主要分享内容： PaxosStore设计； 基于PaxosStore的存储案例。
一、概述 A.分布式存储概念 1.分布式存储系统是大量普通 PC服务器通过Internet互联，对外作为一个整体提供存储服务 2.特性：可扩展、低成本、高性能、易用 3.分布式存储涉及的技术主要来自两个领域...存储三类数据：Blob对象、定长块及大文件。 分布式键值系统：用于存储关系简单的半结构化数据，只提供基于主键的CRUD功能。...与Hash表比较类似，一般用作缓存 分布式表格系统：用于存储关系比较复杂的半结构化数据，不仅支持简单的CRUD操作，而且支持扫描某个主键范围。 分布式数据库：用于存储结构化数据。...四、分布式文件系统 1.分布式文件系统的主要功能有两个：一个是存储文档、图像、视频之类的Blob类型数据；另外一个是作为分布式表格系统的持久化层。...九、分布式存储引擎 十、数据库功能 十一、质量保证、运维及实践 十二、云存储 十三、大数据
在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上，我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》，本文为演讲内容的整理。...1 美团 KV 存储发展历程 上图就是美团第一代的分布式 KV 存储的架构，可能很多公司都经历过这个阶段。...在客户端内做一致性哈希，然后在后端部署上很多 Memcached 实例，这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计。...Tair 开源版本的架构主要是三部分：最下边的是存储节点，存储节点会上报心跳到它的中心节点，中心节点内部设有两个配置管理节点，会监控所有的存储节点。...2 大规模 KV 存储的挑战大规模 KV 存储的业务挑战主要有两点： 一个是扩展性。随着业务规模持续变大，业务会要求使用容量更大的集群。这个容量包括两方面，一方面是数据量，还有一方面是调用量。
Lustre系统架构 系统组件描述 系统组件联系
上一篇，我们针对分布式日志存储方案设计做了一个理论上的分析与总结，文章地址[1]。本文我们将结合其中的一种方案进行实战代码的演示。...架构模式 通过上一篇的分析，我们大致总结出这样的一个架构设计，架构图如下： 1. 业务A、业务B、业务C和业务D表示我们实际的接口地址。当客户端发送请求时，直接的处理模块。...也就是说将我们的日志存储到磁盘，以达到数据的持久化，避免数据丢失。 4. 对于系统的日志查看，我们可以直接登录MongoDB服务进行SQL查询。...上面提到的是一个架构的大致流程图。下面将具体的代码演示，需要查看代码的可以通过Github仓库[3]地址获取。...启动日志消费者 启动日志消费者，保证一旦有日志，消费者能把日志实时存储到MongoDB中。同样的需要到logs目录下执行该命令。
Ceph存储系统的设计目标是提供高性能、高可扩展性、 高可用的分布式存储服务。...本文介绍Ceph 的集群架构、数据放置方法以及数据读写路径，并在此基础上分析其性能特点和瓶颈。 集群架构 RADOS可提供高可靠、高性能和全分布式的对象存储 服务。...块设备和文件都被抽象包装为对象，对象则是兼具安全和强一致性语义的抽象数据类型，因此 RADOS可在大规模异构存储集群中实现动态数据 与负载均衡。...CRUSH 用智能数据复制来确保弹性，更能适应超大规模存储。...在分布式存储系统中，数据被分散在大量的存储服务器上，大部分分布式存储系统都直接使用本地文件系统来存储 数据，如HDFS，Lustre等。
本文是分布式日志存储系列的理论篇。也有实战篇，将会分享从0到1的整个过程，从0环境的搭建到真正的实践落地。...分布式部署(文件) 这里的分布式部署(文件)指的是，系统服务采用分布式部署时，日志存储还是采用文件存储。大致的逻辑图如下： 优点 这样的部署方案有什么好处，和上面提到的单节点部署一样。...缺点 在分布式部署中，还是同样的会遇到单节点部署所遇到的问题。 不便于系统排查。当系统出现异常时，由于是分布式部署，我们不知道最终的日志存储在那一台服务器上，就需要挨个服务器的排查。...分布式部署(日志系统) 上面提到了分布式系统，使用文件存储日志的几个弊端。因此这里推出使用独立的日志系统，存储系统日志。...ELK存储 ELK是Elasticsearch+Logstash +Kibana 这种架构的简写。这是一种开源日志分析平台的架构。ELK是开源的，社区活跃，用户众多，这样的架构也得到广泛的使用。
