A. 什麼是分布式存儲系統
分布式存儲系統
定義
分布式存儲系統是大量普通PC伺服器通過Internet互聯，對外作為一個整體提供存儲服務
特性
可擴展
低成本
高性能
易用
挑戰
分布式存儲系統的挑戰主要在於數據、狀態信息的持久化，要求在自動遷移、自動容錯、並發讀寫的過程中保證數據的一致性。分布式存儲涉及的技術主要來自兩個領域：分布式系統以及資料庫。
數據分布
一致性
容錯
負載均衡
事務與並發控制
易用性
壓縮/解壓縮
分類
非結構化數據，一般的文檔
結構化數據， 存儲在關系資料庫中
半結構化數據，HTML文檔
不同的分布式存儲系統適合處理不同類型的數據：
分布式文件系統
非結構化數據，這類數據以對象的形式組織，不同對象之間沒有關聯，這樣的數據一般稱為Blob（二進制大對象）數據
典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System
另外，分布式文件系統也常作為分布式表格系統以及分布式資料庫的底層存儲，如谷歌的GFS可以作為分布式表格系統Google Bigtable 的底層存儲，Amazon的EBS（彈性存儲塊）系統可以作為分布式資料庫（Amazon RDS）的底層存儲
總體上看，分布式文件系統存儲三種類型的數據：Blob對象、定長塊以及大文件
分布式鍵值系統
較簡單的半結構化數據，只提供主鍵的CRUD（創建、讀取、更新、刪除）
典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair
分布式表格系統
較復雜的半結構化數據，不僅支持CRUD，而且支持掃描某個主鍵范圍
以表格為單位組織數據，每個表格包括很多行，通過主鍵標識一行，支持根據主鍵的CRUD功能以及范圍查找功能
典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等
分布式資料庫
存儲結構化數據，一般是由單機關系資料庫擴展而來
典型的包括MySQL資料庫分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure
B. 分布式存儲系統架構設計，應該遵循什麼樣的原則
分布式存儲分很多類型啊，對稱/非對稱 並行IO/串列IO，不同需求有不同架構思路。沒有設計目標不要談原則。
C. 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。
D. 分布式存儲和超融合區別及優勢
分布式存儲是什麼
關於分布式存儲實際上並沒有一個明確的定義，甚至名稱上也沒有一個統一的說法，大多數情況下稱作 Distributed Data Store 或者 Distributed Storage System。
其中維基網路中給 Distributed data store 的定義是：分布式存儲是一種計算機網路，它通常以數據復制的方式將信息存儲在多個節點中。
在網路中給出的定義是：分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
盡管各方對分布式存儲的定義並不完全相同，但有一點是統一的，就是分布式存儲將數據分散放置在多個節點中，節點通過網路互連提供存儲服務。這一點與傳統集中式存儲將數據集中放置的方式有著明顯的區分。
超融合是什麼
參考維基網路中的超融合定義：
超融合基礎架構（hyper-converged infrastructure）是一個軟體定義的 IT 基礎架構，它可虛擬化常見「硬體定義」系統的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虛擬化計算（hypervisor），虛擬存儲（SDS）和虛擬網路。HCI 通常運行在標准商用伺服器之上。
超融合基礎架構（hyper-converged infrastructure）與 融合基礎架構（converged infrastructure）最大的區別在於，在 HCI 裡面，無論是存儲底層抽象還是存儲網路都是在軟體層面實現的（或者通過 hypervisor 層面實現），而不是基於物理硬體實現的。由於所有軟體定義的元素都圍繞 hypervisor 實現，因此在超融合基礎架構上的所有實例可以聯合共享所有受管理的資源。
分布式存儲和超融合區別及優勢？
分布式存儲，它的最大特點是多節點部署， 數據通過網路分散放置。分布式存儲的特點是擴展性強，通過多節點平衡負載，提高存儲系統的可靠性與可用性。
