，通过对操作系统所管理的存储空间的抽象，向用户提供统一的、对象化的访问接口，屏蔽对物理设备的直接操作和资源管理。
根据计算环境和所提供功能的不同，文件系统可划分为四个层次，从低到高依次是：单处理器单用户的本地文件系统，如DOS的文件系统；多处理器单用户的本地文件系统，如OS/2的文件系统；多处理器多用户的本地文件系统，如Unix的本地文件系统；多处理器多用户的分布式文件系统，如Lustre文件系统。
本地文件系统（Local File System）是指文件系统管理的物理存储资源直接连接在本地节点上，处理器通过系统总线可以直接访问。
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。
由于互联网应用的不断发展，本地文件系统由于单个节点本身的局限性，已经很难满足海量数据存取的需要了，因而不得不借助分布式文件系统，把系统负载转移到多个节点上。
传统的分布式文件系统（如NFS）中，所有数据和元数据存放在一起，通过单一的存储服务器提供。
这种模式一般称之为带内模式（In-band Mode）。
随着客户端数目的增加，服务器就成了整个系统的瓶颈。
因为系统所有的数据传输和元数据处理都要通过服务器，不仅单个服务器的处理能力有限，存储能力受到磁盘容量的限制，吞吐能力也受到磁盘I/O和网络I/O的限制。
在当今对数据吞吐量要求越来越大的互联网应用中，传统的分布式文件系统已经很难满足应用的需要。
于是，一种新的分布式文件系统的结构出现了，那就是利用存储区域网络（SAN）技术，将应用服务器直接和存储设备相连接，大大提高数据的传输能力，减少数据传输的延时。
在这样的结构里，所有的应用服务器都可以直接访问存储在SAN中的数据，而只有关于文件信息的元数据才经过元数据服务器处理提供，减少了数据传输的中间环节，提高了传输效率，减轻了元数据服务器的负载。
每个元数据服务器可以向更多的应用服务器提供文件系统元数据服务。
这种模式一般称之为带外模式（Out-of-band Mode）。
最近的Storage Tank、CXFS、Lustre、BWFS等都采用这样的结构，因此它们可以取得更好的性能和扩展性。
区分带内模式和带外模式的主要依据是，关于文件系统元数据操作的控制信息是否和文件数据一起都通过服务器转发传送。
前者需要服务器转发，后者是直接访问。
分布式文件系统的历史随着计算机应用范围的扩展，通过文件访问接口在不同主机之间共享文件的需求日益增强。
下面分为几个阶段介绍分布式文件系统的发展过程。
最初的分布式文件系统应用发生在20世纪70年代，之后逐渐扩展到各个领域。
从早期的NFS到现在的StorageT ank，分布式文件系统在体系结构、系统规模、性能、可扩展性、可用性等方面经历了巨大的变化。
第一代分布式文件系统（1980年代）早期的分布式文件系统一般以提供标准接口的远程文件访问为目的，更多地关注访问的性能和数据的可靠性，以NFS和AFS(Andrew File System)最具代表性，它们对以后的文件系统设计也具有十分重要的影响。
NFS从1985年出现至今，已经经历了四个版本的更新，被移植到了几乎所有主流的操作系统中，成为分布式文件系统事实上的标准。
NFS利用Unix系统中的虚拟文件系统（Virtual File System，VFS）机制，将客户机对文件系统的请求，通过规范的文件访问协议和远程过程调用，转发到服务器端进行处理；服务器端在VFS之上，通过本地文件系统完成文件的处理，实现了全局的分布式文件系统。
Sun公司公开了NFS的实施规范，互联网工程任务组（The Internet Engineering T ask Force，IETF）将其列为征求意见稿（RFC-Request for Comments），这很大程度上促使NFS的很多设计实现方法成为标准，也促进了NFS的流行。
NFS不断发展，在第四版中提供了基于租赁（Lease）的同步锁和基于会话（Session）语义的一致性等。
Carnegie Mellon大学在1983年设计开发的AFS将分布式文件系统的可扩展性放在了设计和实现的首要位置，并且着重考虑了在不安全的网络中实现安全访问的需求。
因此，它在位置透明、用户迁移、与已有系统的兼容性等方面进行了特别设计。
AFS具有很好的扩展性，能够很容易地支持数百个节点，甚至数千个节点的分布式环境。
同时，在大规模的分布式文件系统中，AFS利用本地存储作为分布式文件的缓存，在远程文件无法访问时，依然可以部分工作，提高了系统可用性。
后来的Coda File System、Inter-mezzo File System 都受到AFS的影响，更加注重文件系统的高可用性（High Availability）和安全性，特别是Coda，在支持移动计算方面做了很多的研究工作。
早期的分布式文件系统一般以提供标准接口的远程文件访问为目的，在受网络环境、本地磁盘、处理器速度等方面限制的情况下，更多地关注访问的性能和数据的可靠性。
AFS 在系统结构方面进行了有意义的探索。
它们所采用的协议和相关技术，为后来的分布式文件系统设计提供了很多借鉴。
