- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏明志德到的IT笔记
分布式存储
分布式存储 分布式存储的思想是什么 分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。 RAID 6：类似于RAID 5，但使用两个奇偶校验位来提供更高的容错能力。RAID 6可以同时容忍两个硬盘的故障，提供更高的数据可靠性。 这些技术可以结合使用，形成不同级别的RAID配置，如RAID 0、RAID 1、RAID 5、RAID 6等。每个级别都有不同的性能、容错性和存储效率特点，适用于不同的应用场景和需求。 定期进行数据备份是保护重要数据安全的重要措施 分布式存储的组成元素：数据的使用者、数据的索引者、数据的存储者 分布式存储是一种将数据存储在多个节点上的存储系统，它包含以下三个主要组成元素： 数据的使用者 索引和存储节点之间的协作使得分布式存储系统能够提供高性能、高可用性和可扩展性的数据访问服务。 分布式数据库 分布式数据库是一种将数据存储在多个节点上的数据库系统。
3.1K10编辑于 2023-12-18 - 来自专栏WalkingCloud
Ceph分布式存储之对象存储
6、测试S3访问 你需要写一个 Python 测试脚本,并运行它以验证 S3 访问. boto.s3.connection access_key = 'FNH3FUBB27GRDID62DJY' secret_key = 'TqdjLKVgjYWiNHUHuiTKCx3huEQg4kDtMVnZg6pe
4.8K30发布于 2020-01-17 - 来自专栏devops_k8s
longhorn分布式存储
1 简介 Longhorn是用于Kubernetes的开源分布式块存储系统; 如今，基于云和容器的部署规模日益扩大，分布式块存储系统也正变得越来越复杂，单个存储控制器上的volume 2000年代初，存储控制器上的volume数量只有几十个，但现代云环境却需要数万到数百万的分布式块存储卷。存储控制器变成了高度复杂的分布式系统。 分布式块存储本身比其他形式的分布式存储（如文件系统）更简单。无论系统中有多少volume，每个volume只能由单个主机进行装载。 replica是在底层磁盘或网络存储上精简配置的。 为每个volume创建一个专用的存储控制器：这可能是与大多数现有的分布式存储系统相比，Longhorn最具特色的功能。 大多数现有的分布式存储系统通常采用复杂的控制器软件来服务于从数百到数百万不等的volume。
3.4K20发布于 2021-11-13 - 来自专栏Web前后端、全栈出发
分布式数据存储
分布式数据存储 海量数据的存储问题 如今随着互联网的发展，数据的量级也是成指数的增长 从GB到TB到PB 对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系型数据库 已经无法满足快速查询与插入数据的需求 在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如 有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的 这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库 如果使用关系型数据库解决海量存储的问题呢 此时就需要做数据库集群 为了提高查询性能将一个数据库的数据，分散到不同的数据库中存储。
1.9K10编辑于 2024-08-06 - 来自专栏开源部署
分布式存储-GlusterFS
一、分布式存储介绍 我们知道NAS是远程通过网络共享目录, SAN是远程通过网络共享块设备。那么分布式存储你可以看作拥有多台存储服务器连接起来的存储输出端。 常见的分布式存储开源软件有:GlusterFS,Ceph,HDFS,MooseFS,FastDFS等。 介绍 glusterfs是一个免费,开源的分布式文件系统（它属于文件存储类型）。 四、GlusterFS卷类型 基本卷 distribute volume分布式卷 默认： 说明：根据hash算法，将文件随机存储在一个的brick上，文件不能拆分。 ；如果两台存储服务器不同，就会出现木桶效应 复合卷 distribute replica volume 分布式复制卷： 图片 说明：是分布式卷与复制卷的组合，兼具两者的功能，若干brick组成1个复制卷
7.8K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏大话IT架构
存储05-传统存储和分布式存储对比
传统存储经过这些年的发展，目前已经进入逐步沦落为烂大街的现象；而这几年分布式存储在如火如荼的发展中，尤其是在X86服务器作为存储硬件的事实标准下大大降低了存储的准入门槛，引发了无数的新兴创业公司涌入存储领域 客户使用4-5年的时候厂家停止维保，生命周期周期结束） 3）存储生命周期结束之前1年，客户要进行新存储采购和数据迁移 4）容量和性能水平扩展性有限 5）数据迁移期间业务有感知，各种协调业务 2.分布式存储的优点 4）可以避免每隔几年就进行一次数据迁移(重复劳动且没有任何意义，纯粹为了换硬件而迁移) 5）对业务友好，对存储管理部门友好(底层操作对业务来说无感知，业务不需要陪着存储部门一起折腾) 特别说明 1）分布式存储也不便宜 ，和传统存储一样价格高昂；反正都是价格高昂，但是分布式存储可以避免后面一系列的因为产品寿命到期替换折腾。 2）分布式存储贵是贵在软件上；传统存储不仅软件贵，硬件也同样贵 3）分布式特指存储产品的架构，可以scale-out 4）分布式存储完全可以满足各种业务场景(如数据库、海量文件存储等) ?
