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。另外，随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。从单机单用户到单机多用户，再到现在的网络时代，应用系统发生了很多的变化。而分布式系统依然是目前很热门的讨论话题，分布式系统给我们带来很更加方便处理数据的能力和方法。分布式存储除了认知因素之外，还要理解人类情感。福州服务器分布式存储架构
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。那有几种一致性呢？a、时间一致性：要求所有数据组件的数据在任意时刻都是完全一致的；b、事物一致性：事务一致性只能存在在事务开始前的和事务完成之后，在事务过程中数据有可能不一致，比如A转100元给B，A扣减100，B加上100，在事务开始前和事务完成之后都能保证他们的帐是对上的，那么这就是事务一致性。但是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。上海图片分布式存储平台分布式存储不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
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。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专门的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难。实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。
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。分布式存储系统利用多台分布式存储系统分担存储负荷。
分布式存储与传统的好的服务器、好的存储器和好的处理器不同的是，互联网公司的分布式存储系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通PC服务器通过网络连接而成。其主要原因有以下：互联网的业务发展很快，而且注意成本消耗，这就使得存储系统不能依靠传统的纵向扩展的方式，即先买小型机，不够时再买中型机，甚至大型机。分布式存储的大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。分布式存储定义为对“智能代理”的研究。无锡大数据分布式存储服务架构
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。福州服务器分布式存储架构
分布式存储系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。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。福州服务器分布式存储架构
