分布式存储技术是大型架构的核心，下面我就重点来详解分布式存储技术@mikechen
分布式存储
随着数据量的爆炸式增长，传统存储容量有限，难以应对PB甚至、EB级别的数据。
并且，传统集中式存储一旦发生故障，整个系统都可能瘫痪。
而采用分布式存储后，分布式存储通过横向扩展（增加节点）的方式，显著提高IOPS（每秒输入/输出操作）和吞吐量。
可以近乎无限地扩展存储容量和处理能力，轻松应对大数据、人工智能等场景的需求。
而且，数据分散存储在多个节点上，即使部分节点发生故障。
系统也能通过数据冗余、和故障转移机制保证服务的持续可用性。
分布式存储技术
常见的分布式存储实现技术，有HDFS、Ceph、GFS。。。等等。
HDFS
HDFS 是 Hadoop 生态中的核心组件，用于支持大数据场景下的海量文件存储。
整体架构，如下图所示：
NameNode (主节点)
负责管理文件系统的命名空间（目录、文件、块的元数据）。维护文件和块的映射关系、权限等信息。整个 HDFS 集群只有一个活跃的 NameNode (在 HDFS 2.0 引入了 HA 机制)。
DataNode (从节点)
负责存储实际的数据块。每个 DataNode 存储一部分数据，并定期向 NameNode 汇报其存储的块信息。
Client
代表用户应用程序，与 NameNode 和 DataNode 交互以访问数据。
使用场景
比如：大数据存储和分析，以及日志存储、批处理任务…等等场景。
Ceph
Ceph 是一个统一存储平台，提供对象存储、块存储、文件系统存储。
整体架构，如下图所示：
OSD（Object Storage Daemon）：存储数据对象、复制、恢复等。
Monitor（MON）：维护集群状态、认证等。
MDS（元数据服务）：支持 POSIX 文件系统时启用。
提供对象存储、块存储和文件系统三种存储接口，能够扩展到数千个节点、和 EB 级别的数据。
GFS
由 Google 提出，用于支撑其内部的搜索、MapReduce 等系统的海量数据存储。
整体架构，如下图所示：
GFS Master (主服务器)
存储文件系统的元数据，包括命名空间、文件到块的映射、块的位置等。
Master 负责管理 ChunkServer 、和处理客户端的元数据请求。
通常部署多个 Master (一个主 Master 和多个备 Master) 实现高可用。
GFS ChunkServer (块服务器)
存储实际的数据块 (Chuncks)，比如：每个 ChunkServer 存储多个数据块，并响应 Master 和客户端的读写请求。
分布式存储应用场景
大数据存储
比如：日志分析、用户行为分析、数据挖掘、机器学习模型训练数据存储等。
云计算存储
分布式存储是云计算基础设施的核心，支撑如阿里云OSS、AWS S3、腾讯云COS 等对象存储服务。
视频直播等
短视频、直播平台…等，需要存储和高效传输海量媒体资源，分布式存储系统用于支撑高并发、快速分发。