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。数据一致性这个单词在平常开发中，或者各种文章中都能经常看见，我们常常听见什么东西数据不一致了，造成了一定的损失，赶快修复一下。分布式存储的完全无中心架构–计算模式，以Ceph为表示的架构是其典型的表示。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置，这样客户端可以直接与存储节点通信，从而避免中心节点的性能瓶颈。由于异常的存在，分布式存储系统设计时往往会将数据冗余存储多份，每一份称为一个副本）。我们引出了一致性模型，这里我们由强到弱简单的介绍几种常见的一致性模型。苏州图片分布式存储储存
而非对称式分布式存储系统中，有专门的一个或者多个节点负责管理元数据，其他节点需要频繁与元数据节点通信以获取新的元数据比如目录列表文件属性等等，后者典型表示比如HDFS、GFS、BWFS、Stornext等。对于分布式存储系统，其可以是分布式+对称式、分布式+非对称式、共享式+对称式、共享式+非对称式，两两任意组合。分布式存储系统按照元数据的管理方式，可分为对称式分布式存储系统和非对称式分布式存储系统。前者每个节点的角色均等，共同管理文件元数据，节点间通过高速网络进行信息同步和互斥锁等操作，典型表示是Veritas的VCS。深圳网络分布式存储控制系统分布式存储系统的访问接口以及本地数据缓冲以降低网络压力。
在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。分布式存储系统是指运行在多台计算机之上，之间通过某种方式相互通信从而将集群内所有存储空间资源整合、虚拟化并对外提供文件访问服务的文件系统。
可以考虑做容灾备份等方案，而这些方案就会让系统演变为分布式系统了；移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的中心还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。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。依靠分布式存储作为基础设施，区块链未来可以更好地赋能去中心化的生态。
串行访问是指客户端只能从集群中的某个节点来访问集群内的文件资源，而并行访问则是指客户端可以直接从集群中任意一个或者多个节点同时收发数据，做到并行数据存取，加快速度。HDFS、GFS、pNFS等分布式存储系统，都支持并行访问，需要安装专门客户端，传统的NFS/CIFS客户端不支持并行访问。对于分布式集群，其对文件元数据的管理方式又可以分为single path image和single filesystem image两种方式。分布式存储系统按照文件访问方式来分类，分布式存储系统可分为串行访问式和并行访问式，后者又被俗称为并行文件系统。分布式存储系统并提高了元数据管理架构的可扩展性。郑州大数据分布式存储
分布式存储在事务过程中有可能会出现A扣减了100元，B没有加上100元的情况，这就是不一致。苏州图片分布式存储储存
当越来越多的用户奔着所谓的巨额补贴、限时优惠拼命抢购时，殊不知，这些补贴的后还是由消费者们自己买单。对监管而言，既不能强行“一刀切”，更不能放任不管，该怎么办呢？这时候，分布式存储技术就派上了用处！分布式存储就是一种数据存储技术，分布式存储系统通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。简单来说，分布式存储就是将数据分散存储在多台单独的设备上。分布式存储系统融合了区块链“去中心化”的主要理念，打破了数据中心化的“桎梏”，真正挖掘数据的有效价值。苏州图片分布式存储储存
