系统以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。存储层级内的优化技术，构建存储系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此存储系统通常采用多层不同性价比的存储器件组成存储层次结构。分布式存储的存储规模是比较庞大的。分布式存储的规模大，因此构建效率高合理的存储层次结构，可以在保证系统性能的前提下，降低系统能耗和构建成本，利用数据访问局部性原理．可以从两个方面对存储层次结构进行优化。从提高性能的角度，可以通过分析应用特征，识别热点数据并对其进行缓存或预取，通过效率高的缓存预取算法和合理的缓存容量配比，以提高访问性能。分布式存储越来越受到高度的重视。北京图片分布式存储控制系统
如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器。说到分布式存储不得不提单机数据库存储的事务特性：A（原子性）C（一致性）I（隔离性）D（持久性），而扩展到分布式存储后，受限于分布式C（一致性）A（可用性）P（分区容忍性）理论，几乎不可能满足完整得事务特性。各种分布式存储服务实现都对单机存储的事务特性作了权衡取舍，满足特定的服务场景需求。另外分布式存储系统是基于网络互联的，所以除了基本得磁盘访问性能开销，还多了网络性能开销。北京图片分布式存储控制系统分布式存储系统并提高了元数据管理架构的可扩展性。
分布式存储系统的机箱一般采用热插拔，这是一个运维的专业名词，我们不需要完全懂分布式存储系统的解释，但是我们可以了解一下分布式存储系统有什么用，举个例子，普通的服务器在硬盘损坏的情况下，我们只能停止服务器的运行，然后把分布式存储系统拆开来检查是什么问题，这样会导致任务无法进行，效率很低，而分布式存储系统的热插拔就能在某个硬盘损坏的情况，不停止服务器的运行，只需拔下这个问题硬盘进行检查就行，工作任务可以持续进行，效率非常的高。普通的服务器会因为用户大量的读取和写入操作而发生宕机的情况，这是因为硬盘运转的频率和速度要求太高，导致了硬盘无法承受这么严格的操作要求。
大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。分布式存储针对应用和负载的存储优化技术，传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到佳性能。分布式存储系统根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化。
随着互联网行业的快速崛起，各大巨头公司靠着“技术创新”坐稳行业先行者霸主位置，对上中下游采取不同的施压方式，利用“大数据”和“单独算法”优势垄断用户需求，进而完成所谓的“大数据杀熟”。什么是“大数据杀熟”？大数据杀熟主要是指同样的商品或服务，老顾客看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。分布式存储技术或将拯救互联网危机：近年来，互联网创新总透露着一股浓浓的“韭菜风”……2020年伊始，一场大风暴更是席卷整个互联网界，而这一切的危机才刚刚开始，怎样才能挽救这样的局面，或许分布式存储技术将会是个机会。为了保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。无锡图片分布式存储架构
分布式存储系统识别热点数据并对其进行缓存或预取。北京图片分布式存储控制系统
分布式存储客户端将写请求发送给主副本，主副本将写请求复制到其他备副本，常见的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本首先将操作日志同步到备副本，备副本回放操作日志，完成后通知主副本。接着，主副本修改本机，等到所有的操作都完成后再通知客户端写成功。复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供存储服务。分布式存储系统可以通过增加PC机的方式，使系统整体性能表现为线性增长。分布式存储由于多个副本的存在，如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论中心。北京图片分布式存储控制系统
