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  • 文件存储常见的存储类型之一。 考虑一个简单案例:您将最近demo存储在个人笔记本电脑/台式机上。首先,创建一个名为“demo”文件夹。现在,您可以在此文件夹下添加名为“function1”另一个文件夹,并将...

    文件存储

    文件存储是最常见的存储类型之一。

    考虑一个简单的案例:您将最近的demo存储在个人笔记本电脑/台式机上。首先,创建一个名为“demo”的文件夹。现在,您可以在此文件夹下添加名为“function1”的另一个文件夹,并将功能1放入其中。通过这种方式,您将文件组织为具有文件夹和子文件夹的分层结构,并可以使用文件夹/文件路径访问它们。

    块存储

    对象存储

    对象存储在基于云的存储方案中非常常见,可用于以极高的可伸缩性和可靠性管理,处理和分发内容

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  • 存储最重要的指标就是可靠性,如果数据会丢,那么一切可能就是免谈了。保证数据可靠一个常规的方式就是把数据存多份啊,理论上讲数据存的份数越多,那么可靠性越好,但是可用空间就越少啊。咱们举个100T的空间如果按...

    背景: 前面章节介绍了分布式存储的数据如何完成分布式存储的,本章节就聚焦于完成分布式存储后如何保证数据的可靠性的。存储最重要的指标就是可靠性,如果数据会丢,那么一切可能就是免谈了。保证数据可靠一个常规的方式就是把数据存多份啊,理论上讲数据存的份数越多,那么可靠性越好,但是可用空间就越少啊。咱们举个100T的空间如果按2副本去存数据,那么只能存 50T的数据 (50T*2=100T),如果存5副本,那只能存20T的数据了。数据要想可靠不丢那就要保存多份,但是保存多份空间利用率又会很低,所以两者之间要做个权衡,按照业界典型的59可靠性要求:(1-99.999%)*365*24*60=5.26分钟,一般来讲把副本保存成3份。

    1)盘级可靠: 什么叫盘级可靠?说白了,以N副本为例,就是故障N-1块盘,数据依然还能获取到。按照这个要求看3副本,其实就要求数据的3个副本必须跨盘存储。给个示意图如下:

    蓝色代表一个物理的实体节点,黄色代表一个物理的实体硬盘

    这时候你随便故障两个盘,依然能拿到数据。但是因为3副本的盘都在同一个物理节点上,如果节点A故障了呢?是不是3个副本都丢了啊,所以这个时候其实需要的 节点级容错

    2)节点级容错:按照盘级容错的概念去类推,就是N个副本,随便故障N-1个节点,数据依然能获取到。做到这一点,需要3个副本跨节点去存储(不能存在一个节点上面):

    如下面图所示,黑色代表一个物理节点, 黄色代表一个硬盘,你会发现 副本A1  副本A2 副本A3 都是分布在三个不同的节点上面

       

    3)机柜级容错: N个副本,随便故障N-1 个机柜,数据依然能获取到。那就要求N个副本分布在不同的N个机柜上面,如下图所示: 蓝色表示一个实体机柜,黑色是一个 实体节点, 黄色是一个实体硬盘

    给大家概述下,通过上面三个示意图,应该能发现这样的规律: 如果是机构级容灾的,那么一定满足 节点级容灾 以及盘级容灾,如果是节点级容灾一定满足 盘级容灾

    这里概述了三种容灾的数据存储方式,那么实际在存储的IO过程中如何做到这个可靠性的?存储是要求要有大并发能力,显然用分布式事务是不合适的,这里讲一种结合

    乐观锁实现的可靠性算法: 所以采用的是 Vector Clock(解决并发写 冲突 以及NRW (保证数据可靠性)机制做乐观锁写数据

    NRW:N个副本,在R个读成功 读才成功,在W 个写成功才写成功,需要满足 R+W > N ,  以三副本为例,NRW= 3:2:2。 这样一定能保证读的最新的数据。

    读写过程按如下流程控制:   

