当某一个节点出现故障时，可以从其他副本上读到数据。可以这么认为，副本是分布式存储系统容错技术的重要手段。掌握了分布式存储这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。分布式存储包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等，以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）为表示的架构是典型的表示。在这种架构中，一部分节点NameNode是存放管理数据（元数据），另一部分节点DataNode存放业务数据，这种类型的服务器负责管理具体数据。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供存储服务。服务器分布式存储架构图
我们需要添加监控器，监控整台服务器的相关配置情况。第二步，设置账户名及密码，将服务器的存储空间进行规划细分，如果有原先存储的数据，那么就进行格式化操作，进行完后对服务器进行重启操作。第三步，在服务器上装想要的操作系统，并安装想用的客户端程序，以保证服务器后续能够平稳的运行存储功能。这些步骤实际上并不复杂，但是对于我们在使用服务器的时候，帮助巨大。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）。福州四大开源分布式存储服务架构分布式存储包括成功理解人类语言。
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。
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。分布式存储系统实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题。
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。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。深圳企业分布式存储储存
分布式存储系统实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。服务器分布式存储架构图
通常一般机械硬盘得平均寻道时间为10ms。同一个服务商同时提供两个服务是有好处的，除了提供的服务比较全这个优点以外，分布式存储还可以支撑块存储的快照、主机的系统镜像存储等应用，可以相互结合的。权衡的因素有很多——可靠性要求、可用性要求、时延要求、一致性要求、使用模式相关要求（包括请求大小、QPS/IOPS、吞吐）等。面对单机存储系统面对两个难点，分布式存储系统通过集群方式扩展到几百甚至几千台集群规模来解决系统扩展能力，通过软件层面对单机服务器的硬件容错能力提升了整体集群的容错能力。服务器分布式存储架构图