分布式文件系统架构设计 单机的文件系统已经能够满足我们大部分使用场景的需求，管理很多日常需要存储的数据。...Colossus 不仅为谷歌内部各种产品提供存储能力，还作为谷歌云服务的存储底座开放给公众使用。Colossus 在设计上增强了存储的可扩展性，提高了可用性，以处理大规模增长的数据需求。...Tectonic 之所以要做这样一个分层的设计是因为它是一个非常大规模的分布式文件系统，特别是在 Meta 这样的量级下（EB 级数据）。...这里的事务功能是非常重要的一点，如果要实现一个大规模的分布式文件系统，势必要把 Metadata Store 做横向扩展。...前面看到 Tectonic 为了存储 EB 级的数据用了 4000 多台服务器，可想而知，如此大规模存储集群的运维成本也必然不小。
本文由极客时间整理自腾讯云微服务中心高级研发工程师丁硕青在 QCon+ 案例研习社的演讲《大规模分布式架构中 API 限流技术探索与实践》。...今天主要想跟你聊一下在分布式架构中，我们应该如何设计和选择一个最适合的 API 限流技术方案。...虽然不是只有分布式架构才需要关注性能，但在分布式架构当中很可能增加分布式逻辑以及额外的链路，我们需要考虑由于分布式引起的性能额外的开销，对于业务来说是否可以接受。 可扩展性 第三点是可扩展性。...我们选择分布式架构一个主要的原因，就是为了架构能够平滑扩展。这里扩展主要包含两个方面：横向扩展、纵向扩展。...方案二：负载均衡 + 本地限流 除了中心存储的方案之外，我也了解过几种适用于分布式架构的限流方案，各有特点。
语言主流，架构主流。 可靠至上，高可维护。...五、特征存储平台介绍 1. 系统架构 在 Nebula 原有架构基础上，增加了一些组件，包括 Redis Proxy、Rediscluster Proxy 以及平台化相关的组件。...当然，我们只是针对特征场景实现了一些 redis 命令，要在分布式 KV 基础上兼容所有 redis 的指令，需要考虑分布式事务，这里我先卖个关子，敬请期待。...这个领域 Influxdb 目前比较领先，但开源版本不支持分布式，只依赖一种为时序数据设计的单机存储引擎（TSM），实用价值非常有限。...结合起来，是不是可以考虑把 TSM 跟分布式复制能力做一个整合，外加对时序场景友好的 Sharding 策略，构建一个高可用的分布式时序存储引擎，替换掉开源 InfluxDB 的单机存储层。
在生产环境中，往往需要对FastDFS实现高可用，进而实现文件的大规模分布式存储。那么，如何实现FastDFS的高可用呢？今天，我们就基于CentOS 8服务器来搭建FastDFS高可用集群环境。...tracker server作用也正是负载均衡和调度 （3）Storage server作用是文件存储，客户端上传的文件最终存储在 Storage 服务上 测试文件 用client.conf上传文件测试...各配置项包括： group_name = group1 #配置base_path为上面所创建的storage目录 base_path = /data/fastdfs/storage #store_path ：存储所在的目录...端口是在配置文件 /etc/fdfs/storage.conf中定义的，如下: # the storage server port port = 23000 配置fastdfs-nginx-module 四台存储服务器上...fdfs/ [root@d5d19e99e782 /]# cp /usr/local/source/fastdfs-6.06/conf/mime.types /etc/fdfs/ 配置Nginx 四台存储服务器上
通过以上思想，分布式存储系统能够有效地管理大规模的数据，并提供高可用性、高性能的存储服务。它在云计算、大数据处理等领域得到广泛应用。...存储分层和归档：将不经常访问或过期的数据迁移到低成本的存储介质，如磁带库或云存储。 性能瓶颈：高并发读写操作或大规模数据处理可能导致性能瓶颈。...这三个组成元素共同协作，构成了分布式存储系统的基本架构。数据的使用者通过与数据的索引者进行交互来获取所需的数据位置信息，然后与数据的存储者进行通信，读取或写入实际的数据。...在实施过程中，需要考虑数据一致性、查询性能、数据迁移等方面的问题，并选择合适的工具和技术来支持分布式数据库架构。...分布式数据库主从复制：读写分离的架构设计、数据复制（同步数据复制、异步数据复制）、主库挂掉后方案 分布式数据库中的主从复制是一种常见的架构设计，它通过将写操作集中在主数据库上，并将数据的副本复制到一个或多个从数据库上来提高系统的性能
分布式系统可以实现可扩展性——不管是垂直扩展还是水平扩展，提升计算和存储能力；但同时也让算法设计者面临着一些独特的难题。...这个问题还可以更加复杂，本地计算和远程通信之间的最优平衡取决于数据集的特定属性（比如维度、数据点的数量、稀疏度、偏度等）、分布式系统的特定属性（比如数据存储格式、分布式方案和数据存取模式等逻辑方面的设计...实验 我们将 CoCoA 与几种适用于 lasso、弹性网络回归和 SVM 的当前最佳的通用大规模分布式优化算法进行了比较： MB-SGD：minibatch 随机梯度下降。...总结 CoCoA 是一个通用分布式优化框架，可以在分布式集群中实现通信高效的原始-对偶优化。...它的方式是利用对偶性将全局目标分解成局部二次近似子问题，而这些子问题可以使用架构师选择的任意当前最佳的单机求解器并行地求解到任意准确度。