4.1K21发布于 2020-03-31 - 来自专栏分布式存储
ceph 分布式存储-块存储(RBD)搭建
管理存储池 1.1 创建存储池 PG数量的预估 集群中单个池的PG数计算公式如下：PG 总数 = (OSD 数 * 100) / 最大副本数 / 池数 (结果必须舍入到最接近2的N次幂的值) #ceph crush-ruleset-name] $ ceph osd pool create test_pool 512 512 replicated pool 'test_pool' created 1.2 删除存储池 ceph osd pool delete test_pool test_pool --yes-i-really-really-mean-it pool 'test_pool' removed 1.3 重命名存储池 $ ceph osd lspools 1 rbd,2 test_data,3 test_metadata,5 test,6 benmark_test,7 .rgw.root,8 default.rgw.control In some cases useful info is found in syslog - try "dmesg | tail" or so. rbd: map failed: (6) No such
5.2K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏分布式存储
ceph分布式存储-对象存储(RGW)搭建
more than once in the configuration [ceph-xxx-osd03.gz01][DEBUG ] Examining /var/tmp/yum-root-Y2Avp6/ ceph-xxx-osd03.gz01:7480 > Accept: */* > < HTTP/1.1 200 OK < x-amz-request-id: tx000000000000000000002-005a0be6f6 } ], "keys": [ { "user": "testuser", "access_key": "GI1GHD6ZOTIVF2R24GQ6 yum install python-boto 4.2.2 创建测试DEMO $ cat s3_test.py import boto.s3.connection access_key = 'GI1GHD6ZOTIVF2R24GQ6 } ], "keys": [ { "user": "testuser", "access_key": "GI1GHD6ZOTIVF2R24GQ6
5.9K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏分布式存储
ceph 分布式存储-文件存储(CephFS)搭建
more than once in the configuration [ceph-xxx-osd03.gz01][DEBUG ] Examining /var/tmp/yum-root-Y2Avp6/ noarch.rpm: ceph-release-1-1.el7.noarch [ceph-xxx-osd03.gz01][DEBUG ] Marking /var/tmp/yum-root-Y2Avp6/ 存储池 2.1 创建存储池数据 #ceph osd pool create cephfs_data <pg_num> $ ceph osd pool create cephfs_data 128 pool AQBpxadZjXLcBxAArU8dYn75aAZYfdGdogYRYg== $ df -h 10.1.178.32:6789:/ 201T 1.9T 199T 1% /mnt/mycephfs 6. #Ceph 存储集群默认要求认证，需指定相应的密钥环文件 #sudo ceph-fuse -n client.
