在Google、Amazon、騰訊等大型互聯網公司里，因為業務廣泛，有大量的用戶數據需要保存，因此分布式存儲系統往往成為該類公司的一個基礎設施。分布式存儲涉及到單機存儲引擎、分布式系統協議等眾多領域，該篇文章作為一個入門，帶領大家認識分布式存儲系統的基本概念。

分布式存儲應該滿足的基本條件

• 可擴展

以微信朋友圈的圖片為例，隨著微信運營時間的增長，需要保存的朋友圈圖片必然是越來越多的，因此保存這些圖片的分布式存儲系統必須可擴展。

• 低成本

對于大型互聯網公司來講，要保存的數據量非常大，因此成本是考量一個存儲系統是否可上線運營非常重要的一個指標。

• 高性能

無論是對整個分布式存儲集群還是針對單機的存儲引擎，都需要高性能的保證，否則低成本就無從談起。

• 易用性

分布式存儲系統作為一個基礎設施，必須具備足夠的易用性，才能更好地服務于各個業務。比如Amazon的S3，接口形式統一，接入簡單。

分布式存儲系統面臨的主要技術挑戰

• 數據分布

整個存儲系統是一個集群，如何保證數據均勻分布到多臺服務器？假設某一數據被拆分存儲到多臺服務器后，又該如何實現跨服務器讀寫？

• 一致性

出于數據可靠性的考慮，同一份數據必然是保存多份的，如何保證這多份數據的一致性？

• 容錯

對于一個集群而言，機器出現故障是必然的。如何在出現故障時做到及時發現，并且自動把故障機器上的數據和服務遷移到非故障機器？

• 負載均衡

任何一個集群系統都存在負載均衡的策略問題，分布式存儲系統自然不例外。

• 事務與并發控制

如果要求該分布式存儲系統支持事務和并發控制功能，該如何實現？

• 易用性

易用性前面有提，不再贅述。

• 壓縮/解壓縮

怎樣根據數據的特點設計、選用合理的壓縮/解壓縮算法以平衡壓縮帶來的空間節省和消耗的CPU計算資源。

分布式存儲系統存儲的數據分類

互聯網業務涉及的數據一般可以分為三大類：

1.非結構化數據

典型的如圖片、音視頻文件等。

2.結構化數據

傳統的用關系型數據庫保存的二維表結構數據。

3.半結構化數據

介于結構化數據和非結構化數據之間，典型的比如HTML文檔。

分布式存儲系統分類

基于上述數據類型存儲的實際需要，分布式存儲系統逐漸演化為以下四種類型：

1.分布式文件系統

一般用于存儲非結構化數據。比如HDFS、TFS（Taobao File System）、FastDFS等。

2.分布式鍵值系統

可以通俗地理解為hash表，如淘寶的Tair、Redis、memcached等，一般用于存儲半結構化數據。

3.分布式表格系統

也用于存儲非結構化數據，相比分布式鍵值系統，不單單提供基于主鍵的讀寫，還支持對某個主鍵范圍進行掃描，典型的比如Google的Big Table。

4.分布式數據庫

由單機數據庫發展而來，用于存儲結構化數據。典型的如MySQL Sharding集群。