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2. 求 分布式對象存儲 原理 架構及Go語言實現 pdf
分布式存儲架構由三個部分組成：客戶端、元數據伺服器和數據伺服器。客戶端負責發送讀寫請求，緩存文件元數據和文件數據。元數據伺服器負責管理元數據和處理客戶端的請求，是整個系統的核心組件。數據伺服器負責存放文件數據，保證數據的可用性和完整性。該架構的好處是性能和容量能夠同時拓展，系統規模具有很強的伸縮性。
對象存儲最常用的方案，就是多台伺服器內置大容量硬碟，再裝上對象存儲軟體，然後再額外搞幾台服務作為管理節點，安裝上對象存儲管理軟體。管理節點可以管理其他伺服器對外提供讀寫訪問功能。
之所以出現了對象存儲這種東西，是為了克服塊存儲與文件存儲各自的缺點，發揚它倆各自的優點。簡單來說塊存儲讀寫快，不利於共享，文件存儲讀寫慢，利於共享。能否弄一個讀寫快，利 於共享的出來呢。於是就有了對象存儲。
3. 分布式基礎-存儲引擎
題目和文章內容有點不太符合,這里存儲引擎是指單機存儲引擎。對於分布式存儲系統來說，存儲引擎是必須的。存儲引擎決定了數據在內存和磁碟中具體如何存儲的，如何方便地拿出來的問題。可以說直接決定了存儲系統的性能和可以干什麼，不可以干什麼的問題；本文參考《數據密集型應用系統的設計》 和《大規模分布式存儲系統原理解析和架構實戰》。
存儲系統的功能做機制的簡化就是存儲和查詢，如果從一般功能出發就是基礎的增刪改查。從最簡單的開始想起，最簡單的存儲系統，無非就是把數據直接寫入到文件中（可以按照K,V一行方式存儲），需要的時候就順序讀取文件，找到可以需要查詢的行。這在少量的數據的時候並沒有問題，但是如果是大批量數據，幾百MB或者幾GB，甚至TB，PB的時候，順序讀取大量文件那速度慢的嚇人。
順序讀取文件做遍歷查找，速度很慢，我們第一想到的思路是建索引，索引最常用的就是哈希表了，如果我們對文件中的數據建個索引，Key 保存著我們下次要查詢的值，Value對應這哪個文件的哪個位置。在內存中保存這個索引，下次查詢的時候，我們通過哈希錶快速定位到文件和位置，就可以迅速取到需要的值了。Bitcask折中日誌型小型文件系統就採用這種存儲方法，它可以提供高性能的讀寫，只需要經過一次磁碟的定址就可以獲取到所需要的數據。
作為日誌型的存儲系統，Bitcask的刪除和修改是通過順序記錄到文件中，並不是對原來的文件進行修改，這減少了隨機磁碟的讀寫操作。數據寫入到文件中，如果一直寫，顯然文件越來越大，不便於操作，所以限制文件的大小，當大小達到一定規模後，重新寫入一個文件。 對於更新和刪除的數據，如果不處理，會產生大量的垃圾數據，佔用了空間，所以後台會定時進行文件合並，合並的時候刪除標記刪除的具體數據。
Bitcask
哈希存儲引擎的數據分為兩份，一份是內存中的數據，一個是磁碟的文件，系統崩潰後，磁碟中的哈希表就沒有了。如果恢復的時候通過讀取文件的方式也是可以重建的，但是如果文件很多，很大，恢復的時間就會很長，Bitcask對每個段的文件的哈希錶快照存儲在文件中，下次恢復的時候可以快速恢復。
Bitcask只有一個寫入線程追加，可以採用多個讀取的線程並發讀取，性能上還是很不錯。
哈希存儲引擎 因為採用哈希表，查找的性能不錯，但是同樣因為採用哈希存儲引擎，會導致范圍查詢，只能通過遍歷的方式去查詢數據，范圍查詢慢。
剛才結構也說了，索引必須可以保存在內存中，才可以性能夠好，但是如果數據量超大，內存中無法保存，保存到磁碟中，會產生大量的隨機訪問。另外哈希還存在著哈希沖突的問題。
剛才的哈希存儲引擎的兩個缺點，一是范圍查詢性能很差，我們要做范圍查詢，最好數據是有序的，有序的就可以不用遍歷全部數據去做范圍查詢了。所以我們內存的數據不就不適合哈希索引，我們可以考慮改造成一個支持排序的數據結構。 另外剛才的哈希存儲引擎，數據是按照順序寫入到數據文件中的，如果同一個key的多次更新，只保留最後一個數據的時候，是不是挺麻煩。
我們可以將文件中和內存中的數據都排序，這種格式稱為排序字元串，在Level DB中叫SSTable。文件中的K-V結構排序後，好處是我們在做多文件合並的時候，可以按照多路歸並的演算法，快速排序，用多個指針依次比較和後移就可以辦到。多個文件含有同一個值的時候，我們可以保留最新的欄位值。
內存中的數據排序後，我們不一定對所有的數據的key都保存，可以只保存部分，根據key的排序特性，也可以很容易找到要找的值。 由於要對內存中的數據排隊，而且數據要經常插入和刪除，所以紅黑樹和AVL樹是比較適合這種場合。對於存儲在磁碟上的文件，也是有序的，用普通的AVL樹或紅黑樹，保存到磁碟上後，數據多的話，樹的層次會很高，這樣通過多個指針需要多次隨機讀取，所以一般採用專門為大數據存儲磁碟而設計的B+樹，B+樹的每個節點的分叉很多，一個節點可能有上千個分支。這樣很少的層次就可以支持大量的數據了。
這種引擎如何寫入數據：
如何讀取數據：
這個存儲引擎就是LSM 存儲引擎的本質了，Level DB 就是採用這個存儲引擎的。