6.6K30发布于 2020-07-20 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式存储
如何实现分库分表 将原本存储于单个数据库上的数据拆分到多个数据库，把原来存储在单张数据表的数据拆分到多张数据表中，实现数据切分，从而提升数据库操作性能。 使用覆盖索引)或者在缓存中维护 基因法：分区键的后x个bit位由查询字段进行hash后占用，分区键直接取x个bit位获取分区，查询字段进行hash获取分区，适合非分区键查询字段只有一个的情况 冗余：查询字段冗余存储 Session的分布式方案 采用无状态服务，抛弃session 存入cookie（有安全风险） 服务器之间进行Session同步，这样可以保证每个服务器上都有全部的Session信息，不过当服务器数量比较多的时候 使用Nginx（或其他复杂均衡软硬件）中的IP绑定策略，同一个IP只能在指定的同一个机器访问，但是这样做失去了负载均衡的意义，当挂掉一台服务器的时候，会影响一批用户的使用，风险很大； 使用Redis存储 把Session放到Redis中存储，虽然架构上变得复杂，并且需要多访问一次Redis，但是这种方案带来的好处也是很大的： 实现了Session共享； 可以水平扩展（增加Redis服务器）； 服务器重启
90020编辑于 2023-11-13 - 来自专栏DevOps
分布式存储：alluxio简介
它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio 的优势包括： 内存速度 I/O ：Alluxio 能够用作分布式共享缓存服务，这样与 Alluxio 通信的计算应用程序可以透明地缓存频繁访问的数据（尤其是从远程位置），以提供内存级 I 简化云存储和对象存储接入 ：与传统文件系统相比，云存储系统和对象存储系统使用不同的语义，这些语义对性能的影响也不同于传统文件系统。 将 Alluxio 与云存储或对象存储一起部署可以缓解这些问题，因为这样将从 Alluxio 中检索读取数据，而不是从底层云存储或对象存储中检索读取。 当Alluxio与本地计算一同部署时，Alluxio可管理计算集群的存储并将应用所需数据本地化，从而实现： 通过智能分布式缓存提高读写性能 减少数据复制，从而节约网络成本 提供灵活API接口和云存储安全模式
2.1K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏星汉技术
Redis入门：分布式存储
Redis入门：分布式存储 要完成数据的分片存储，需要多个redis实例。 1 多个REDIS实例 前面的单个redis节点实例的启动时默认配置端口号6379。 the configuration file, Redis must be 4 # started with the file path as first argument: 5 # 6 two specific IPv4 addresses 61 # bind 127.0.0.1 ::1 # listens on loopback IPv4 and IPv6 the 67 # following bind directive, that will force Redis to listen only on the 68 # IPv4 and IPv6
1.9K30编辑于 2022-03-24 - 来自专栏全栈程序员必看
分布式文件存储——简介
1、分布式文件系统种类简介： 常见的分布式文件系统有：GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等，各自适用的领域不同，它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务 FastDFS：一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。 TFS：TFS（Taobao FileSystem）是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统，主要针对海量的非结构化数据，它构筑在普通的Linux机器集群上，可为外部提供高可靠和高并发的存储访问 2、fastDFS简介： FastDFS是一个开源的高性能分布式文件系统（DFS）。 它的主要功能包括：文件存储，文件同步和文件访问，以及高容量和负载平衡。 6、fastDFS下载简介： 客户端uploadfile成功后，会拿到一个storage生成的文件名，接下来客户端根据这个文件名即可访问到该文件。
4.9K30编辑于 2022-08-14 - 来自专栏CSDN技术博客
Glusterfs分布式存储部署
Glusterfs是一个开源的分布式文件系统，容量可以按比例的扩展，且性能却不会因此而降低。 廉价且使用简单，完全抽象在已有的文件系统之上。 (1) 分布式卷（distribute voulme） 分布式模式，既DHT，是GlusterFS的默认模式，在创建卷时，默认选项是创建分布式卷。 在配置时指定条带数必须等于卷中Brick 所包含的存储服务器数，在存储大文件时，性能尤为突出，但是不具备冗余性。 :/data6/ocp 192.168.1.13:/data6/ocp (7) 分布式条带复制卷（distribute stripe volume） 至少需要8台 服务器才能创建。 :/data6/ocp 192.168.1.13:/data6/ocp exampleNode5:/data6/ocp exampleNode6:/data6/ocp exampleNode7:/data6
5K50发布于 2021-08-10 - 来自专栏分布式存储
ceph分布式存储-块存储BlueStore性能测试
iodepth=1 ... fio-2.2.8 Starting 30 threads read-libaio: Laying out IO file(s) (1 file(s) / 1024MB) Jobs: 6 (f=6): [_(6),w(1),_(4),w(1),_(5),w(1),_(3),w(1),_(3),w(1),_(2),w(1),_(1)] [87.3% done] [0KB/567.5MB/0KB 4k, 30个线程并发，持续时间200s 测试结果：30线程并发，带宽：69 MB/s 平均IOPS： 17491 耗时：1.714ms fio -filename=/mnt/test/xxxxxx6 模式 - 读和写6.