    先说写流程,客户端从三副本的三元组里面跟主通信,主在接受到写请求后会把写同步写到两个备, 只要 主 + 1个备成功,则对客户端就返回成功了,另一个备是否成功不影响对

    外部的返回    

    读流程: 流程图跟上述图片类似,客户端从三副本里面读取两个副本数据,就认为读成功,假设三个副本的更新情况如下,副本1 ,副本2 写成功,副本3 写失败,这时候客户端认为写是成功的。

    这个时候来读数据,因为需要最少读两个副本数据成功才认为是成功的,这时候的读取情况3个副本随机选2,所以可能的组合只能是(副本1,副本2)(副本1,副本3)(副本2,副本3),你会发现一定能读取到副本1 或者副本2的至少一个值,所以一定会读到更新成功的数据,从而保证客户端一定能看到最新的写的数据。

    Vector Clock:首先这个是一个向量时钟,可以简单表征为(node:version),node分布式系统的节点号,version为对应节点上的数据版本,有写请求的时候这个同一个node上面的对应的version会递增,节点间数据同步的时候也会把 (node:version)组合的信息带上。这个时候通过比较这些向量的大小,来确定写操作的时序问题了。比如(node1:v1)对比(node1:v2)或者(node1:v1,node2:v1), 那么 (node1:v1)的数据显然是个旧的数据。

    我们以3副本为例,举个例子讲下这个数据写的过程,以及向量时钟的过程:

    1:00 时刻  客户端1    在node1 上面写一次数据 比如 age=1  ,这个时候节点node1就有一个数据向量时钟版本      节点node1:  (node1:v1)

    2:00 时刻  客户端2    更新了node1上面的数据  age=2     , 这个时候 node1 上面的数据更新为                              节点node1: (node1:v2)

    3:00 时刻    node1   需要同步数据到node3     age=1,                   node3 接收到数据之后数据就更新为                 节点node3: (node1:v2)

    4:00 时刻    node1  同步数据到node2 上面   age=1                   node2在接受数据完成更新后,数据就变成             节点node2: (node1:v2)

    5:00时刻     客户端3  在node2上面更新了数据  age=3,         这时候node2更新成功数据后,数据变成                   节点node2: (node1:v2,node2:v1)

    6:00时刻     客户端4  在node3上面更新了数据  age=4,         这时候node3更新成功数据后,数据变成                   节点node3:(node1:v2,node3:v1)

     

    最终 各节点分布的数据如下 

    节点node1: (node1:v2)

    节点node2: (node1:v2,node2:v1)

    节点node3:(node1:v2,node3:v1)

    这时候再来分析下读过程: 根据NRW规则,在NRW=3:2:2情况下,需要读两份成功 读才能会成功。

    假如读到的是 node1 和node2 的数据 则  node2的数据一定是新的数据 ,

            读到的是 node1 和node3的数据,则node3的数据一定是新数据。

    如果读到的是  node2  和node3的数据,则没法判断哪个更新,这时候就出现了所谓的版本冲突,这个时候需要客户端自行判断的,比如可以根据数据的时间戳做简单的判断。

    所以 Vector Clock     1)不能解决所有场景的问题,必要时候需要客户端去做决策。   2) 向量组会随着节点的增加而增长,需要定期做合并缩短。

     

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  • 分布式数据存储

    2021-04-17 18:31:43
    为了保证高可用性,高可靠性和经济性,云计算采用了分布式数据存储方式。在介绍分布式数据存储之前,先来了解一下什么是分布式系统。 分布式系统 与分布式系统相对应概念是集中式系统,集中式系统是指由一台主机和...