類似的存儲引擎還用於HBASE，以前還記得學習HBase的時候minor compaction（少量的HFile合適小文件合並，為提升性能同時減少IO壓力）和major compaction（一個Node節點的所有文件合並），還比較迷茫。 從上圖的Level DB存儲引擎圖可以看出，數據處理過程：
說明清單文件保存的是元數據信息，記錄了每個SSTable文件所屬的Level，文件中的key的最大值和最小值。同時由於SSTable文件經常變動的，所以增加個當前文件指向當前的清單文件這樣操作起來就不用加鎖了。
相對於以上兩種引擎，B樹存儲引擎應用的最廣泛，在關系型資料庫中運用的很多。B樹存儲引擎不光支持隨機查詢，還很好地支持范圍查詢。像SSTable一樣，B樹引擎同樣保持了對key的排序。在文件存儲上，還是有很大的差異。LSM存儲引擎的段文件大小不一，是順序寫入到磁碟的。B-Tree不像LSM樹那樣有內存表和SSTable，而只有一個B樹，當然一些頂層塊常在內存中。
B樹是按照塊存儲資料庫的數據的，它一般是一個多叉樹，比如InnoDB引擎採用B+樹存儲，每個節點大概有1200個子分支。B樹分為葉子節點和非葉子節點，葉子節點存儲的是key和具體的數據，而非葉子節點存的是key和磁碟地址。
B樹存儲結構
以B+樹為例說明查詢和插入的基本流程
讀取一個節點，如果對應的節點所在的數據頁不在內存中，需要按照下面的過程從磁碟中讀取，然後緩存在內存中。
插入和更新按照InnoDB引擎為例的話,還是比較復雜。
實際中還涉及到bin log日誌。可以看到實際工程中，B-樹引擎還是通過redo log這種WAL日誌，用順序磁碟讀寫替換了隨機讀寫；change buffer 減少了隨機讀數據的過程，可以合並多條修改記錄，一次性寫，增加了性能。
B樹和LSM樹相比有以下特點： B-樹引擎特點：
4. 分布式存儲都有哪些，基本實現原理是什麼
vCluster分布式存儲是國內性能最佳、功能最全的分布式存儲產品，比當前流行的某開源分布式軟體功能多出100餘項，功能優化30餘項。vCluster分布式存儲系列採用先進的分布式架構，將一個任務分給多個存儲節點並行處理，大大提高了存儲效率。其堆棧性和模塊化設計提高了存儲的健碩型和擴展性，完全符合企業存儲從現在到未來的IT架構發展趨勢。
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書名：大規模分布式存儲系統
作者：楊傳輝
豆瓣評分：7.8
出版社：機械工業出版社
出版年份：2013-9-1
頁數：293
內容簡介：
《大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰》是分布式系統領域的經典著作，由阿里巴巴高級技術專家「阿里日照」（OceanBase核心開發人員）撰寫，陽振坤、章文嵩、楊衛華、汪源、余鋒（褚霸）、賴春波等來自阿里、新浪、網易和網路的資深技術專家聯袂推薦。理論方面，不僅講解了大規模分布式存儲系統的核心技術和基本原理，而且對谷歌、亞馬遜、微軟和阿里巴巴等國際型大互聯網公司的大規模分布式存儲系統進行了分析；實戰方面，首先通過對阿里巴巴的分布式資料庫OceanBase的實現細節的深入剖析完整地展示了大規模分布式存儲系統的架構與設計過程，然後講解了大規模分布式存儲技術在雲計算和大數據領域的實踐與應用。
《大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰》內容分為四個部分：基礎篇——分布式存儲系統的基礎知識，包含單機存儲系統的知識，如數據模型、事務與並發控制、故障恢復、存儲引擎、壓縮/解壓縮等；分布式系統的數據分布、復制、一致性、容錯、可擴展性等。范型篇——介紹谷歌、亞馬遜、微軟、阿里巴巴等著名互聯網公司的大規模分布式存儲系統架構，涉及分布式文件系統、分布式鍵值系統、分布式表格系統以及分布式資料庫技術等。實踐篇——以阿里巴巴的分布式資料庫OceanBase為例，詳細介紹分布式資料庫內部實現，以及實踐過程中的經驗。專題篇——介紹分布式系統的主要應用：雲存儲和大數據，這些是近年來的熱門領域，本書介紹了雲存儲平台、技術與安全，以及大數據的概念、流式計算、實時分析等。
作者簡介：
楊傳輝，阿里巴巴高級技術專家，花名日照，OceanBase核心開發人員，對分布式系統的理論和工程實踐有深刻理解。曾在網路作為核心成員參與類MapRece系統、類Bigtable系統和網路分布式消息隊列等底層基礎設施架構工作。熱衷於分布式存儲和計算系統設計，樂於分享，有技術博客NosqlNotes。
6. 請問浪潮信息的新一代G6全閃分布式存儲還不錯嗎
日前，2022分布式存儲線上峰會召開，浪潮信息基於「一套存儲平台支撐一個數據中心」的存儲平台戰略推出了新一代G6全閃分布式存儲。該款存儲以極簡架構為核心，打造EB級極致容量、億級IOPS極致性能等極致能力，並結合SSD核心部件進行深度優化，可以為企業打造「安全可靠、經濟高效、易用易管」的數據基礎設施。具體可以在網路找他們的官網了解。