超融合基礎架構從定義中明確提出包含軟體定義存儲(SDS)，具備硬體解耦的能力，可運行在通用伺服器之上。超融合基礎架構與 Server SAN 提倡的理念類似，計算與存儲融合，通過全分布式的架構，有效提升系統可靠性與可用性，並具備易於擴展的特性。
SMTX ZBS 分布式塊存儲架構
除此之外，超融合基礎架構有更進一步的擴展，它強調以虛擬化計算（hypervisor）為核心，以軟體定義的方式整合包括虛擬化計算， 軟體定義存儲以及虛擬網路資源。從筆者來看超融合基礎架構未來的可能性更多，可促進計算，存儲，網路，安全，容災等等 IT 服務大融合，降低IT 基礎架構的復雜性，重新塑造」軟體定義的數據中心」。
E. 知名分布式存儲系統包含哪些
ceph相關的有元核雲、華為的oceanstor9000、UDS等。
F. 誰有《大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰-楊傳輝》電子書百度網盤資源下載
大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰-楊傳輝鏈接：
G. 大規模分布式存儲系統的作品目錄
前言第1章概述1.1分布式存儲概念1.2分布式存儲分類第一篇基礎篇第2章單機存儲系統2.1硬體基礎2.1.1CPU架構2.1.2IO匯流排2.1.3網路拓撲2.1.4性能參數2.1.5存儲層次架構2.2單機存儲引擎2.2.1哈希存儲引擎2.2.2B樹存儲引擎2.2.3LSM樹存儲引擎2.3數據模型2.3.1文件模型2.3.2關系模型2.3.3鍵值模型2.3.4SQL與NoSQL2.4事務與並發控制2.4.1事務2.4.2並發控制2.5故障恢復2.5.1操作日誌2.5.2重做日誌2.5.3優化手段2.6數據壓縮2.6.1壓縮演算法2.6.2列式存儲第3章分布式系統3.1基本概念3.1.1異常3.1.2一致性3.1.3衡量指標3.2性能分析3.3數據分布3.3.1哈希分布3.3.2順序分布3.3.3負載均衡3.4復制3.4.1復制的概述3.4.2一致性與可用性3.5容錯3.5.1常見故障3.5.2故障檢測3.5.3故障恢復3.6可擴展性3.6.1總控節點3.6.2資料庫擴容3.6.3異構系統3.7分布式協議3.7.1兩階段提交協議3.7.2Paxos協議3.7.3Paxos與2PC3.8跨機房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系統4.1Google文件系統4.1.1系統架構4.1.2關鍵問題4.1.3Master設計4.1.4ChunkServer設計4.1.5討論4.2Taobao File System4.2.1系統架構4.2.2討論4.3Facebook Haystack4.3.1系統架構4.3.2討論4.4內容分發網路4.4.1CDN架構4.4.2討論第5章分布式鍵值系統5.1Amazon Dynamo5.1.1數據分布5.1.2一致性與復制5.1.3容錯5.1.4負載均衡5.1.5讀寫流程5.1.6單機實現5.1.7討論5.2淘寶Tair5.2.1系統架構5.2.2關鍵問題5.2.3討論第6章分布式表格系統6.1Google Bigtable6.1.1架構6.1.2數據分布6.1.3復制與一致性6.1.4容錯6.1.5負載均衡6.1.6分裂與合並6.1.7單機存儲6.1.8垃圾回收6.1.9討論6.2Google Megastore6.2.1系統架構6.2.2實體組6.2.3並發控制6.2.4復制6.2.5索引6.2.6協調者6.2.7讀取流程6.2.8寫入流程6.2.9討論6.3Windows Azure Storage6.3.1整體架構6.3.2文件流層6.3.3分區層6.3.4討論第7章分布式資料庫7.1資料庫中間層7.1.1架構7.1.2擴容7.1.3討論7.2Microsoft SQL Azure7.2.1數據模型7.2.2架構7.2.3復制與一致性7.2.4容錯7.2.5負載均衡7.2.6多租戶7.2.7討論7.3Google