    云计算最主要的特征是拥有大规模的数据集,基于该数据集向用户提供服务。为了保证高可用性,高可靠性和经济性,云计算采用了分布式数据存储方式。在介绍分布式数据存储之前,先来了解一下什么是分布式系统。

    分布式系统
    与分布式系统相对应的概念是集中式系统,集中式系统是指由一台主机和若干终端组成的系统主机是这个系统的中心节点,一般具有较好的性能和运算能力。主机提供系统对外的一切功能。系统中所有的数据均存储在主机中,所有的任务也交由主机完成。终端只用来展示系统功能或提供用户与主机之间的交互。(输入或输出)。
    分布式系统是指一组通过网络连接的计算机及其软件系统,这些计算机的耦合度较低,相互之间协调工作以实现整体负载均衡。在分布式系统中的计算机可通过运行在其上的软件系统实现同意管理和系统资源的有机调配,并实现大型任务的分布式计算。

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    **Filecoin是旨在存储人类社会最重要信息的分布式网络。**作为一个区块链网络,Filecoin为任何人存储和与数据交互提供了一个强大的、去中心化的、可验证的平台。随着时间的推移,参与网络的矿工获得的区块奖励与他们在网络上提供的可靠和有用的存储直接成正比。(以区块奖励的形式进行网络奖励,以激励网络上有价值的存储。)

    在这里插入图片描述

    但是,如果没有可靠的方法来从算法上区分实际有用数据和生成的随机性,就很难以通过编程方式激励在网络上数据存储。

    **Filecoin为了最大化可以支持的有效存储量,Filecoin网络通过Filecoin Plus创新性地引入了一层社会信任。**客户使用一种新颖的资源——DataCap与矿工进行交易。随着时间的推移,矿工存储的有效数据越来越多,所获得的的区块奖励也逐步增加。

    Filecoin Plus是一个实用的解决方案,它解决了技术难以解决的问题:即验证特定数据集在无许可,激励兼容的匿名网络中是否有用,并提供了以有效方式激励从而使用正确网络的途径。

    Filecoin Plus 的作用

    受到诺贝尔奖获得者Elinor Ostrom的启发,Filecoin Plus基于一套指导规划,该规划着重于提高Filecoin成为人类最重要信息的去中心化存储网络的有效性。

    密钥持有者,公证人,客户和矿工通过分配和使用DataCap进行交互。DataCap被批量授予社区选定的公证人,公证人又将其分配给值得信赖的客户。这些客户使用DataCap为存储交易提供资金。获得DataCap的矿工将通过该交易提供的存储空间,将其存储服务调整后的算力提高10倍,从而增加了他们在网络中的区块奖励份额。这创建了一种激励所有参与者以使Filecoin更有效使用的机制。

    在这里插入图片描述

    **公证人分布在世界各地,并具有广泛的专业领域,**包括web3服务、科学和历史数据集、媒体内容等。他们是网络的受托人,并应进行必要的尽职调查,以识别有价值的客户并将他们引入网络。**他们将对Filecoin上存储的数据产生显着影响,**Filecoin官方欢迎社区共同监督他们在提高网络效率方面所取得的进展。

    通过将权力交给客户,客户的需求将决定Filecoin生产的商品和服务。这将加速生态系统中产品的开发,改善对客户的存储方式,提升Filecoin网络兼容性。这也让中小矿工更容易获得采矿奖励,从而促进Filecoin网络协调发展。

    Filecoin Plus 最新进展

    在过去的几个月中,Filecoin Plus社区选择了第一批为生态系统服务的公证人。这是通过开发全面的申请流程和评分标准系统来完成的,该系统在最初的公证申请中进行了迭代和测试。现在已向14个公证人授予约1.5PiB DataCap,以分配给不同类型的客户。

    除此之外,社区还一直积极参与治理问题和讨论,从建立透明的争议和审计框架,到提供链上监视和分析工具。Filecoin Plus计划处于去中心化治理的最前沿,其所有运营和流程均由社区成员公开制定,并受到全球治理研究人员的关注。Filecoin Plus是一个全面协调的,社区管理的计划,该计划有助于以最佳方式利用网络上的可用存储。

    一起构建未来

    如果您有兴趣通过Datacoin接收DataCap来满足您的存储需求,可以在Filecoin Plus上找到有效公证人名单。可以提交DataCap请求,包括在收到分配后如何使用DataCap的说明。

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    千次阅读 2014-08-20 19:00:57
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