11.2K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏方才编程
图解分布式存储技术
一般大型的分布式微服务项目，都会涉及海量数据、高并发读写等场景，就需要用到分布式数据存储。 常见的包括MySQL集群、分布式数据库、搜索引擎、分布式对象存储、分布式缓存系统等。 分布式缓存系统后续方才会单独讲解，今天我们先了解其他几个分布式数据存储架构。 TiDB（分布式数据库） 通过上面的内容，我相信大家能感受到使用MySQL集群去应对分布式存储的场景，技术复杂度和实施成本是极高的。 所以分布式数据库应运而生，这里方才介绍下我自己用过的-TiDB。 架构： TiKV：分布式键值存储引擎，基于Raft协议保证强一致性。 MinIO 是一个高性能、分布式、云原生的对象存储系统，专为存储和管理海量非结构化数据（如图片、视频、日志、备份文件等）设计。
1K10编辑于 2025-04-11 - 来自专栏全栈程序员必看
分布式文件存储—fastDFS
简单了解： • FastDFS 是一个轻量级的开源分布式文件系统 • 解决了大容量文件存储和高并发访问的问题，文件存取时实现了负载均衡 • FastDFS 实现了软件方式的 RAID ，可以使用廉价的 IDE 硬盘进行存储 • 支持存储服务器在线扩容 • 支持相同内容的文件只保存一份，节约磁盘空间， 配合 FastDHT 进行文件上传去重 • 特别适合大中型网站使用，用来存储资源文件 （图片，文档，音频，视频等等） 架构设计： 各个tracker server之间相互独立；同组的storageserver上的文件一致；不同组的 Storage Server：存储服务器，文件和meta data都保存到存储服务器上。
99330编辑于 2022-09-05 - 来自专栏首富手记
FastDFS 分布式文件存储
FastDFS 分布式文件存储 什么是FastDFS？ FastDFS是一个开源的轻量级的分布式文件系统。他解决了大量数据存储和负载均衡等问题。 FastDFS是一款开源的轻量级分布式文件系统，他是由纯 C 实现，支持Linux，FreeBSD等UNIX系统类，不是通用的文件系统，只能通过专有的API访问，目前提供了C、Java和PHP API为互联网应用量身定做 ，解决大容量文件存储问题，追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做是基于文件的key value pair存储系统，称作分布式文件存储服务更为合适。 -2.0.14 COPY dir:d5fde946a90870a8850d6e9b0b8b7be4e5e41c0b0f2d18cc19589e6caa56061e in /zlib-1.2.8 COPY localhost6.localdomain6 #删除文件 fdfs_delete_file /etc/fdfs/client.conf group1/M00/00/00/rBABql33W5CAK7yFAAAAnrLoM8Y9254622
2.8K31发布于 2019-12-24 - 来自专栏木鸟杂记
分布式存储是什么
最近知乎上有个问题，分布式存储是什么？ 下面以我一些浅薄的经验，从两方面来解释下分布式存储：用户侧和实现侧。因为在软件领域有个经典的拆解问题的角度：接口和实现分离。 用户侧 从用户侧来说，单个应用的数据越来越多，廉价商用单机存储难以满足。 因此在分布式存储系统诞生之初，会寻求简化接口，以将精力放在处理分布式系统的带来的复杂性上。 小结 总结一下，从底层实现来看，分布式存储将数据存到多台机器上，并且解决可用性、可靠性和一致性等问题，近年来有很多实践经验，也慢慢沉淀出来了一些模式。 以这些通用实现为底座，可以包装出不同的用户接口，比如文件系统，关系型数据库，对象存储等等，以满足不同用户海量数据的分布式存储、查询、处理等多元需求。
3.2K31发布于 2021-09-26 WholeGraph分布式图存储
WholeGraph 提供了一种称为 WholeMemory 的底层存储结构。 WholeMemory 是一种类似张量的存储结构，并提供了多 GPU 支持。 无论底层数据如何存储在多个 GPU 上，WholeMemory 都会暴露内存实例的句柄。 WholeMemory 假设使用单独的进程来控制每个 GPU。 在这种情况下，存储的数据有其自己的粒度，不应被分割。数据粒度可以在创建WholeMemory时指定。然后每个数据粒度可以被视为一个数据块。 下图展示了15个数据块在4个GPU上的布局。
9210编辑于 2026-07-13
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号