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    数据分区的策略

    在之前的数据复制当中,我们有一个前提就是数据量不会很大,但是随着公司的发展,再加上埋点等各种数据收集的发展,数据量会爆发式的增长,那么单台服务器很难处理这么庞大的数据了。数据必须分布在各个服务器上,这就是数据分区(partition),在不同的数据系统有着不同的叫法,比如在MongoDB、Elasticsearch、SolrCloud被称为shard,HBase被称为region,Cassandra和Riak被称为vnode,名称虽多但是本质确实一样的。当数据分布在各个服务器时,对性能也会有很大的提高,因为对数据的读取压力会由多台服务器分担。在下面的讨论中,我们会先讨论如何数据分区的方法,再去看看数据热点的rebalancing,最后会讨论如何将请求发送到正确的partition上。

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    fastdfs工作原理(科学原理有哪些)

    1 功能简介 FastDFS是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。特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等等。 主页地址:https://github.com/happyfish100/fastdfs FastDFS从2008年7月发布至今,已推出31个版本,后续完善和优化工作正在持续进行中。目前已有多家公司在生产环境中使用FastDFS。 FastDFS是一款类Google FS的开源分布式文件系统,它用纯C语言实现,支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。它只能通过专有API对文件进行存取访问,不支持POSIX接口方式,不能mount使用。准确地讲,Google FS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS等类Google FS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。

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