Spanner7.3.1數據模型7.3.2架構7.3.3復制與一致性7.3.4TrueTime7.3.5並發控制7.3.6數據遷移7.3.7討論第三篇實踐篇第8章OceanBase架構初探8.1背景簡介8.2設計思路8.3系統架構8.3.1整體架構圖8.3.2客戶端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合並&數據分發8.4架構剖析8.4.1一致性選擇8.4.2數據結構8.4.3可靠性與可用性8.4.4讀寫事務8.4.5單點性能8.4.6SSD支持8.4.7數據正確性8.4.8分層結構第9章分布式存儲引擎9.1公共模塊9.1.1內存管理9.1.2基礎數據結構9.1.3鎖9.1.4任務隊列9.1.5網路框架9.1.6壓縮與解壓縮9.2RootServer實現機制9.2.1數據結構9.2.2子表復制與負載均衡9.2.3子表分裂與合並9.2.4UpdateServer選主9.2.5RootServer主備9.3UpdateServer實現機制9.3.1存儲引擎9.3.2任務模型9.3.3主備同步9.4ChunkServer實現機制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3緩存實現9.4.4IO實現9.4.5定期合並&數據分發9.4.6定期合並限速9.5消除更新瓶頸9.5.1讀寫優化回顧9.5.2數據旁路導入9.5.3數據分區第10章資料庫功能10.1整體結構10.2隻讀事務10.2.1物理操作符介面10.2.2單表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL執行本地化10.3寫事務10.3.1寫事務執行流程10.3.2多版本並發控制10.4OLAP業務支持10.4.1並發查詢10.4.2列式存儲10.5特色功能10.5.1大表左連接10.5.2數據過期與批量刪除第11章質量保證、運維及實踐11.1質量保證11.1.1RD開發11.1.2QA測試11.1.3試運行11.2使用與運維11.2.1使用11.2.2運維11.3應用11.3.1收藏夾11.3.2天貓評價11.3.3直通車報表11.4最佳實踐11.4.1系統發展路徑11.4.2人員成長11.4.3系統設計11.4.4系統實現11.4.5使用與運維11.4.6工程現象11.4.7經驗法則第四篇專題篇第12章雲存儲12.1雲存儲的概念12.2雲存儲的產品形態12.3雲存儲技術12.4雲存儲的核心優勢12.5雲平台整體架構12.5.1Amazon雲平台12.5.2Google雲平台12.5.3Microsoft雲平台12.5.4雲平台架構12.6雲存儲技術體系12.7雲存儲安全第13章大數據13.1大數據的概念13.2MapRece13.3MapRece擴展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式計算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5實時分析13.5.1MPP架構13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel參考資料
H. 現在主流開源分布式系統架構都有哪些
分布式系統是一個非常廣泛的概念，它最終要落實到解決實際問題上，不同的問題有不同的方法和架構。所有的開源軟體都是以某個應用場景出現，而純粹以「分布式」概念進行劃分的比較少見。
但如果以演算法劃分，到能分出幾類：
1.以Leader選舉為主的一類演算法，比如paxos、viewstamp，就是現在zookeeper、Chuby等工具的主體
2.以分布式事務為主的一類主要是二段提交，這些分布式資料庫管理器及資料庫都支持
3.以若一致性為主的，主要代表是Cassandra的W、R、N可調節的一致性
I. 各種分布式系統的架構和部署圖有何關系
1.系統架構圖是個統稱，其實包括邏輯架構圖、部署架構圖、運行架構圖、網路架構圖等。因此系統架構圖是個比較廣泛的概念。
2.邏輯架構圖一般說的某個軟體系統的內部包、類、對象之間的邏輯關聯關系，如繼承、泛化、關聯等。
3.部署架構圖描述的是一個軟體部署到現實環境的布置情況，因此一般在圖形上是表示軟體的某個部分、組件在對應硬體環境下的物理與調用關系。如分布式系統，這個圖是肯定需要繪制的。
這些圖的理解，關鍵是要自己去動手繪制才會加深理解，你可以多看看別人的圖。
希望對你有幫助！
J. 現在主流開源分布式系統架構都有哪些
高性能rpc服務框架，zookeeper服務注冊和發現，配置中心這幾個是重點，其他的比如MQ和緩存服務