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。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。深圳四大开源分布式存储存储
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。说到分布式存储不得不提单机数据库存储的事务特性：A（原子性）C（一致性）I（隔离性）D（持久性），而扩展到分布式存储后，受限于分布式C（一致性）A（可用性）P（分区容忍性）理论，几乎不可能满足完整得事务特性。各种分布式存储服务实现都对单机存储的事务特性作了权衡取舍，满足特定的服务场景需求。另外分布式存储系统是基于网络互联的，所以除了基本得磁盘访问性能开销，还多了网络性能开销。福州服务器分布式存储架构大数据的规模大，因此构建高效合理的存储层次结构。
为了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。当某个副本所在的存储节点出现故障时，分布式存储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。分布式存储在应用程序中涉及多个不同的单机事务，只有在所有的单机事务完成之前和完成之后，数据是完全一致的。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。分布式存储其目的是通过廉价的服务器来提供使用与大规模，高并发场景下的Web访问问题。
原本由磁阵控制程序负责得数据在磁盘中的分布、负载均衡策略和一致性保障，在分布式存储中都需要软件在整个机器集群层面去考虑，复杂度提。分布式存储是区块链公司正在研究和实施的潜在解决方案。分布式存储系统是一个能够存储文件的系统，无需回复大量集中的数据孤岛，这些数据孤岛不会破坏隐私和信息自由等重要价值。早在P2P文件共享的那时候，像Limewire这样的流下载和服务在下载音乐和视频文件方面很受欢迎。分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模分布式存储系统。分布式存储开始被用于物流、数据挖掘、医学诊断等领域。
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。在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。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，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，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。图片分布式存储储存
分布式存储的应用范围是比较的宽泛的。深圳四大开源分布式存储存储
区块链本身便是综合了分布式存储、非对称加密并基于共识算法的技术，基于区块链技术的分布式存储解决方案和BT协议技术上相同点为，均对要存储的文件进行了分片，并把片段存在各个节点上。分布式存储数据的处理能力也会有进一步的提升。低延迟：在大城市中，有很多服务是要求具有实时特性的，这就要求响应速度能够尽可能的进一步提升。比如医疗和公共保护方面，通过分布式存储，将减少数据在网络中传输的时间，简化网络结构，对于数据的分析、诊断和决策都可以交由边缘结点来进行处理，从而提高用户体验。深圳四大开源分布式存储存储