数据正成为世界上最有价值的资源，分布式文件存储是应对数据爆炸的最好解决方案，那就会涉及到分布式文件存储方案、选型、架构设计等。...TFS为淘宝提供海量小文件存储，通常文件大小不超过1M，满足了淘宝对小文件存储的需求，被广泛地应用 在淘宝各项应用中。它采用了HA架构和平滑扩容，保证了整个文件系统的可用性和扩展性。...典型的分布式文件存储的架构设计 我以hadoop的HDFS为例，毕竟开源的分布式文件存储使用的最多。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。...这种特性方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。 Namenode 和 Datanode HDFS采用master/slave架构。
TFS为淘宝提供海量小文件存储，通常文件大小不超过1M，满足了淘宝对小文件存储的需求，被广泛地应用 在淘宝各项应用中。它采用了HA架构和平滑扩容，保证了整个文件系统的可用性和扩展性。...典型的分布式文件存储的架构设计 我以hadoop的HDFS为例，毕竟开源的分布式文件存储使用的最多。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。...这种特性方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。 Namenode 和 Datanode HDFS采用master/slave架构。...根据物理存储形态，数据存储可分为集中式存储与分布式存储两种。集中式存储以传统存储阵列（传统存储）为主，分布式存储（云存储）以软件定义存储为主。
VSAN是一种应用于服务器、存储的以vSphere内核为基础进行开发、可扩展的分布式存储架构。VSAN通过在服务器vSphere集群主机当中安装闪存和硬盘来构建VSAN存储层。...这些设备由VSAN进行控制和管理，VSAN形成一个供vSphere集群使用的统一共享存储层。...同其他服务器架构一样，vsan也会出现故障导致服务器数据丢失，今天为大家介绍一例由于服务器异常断电导致vsan逻辑架构异常、虚拟磁盘文件丢失的数据恢复成功案例。...一、服务器数据恢复故障描述 本次介绍的服务器数据恢复案例是一套VMware vsan超融合基础架构，包含了4台服务器节点，服务器上一共配置有8块固态硬盘和8块机械硬盘，其中固态硬盘作为缓存盘使用。...由于客户机房供电不稳导致服务器非正常关机，管理员将服务器重启后发现vsan逻辑架构故障，部分虚拟磁盘组件异常、磁盘文件丢失。丢失数据非常重要，紧急联系数据恢复中心进行服务器数据恢复操作。
架构师在做架构设计时一定绕不开存储的设计，本文我们一起来了解一下存储的相关知识。主要内容包括存储使用方式、常见协议、链接方式以及分布式存储架构中的典型架构案例。...存储分类 存储架构 从架构角度分类存储一般可以分为：集中式存储和分布式存储。...） GlusterFS（文件） Ceph（块、文件、对象） 分布式存储架构 集中式存储一般使用商业软件且由厂家负责安装配置，我们这里主要讲一下分布式存储架构。...Swift典型架构 ? swift架构 Swift采用的是完全对称、面向资源的分布式系统架构设计，所有组件都可扩展。...Swift将整个存储分为三个层次：Account、Container 和 Object。 小结 本文给大家介绍了存储的相关知识，存储这一块的内容比较枯燥大家了解即可，重点需要关注分布式存储架构。
为了使用 REST 接口, 首先需要为 S3 接口初始化一个 Ceph 对象网关用户. 然后为 Swift 接口新建一个子用户.
目前商用的服务器分类大体有三种： SMP（对称多处理器结构） NUMA（非一致存储访问结构） MPP（大规模并行处理结构） 我们今天的主角是 MPP，因为随着分布式、并行化技术成熟应用，MPP引擎逐渐表现出强大的高吞吐...MPP架构特征： 任务并行执行; 数据分布式存储(本地化); 分布式计算; 高并发，单个节点并发能力大于300用户; 横向扩展，支持集群节点的扩容; Shared Nothing（完全无共享）架构。...Presto Presto是一个分布式的采用MPP架构的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。...Doris Doris是根据Google Mesa论文和Impala项目改写的一个大数据分析引擎，是一个海量分布式 KV 存储系统，其设计目标是支持中等规模高可用可伸缩的 KV 存储集群。...Druid Druid是一个开源、分布式、面向列式存储的实时分析数据存储系统。
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