许多人可能熟悉分布式存储，但大多数人对其概念或知识点的理解过于零碎。他们看了很多，但“只看树木，不看森林”他们学到了很多，通常只知道它的性质，而不知道它的原因。因此，有必要对分布式存储服务器的概念、问题和矛盾进行分析和解释。

为什么需要分布式存储？

很多人可能从来没想过。为什么需要分布式存储？事实上，分布式存储的使用是“被迫”的，因为随着互联网的快速发展，越来越多的应用程序、越来越多的用户以及数据的几何增长，海量数据的存储给本地存储带来了巨大的压力，存储系统已经不堪重负，濒临崩溃。因此，对存储系统的压力必须以其他方式进行分布，而分布式存储和分布式文件系统在历史上是同时出现的。

实际上，如果可能的话，我们应该尽量不要使用分布，因为它增加了系统的复杂性和管理的难度。然而，尽管如此，这些问题可以通过其他技术来解决。没有分布式系统，就不能保证系统的可用性和稳定性，更不能保证系统的性能。

因此，毫不夸张地说，分配是被迫的。很容易看出，分发的目的是追求高性能和高可用性的双重特性。分布式系统中的各种理论、技术和设计方案从根本上解决了这两个关键问题。鉴于此，所谓的分布并不是那么大和不可预测。

分布式存储高性能与高可用性如何保证

大家可能想到的是，除了传统架构里面的备份、Hot Standby、双活、多活这种架构之外，对于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。当某个存储节点出故障时，系统能够自动将服务切换到其他的副本，从而实现自动容错。

分布式存储系统通过复制协议将数据同步到多个存储节点，并确保多个副本之间的数据一致性。同一份数据有多个副本，仅有一个为主副本 Primary，其他的副本为备份副本 Backup，数据从主副本复制到备份副本，采用最终一致性来保证数据和事物的完整。

但这些措施可能只是治标不治本，只能满足一般的要求和不时之需。

而实际上，高性能与高可用是矛盾的，比如要设计一个分布式存储系统，出于对性能的考虑，记录数据时先写一个份数据到某个机器上并立即返回，然后异步发起多个数据备份过程（副本）。

这种设计的性能最好，但存在“容错性”的风险，即写完数据后，目标机器立即发生故障，会导致数据丢失！如果同时写多个副本，每个副本写成功以后再返回，则又导致性能下降，因为这个过程取决于最慢的那台机器的性能。这就是高性能与高可用之间的矛盾。

而要真正从根本上克服这些矛盾，解决分布式存储的高性能和高可用问题，更有效的是对于分布式文件系统和分布式存储服务器系统架构进行优化和改进，从而从源头解决这些问题。

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