分布式是大型架构的基石，下面我重点详解分布式存储架构@mikechen

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分布式文件存储

分布式文件存储，是最核心的分布式存储形态，主要面向 文件读写场景。

数据以文件形式存放在分布式节点上，对上层提供统一的文件系统视图。

最典型的代表，就是：HDFS（Hadoop Distributed File System）。

核心架构，如下图所示：

NameNode / Metadata Server：负责文件元数据（路径、大小、位置等）管理。

DataNode / Storage Node：存储实际文件数据块。

适合：海量文件存储、高吞吐量顺序读写、可扩展性好。

分布式对象存储

分布式对象存储：以“对象”为最小管理单元，数据和元数据一起存储。

分布式对象存储，将数据视为一个个独立的“对象”来管理，通过全局唯一的对象标识（ID）访问，常见的实现有：Ceph等。

通常采用去中心化的架构，没有单一的元数据管理节点，所有节点都可以处理请求。

适合：互联网应用、云存储、备份归档、CDN（内容分发网络）等。

尤其适合存储海量的图片、视频、日志等非结构化数据。

分布式块存储

以固定大小的块为单位，提供原始存储设备（类似磁盘分区），由上层文件系统或数据库直接管理。

客户端通过虚拟化层将这些块组合成块设备，提供类似硬盘的接口。

适用于需要高性能、低延迟的数据库、和虚拟机存储，典型实现有Ceph RBD等。

分布式键值存储

以键值对或列族为单位存储，强调低延迟、高并发读写。

典型代表有 Redis（内存 KV）、Cassandra、HBase、Dynamo、TiKV。

数据模型简单，数据被抽象为 Key 和 Value，没有复杂的关系或查询。

弹性扩展，依靠一致性哈希等算法，可以轻松地增加或减少节点，实现数据的自动迁移和负载均衡。

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