商业源码 每天有那么多人在朋友圈发视频和照片，腾讯的服务器是如何实现全部储存的？
就在前不久腾讯公司宣布它的用户已经突破九亿人。用户信息最久都已经保存了近二十年。为什么不论用户在何时何地打开软件都可以找到自己上传的信息，而且还能非常寻迅速的下载下来。
云存储技术也是这几年新兴起的一种快速便捷的网络存储技术。就像云彩一样，无论人去哪里，抬头都能看到空中的云彩。云存储就是实现了这样的功能，无论在任何地方都可以打开网络下载上传，而且速度很快。为了实现这个功能，公司在全球建立了二十四个分区和四十四个数据处理中心和一千多个节点。这一个中心有多大呢？几乎每个数据中心的规模都要超过十万台服务器。而用户的信息则放在数据节点上，只要用户在这个地域使用该软件，就会很快的为用户提供数据支持。
安全的信息保护功能，现代社会随着信息的爆炸式增长，人们几乎都在网络的覆盖之下，人们对个人信息的安全日益重视，生怕稍有疏忽就会导致个人隐私泄露。为了免除用户的后顾之忧保护用户信息安全，大部分信息都不会上传到服务器里。如果用户选择清理手机空间，这些信息也会被彻底删除。除非是主动上传到个人的空间或者是网盘，否则服务器不会接收存储你的个人信息。
而且，分布式存储也能起到很好的保密作用，除非经过用户的请求允许，不然是很难拿到用户的完整数据。
高并发量网站解决方案
一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
1、HTML静态化
其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化、有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。
同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现。比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储在数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。
2、服务器分离
大家知道，对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是最消耗资源的，于是我们有必要将与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的、甚至很多台的服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为问题而崩溃。
在应用服务器和服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持、尽可能少的LoadMole，保证更高的系统消耗和执行效率。
3、数据库集群、库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。
在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。
上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最有效的解决方案。
我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。
sohu的论坛就是采用了这样的架构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。这里先讲述最基本的两种缓存。高级和分布式的缓存在后面讲述。
架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
5、镜像
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和ENet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。
负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
（1）、硬件四层交换
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。
第四层交换功能就像是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。“Yahoo中国”当初接近2000台服务器，只使用了三、四台Alteon就搞定了。
(2)、软件四层交换
大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍差。但是满足一定量的压力还是游刃有余的，有人说软件实现方式其实更灵活，处理能力完全看你配置的熟悉能力。
软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决，LVS就是LinuxVirtualServer，他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案，提高系统的强壮性，同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能，可以同时满足多种应用需求，这对于分布式的系统来说必不可少。
一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易。
对于大型网站来说，前面提到的每个方法可能都会被同时使用到，这里介绍得比较浅显，具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会。有时一个很小的squid参数或者apache参数设置，对于系统性能的影响就会很大。
最新：CDN加速技术
CDN的全称是内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。