第二代分布式文件系统（1990～1995）20世纪90年代初，面对广域网和大容量存储应用的需求，借鉴当时先进的高性能对称多处理器的设计思想，加利福尼亚大学设计开发的xFS，克服了以前的分布式文件系统一般都运行在局域网（LAN）上的弱点，很好地解决了在广域网上进行缓存，以减少网络流量的难题。
它所采用的多层次结构很好地利用了文件系统的局部访问的特性，无效写回（Invalidation-based Write Back）缓存一致性协议，减少了网络负载。
对本地主机和本地存储空间的有效利用，使它具有较好的性能。
Tiger Shark并行文件系统是针对大规模实时多媒体应用设计的。
它采用了多种技术策略保证多媒体传输的实时性和稳定性：采用资源预留和优化的调度手段，保证数据实时访问性能；通过加大文件系统数据块的大小，最大限度地发挥磁盘的传输效率；通过将大文件分片存储在多个存储设备中，取得尽量大的并行吞吐率；通过复制文件系统元数据和文件数据，克服单点故障，提高系统可用性。
基于虚拟共享磁盘Petal的Frangipani分布式文件系统，采用了一种新颖的系统结构—分层次的存储系统。
Petal提供一个可以全局统一访问的磁盘空间。
Frangipani基于Petal 的特性提供文件系统的服务。
这种分层结构使两者的设计实现都得到了简化。
在Frangipani 中，每个客户端也是文件系统服务器，参与文件系统的管理，可以平等地访问Petal提供的虚拟磁盘系统，并通过分布式锁实现同步访问控制。
分层结构使系统具有很好的扩展性，可以在线动态地添加存储设备，增加新用户、备份等，同时系统具有很好的机制来处理节点失效、网络失效等故障，提高了系统的可用性。
Slice File System（SFS）考虑标准的NFS在容量、性能方面存在的限制，采用在客户机和服务器之间架设一个μproxy中间转发器，以提高性能和可扩展性。
它将客户端的访问分为小文件、元数据服务、大文件数据三类请求。
通过μproxy将前两种请求转发到不同的文件服务器上，将后者直接发送到存储服务器上。
这样SFS系统就可以支持多个存储服务器，提高整个系统的容量和性能。
μproxy根据请求内容的转发是静态的，对于整个系统中负载的变化难以做出及时反应。
第三代分布式文件系统（1995～2000）网络技术的发展和普及应用极大地推动了网络存储技术的发展，基于光纤通道的SAN、NAS得到了广泛应用。
这也推动了分布式文件系统的研究。
在这个阶段，计算机技术和网络技术有了突飞猛进的发展，单位存储的成本大幅降低。
而数据总线带宽、磁盘速度的增长无法满足应用对数据带宽的需求，存储子系统成为计算机系统发展的瓶颈。
这个阶段，出现了多种体系结构，充分利用了网络技术。
出现了多种分布式文件系统体系结构，如Global File System（GFS）、General Parallel File System （GPFS）、惠普的DiFFS、SGI公司的CXFS、EMC的HighRoa d、Sun的qFS、XNFS等。
数据容量、性能和共享的需求使得这一时期的分布式文件系统管理的系统规模更大、系统更复杂，对物理设备的直接访问、磁盘布局和检索效率的优化、元数据的集中管理等都反映了对性能和容量的追求。
规模的扩展使得系统的动态性，如在线增减设备、缓存的一致性、系统可靠性的需求逐渐增强，更多的先进技术应用到系统实现中，如分布式锁、缓存管理技术、SoftUpdates技术、文件级的负载平衡等。
第四代分布式文件系统（2000年以后）随着SAN和NAS两种结构逐渐成熟，研究人员开始考虑如何将两种结构结合起来。
网格的研究成果等也推动了分布式文件系统体系结构的发展。
随着SAN和NAS两种体系结构逐渐成熟，研究人员开始考虑如何将两种体系结构结合起来，以充分利用两者的优势。
另一方面，基于多种分布式文件系统的研究成果，人们对体系结构的认识不断深入，网格的研究成果等也推动了分布式文件系统体系结构的发展。
这一时期，IBM的StorageTank、Cluster的Lustre、Panasas的PanFS、蓝鲸文件系统（BWFS）等是这种体系结构的代表。
各种应用对存储系统提出了更多的需求：∙大容量：现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快；∙高性能：数据访问需要更高的带宽；∙高可用性：不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；∙可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；∙可管理性：随着数据量的飞速增长，存储的规模越来越庞大，存储系统本身也越来越复杂，这给系统的管理、运行带来了很高的维护成本；∙按需服务：能够按照应用需求的不同提供不同的服务，如不同的应用、不同的客户端环境、不同的性能等。
处于这个阶段的系统都在研究中，但从中也可以看出一些发展趋势：体系结构的研究逐渐成熟，表现在不同文件系统的体系结构趋于一致；系统设计的策略基本一致，如采用专用服务器方式等；每个系统在设计的细节上各自采用了很多特有的先进技术，也都取得了很好的性能和扩展性。
