分布式存储基础   

一、集群文件系统
	1、特点
		多台计算机
		对所有存储空间进行资源整合，并对外提供文件系统
		通过某种协议通信

	2、集群文件系统分类
		按照存储空间访问方式：
			共享存储型集群文件系统：识别同样的存储空间，共同管理文件系统
				解决方案：Veritas的VxFS/VCS，昆腾Stornext，中科蓝鲸BWFS，EMC的MPFS
			分布式存储型集群文件系统：各自提供存储空间，协调管理所有的存储空间
				解决方案：HDFS、Gluster、Ceph、Swift
		按照管理元数据的方式：
			对称式集群文件系统：分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上
			非对称式集群文件系统：元数据管理架构采用单一的元数据服务器，存在单点故障。单个或者多个节点管理元数据
			
		注：对于集群文件系统：其可以是分布式+对称式、分布式+非对称式、共享式+对称式、共享式+非对称式，两两任意组合
		    CAP理论导致分布式文件系统实现成本变的很复杂
			网络存储系统将数据存放在单一的服务器上，因为单台服务器称为性能瓶颈。分布式存储系统将数据放在多台服务器，
			增强了数据的可靠性、可用性、安全性，而且易于扩展。
		
二、分布式文件存储解决方案
	MooseFS[MFS]
	HDFS
	*GlusterFS
	*Ceph
	*Sheepdog
	Swift
	TFS
	FastDFS
		astDFS是阿里巴巴开源的一套轻量级,天生就是分布式设计的文件系统，FastDFS的源代码由C语言开发，目前可运行在Linux,
		FreeBSD，Unix等类操作系统上，FastDFS解决了大数据量文件存储(这里经常有人说成大数据,我本人是不赞同的)和读写分离,
		备份容错,负载均衡,动态扩容等问题，这也就是原作者所描述的高性能和高扩展性的文件系统。适合存储4KB~500MB之间的小
		文件，如图片网站、短视频网站、文档、app下载站等。
	MooseFS
	mofilefs
	fastdfs
	hadoop
		Hadoop 实现了一个分布式文件系统，主要用于大数据计算存储，简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发
		的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche 
		Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。
	GFS(Google File System)

三、专业名词
	分布式存储系统(Distributed Storage System)
	
四、考虑因素
	一致性、可用性、分区容错性

	对于分布式系统，不能同时满足一致性、可用性、分区容错性，CAP理论。
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分布式存储和分布式文件系统

	1、数据和元数据存储问题？
		文件在存储级别表现为数据流，不提供文件系统功能
		分布式存储系统提供文件功能
	
	2、分布式存储
		对象存储：也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展
		块存储：这种接口通常以QEMU Driver或者KernelModule的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者
		        QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD
				（RBD是Ceph面向块存储的接口）。
		分布式文件系统：通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并
						行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非
						POSIX接口的类文件存储接口归入此类。
		
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