CDN有别于镜像，因为它比镜像更智能，或者可以做这样一个比喻：CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流。因而，CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。
CDN的类型特点
CDN的实现分为三类：镜像、高速缓存、专线。
镜像站点（MirrorSite），是最常见的，它让内容直接发布，适用于静态和准动态的数据同步。但是购买和维护新服务器的费用较高，还必须在各个地区设置镜像服务器，配备专业技术人员进行管理与维护。对于大型网站来说，更新所用的带宽成本也大大提高了。
高速缓存，成本较低，适用于静态内容。Internet的统计表明，超过80%的用户经常访问的是20%的网站的内容，在这个规律下，缓存服务器可以处理大部分客户的静态请求，而原始的服务器只需处理约20%左右的非缓存请求和动态请求，于是大大加快了客户请求的响应时间，并降低了原始服务器的负载。
CDN服务一般会在全国范围内的关键节点上放置缓存服务器。
专线，让用户直接访问数据源，可以实现数据的动态同步。
CDN的实例
举个例子来说，当某用户访问网站时，网站会利用全球负载均衡技术，将用户的访问指向到距离用户最近的正常工作的缓存服务器上，直接响应用户的请求。
当用户访问已经使用了CDN服务的网站时，其解析过程与传统解析方式的最大区别就在于网站的授权域名服务器不是以传统的轮询方式来响应本地DNS的解析请求，而是充分考虑用户发起请求的地点和当时网络的情况，来决定把用户的请求定向到离用户最近同时负载相对较轻的节点缓存服务器上。
通过用户定位算法和服务器健康检测算法综合后的数据，可以将用户的请求就近定向到分布在网络“边缘”的缓存服务器上，保证用户的访问能得到更及时可靠的响应。
由于大量的用户访问都由分布在网络边缘的CDN节点缓存服务器直接响应了，这就不仅提高了用户的访问质量，同时有效地降低了源服务器的负载压力。
ware Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。它包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。
分布式操作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行。它和集中式操作系统的区别在于资源管理、进程通信和系统结构等方面。
分布式程序设计语言用于编写运行于分布式计算机系统上的分布式程序。一个分布式程序由若干个可以独立执行的程序模块组成,它们分布于一个分布式处理系统的多台计算机上被同时执行。它与集中式的程序设计语言相比有三个特点：分布性、通信性和稳健性。
分布式文件系统具有执行远程文件存取的能力,并以透明方式对分布在网络上的文件进行管理和存取。
分布式数据库系统由分布于多个计算机结点上的若干个数据库系统组成,它提供有效的存取手段来操纵这些结点上的子数据库。分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。
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分布式数据库系统是由若干个站集合而成。这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。
分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展之中，原因基于以下几点：
1、它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。
2、如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。
3、均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。
4、当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
5、相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集中式数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系统来讲它的可靠性是比较高的。
特点
1、在分布式数据库系统里不强调集中控制概念，它具有一个以全局数据库管理员为基础的分层控制结构，但是每个局部数据库管理员都具有高度的自主权。
2、在分布式数据库系统中数据独立性概念也同样重要，然而增加了一个新的概念，就是分布式透明性。所谓分布式透明性就是在编写程序时好象数据没有被分布一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。但程序的执行速度会有所降低。
3、集中式数据库系统不同，数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复制数据，则可以提高局部的应用性。其次，当某节点发生故障时，可以操作其它节点上的复制数据，因此这可以增加系统的有效性。当然，在分布式系统中对最佳冗余度的评价是很复杂的。
分布式系统的类型，大致可以归为三类：
1、分布式数据，但只有一个总 据库，没有局部数据库。
2、分层式处理，每一层都有自己的数据库。
3、充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联接方式又可以有多种，如松散的联接，紧密的联接，动态的联接，广播通知式联接等。
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什么是分布式智能
NI LabVIEW 8的分布式智能结合了相关的技术和工具，解决了分布式系统开发会碰到的一些挑战。更重要的是，NI LabVIEW 8的分布式智能提供的解决方案不仅令这些挑战迎刃而解，且易于实施。LabVIEW 8的分布式智能具体包括:
可对分布式系统中的所有结点编程——包括主机和终端。尤为可贵的是，您可以利用LabVIEW图形化编程方式，对大量不同类型的对象进行编程，如桌面处理器、实时系统、FPGA、PDA、嵌入式微处理器和DSP。
导航所有系统结点的查看系统——LabVIEW Project Explorer。您可使用Project Explorer查看、编辑、运行和调试运行于任何对象上的结点。
经简化的数据共享编程界面——共享变量。使用共享变量，您可轻松地在系统间(甚至实时系统间)传输数据且不影响性能。无通信循环，无RT FIFO，无需低层次TCP函数。您可以利用简单的对话完成共享变量的配置，从而将数据在各系统间传输或将数据连接到不同的数据源。您还可添加记录、警报、事件等数据服务――一切仅需简单的对话即可完成。
实现了远程设备及系统内部或设备及系统之间的同步操作——定时和同步始终是定义高性能测量和控制系统的关键问题。利用基于NI技术的系统，探索设备内部并编写其内部运行机制，从而取得比传统仪器或PLC方式下更为灵活的解决方案。
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在分布式计算机操作系统支持下，互连的计算机可以互相协调工作，共同完成一项任务。
也可以这么解释:
一种计算机硬件的配置方式和相应的功能配置方式。它是一种多处理器的计算机系统，各处理器通过互连网络构成统一的系统。系统采用分布式计算结构，即把原来系统内中央处理器处理的任务分散给相应的处理器，实现不同功能的各个处理器相互协调，共享系统的外设与软件。这样就加快了系统的处理速度，简化了主机的逻辑结构vv
随着信息技术的发展，网络阅卷系统在各类考试中逐渐得到应用，减少了人工阅卷方式在试卷处理、试卷评阅及成绩处理等环节的工作量。高考改卷采用网络阅卷系统较早，由于受电脑数量、评卷教师人数等因素限制，高考改卷一般采用分科集中阅卷的方式，每个学科由300人至400人分组单独阅卷，后期通过人工合成各科成绩。由于集中式网络阅卷在人员安排、电脑配置上的局限性，因此，需要研究在教育城域网内如何实现分布式网络阅卷，解决更大规模人数的阅卷问题。下面以我市为例介绍解决方式。
台州市9个县区的学校有高中阶段每个年级各约2万考生，参加10个科目的统考。自2008年实施分布式网络阅卷系统（以下简称本系统）以来，台州市教育系统经过对本系统的多次调整优化，目前可以实现2400人同时评阅高中段6万考生的试卷，在2天内完成所有阅卷工作，并自动生成相应的学生成绩表及分析报表。本系统由网络系统、硬件系统及软件系统三部分组成。
一、网络系统设计
网络系统是实施分布式阅卷的基础，用于各个分布式阅卷点的网络接入。因为各个学校网络接入形式不一致，既有通过县区教育城域网统一出口的学校，也有直接接入互联网的学校。另外，各类考试的保密要求不同，如中考阅卷具有保密性要求，而高中期末考试则无相应要求。因此，本系统应考虑多种网络接入方式，无保密性要求的网络阅卷可通过互联网接入，具有保密要求的网络阅卷则可以通过专网接入，可采用MPLS ***或SDH等方式通过光纤组网，确保系统运行时与其他网络物理隔离。
首先，需要考虑本系统网络的稳定性问题。由于SDH方式组网后对广播风暴抑制能力较弱，台州市中考阅卷采用MPLS ***网络接入，每个县区设置一个接入点，用于当地阅卷客户端的接入及扫描数据上传。高中期末联考则采用MPLS ***网络与互联网接入混合的方式。
其次，需要考虑本系统互联网出口带宽及MPLS ***汇聚带宽的问题。经多次网络阅卷运行测试，每个评卷客户端在阅卷时主要传送试卷切分，所需平均带宽为40Kbps至50Kbps。台州市高中段一个年级2万考生所有学科评阅卷所需带宽约为72Mbps至80Mbps，按这样的带宽考虑本系统扩充问题，以及后期教育资源共享等应用业务的开展，互联网出口采用100Mbps专线，MPLS ***网络采用1000Mbps专线。
二、硬件系统设计
1服务器系统
服务器系统包括数据库服务器、评卷服务器、图像服务器，是分布式阅卷软件运行的基础平台。数据库服务器为数据库系统的稳定运行提供保障，对CPU资源要求较高。本系统采用ORACLE 9i作为后台数据库。经实际测试，在2×2CPU+4G内存配置的单台服务器平台上同时进行高中段10个科目，每个科目单个年级段有2万条记录的网络评卷，系统运行稳定。评卷服务器实现网络阅卷界面的登录，主要负责HTTP请求，对服务器的内存及CPU性能要求较高，在2×4CPU+8G内存配置单台服务器平台上，可实现超过1500人的同时接入。图像服务器实现切分试题图像的分发，以网络资源及磁盘读写占用为主，考虑数据的安全性及系统的稳定性，本系统采用大容量光存储系统作为存储介质。
2大容量存储系统
大容量存储系统用于存储扫描试卷的切分，每个科目2万考生的平均数据量为3GB，本系统采用Raid 5方式组成4TB的存储系统，实现阅卷平台的稳定运行以满足数据备份要求。另外，每张试卷切分试题图像容量水平为40KB至120KB，磁盘系统对于小的存取存在较大的性能瓶颈，可先把各个小按索引写入一个大文件，阅卷时通过软件进行检索，该措施可提高访问速度及节约数据备份时间。前期本系统采用小存储，传输时延达2分钟至5分钟，每次考试数据备份需要大约8小时；后期对本系统进行调整优化，采用大文件存储，在2400人同时在线阅卷的情况下，传输时延在3秒以内，且每次考试的数据备份时间仅需半个小时。
三、软件系统设计
软件系统包含如下子系统：
数据报送系统可以实现评卷教师信息及考生考场编排数据的上传，高中阶段联考涉及30多所学校，初中阶段的中考涉及250多所学校。试卷扫描系统实现纸质扫描试卷到格式文档的转换，通过预先定义的试卷格式，经扫描后按切分区域自动分割成各个相应的阅卷区域。以学科为单位把格式的文档打包成一个文件，传输至台州市信息中心图像服务器，用于分发评阅试卷。
评阅软件系统是整个阅卷系统中的核心组件，采用浏览器/服务器模式以适应各种环境，采用J2EE构架保证高并发下系统的稳定性。经实际运行测试，采用Java第三方组件作为类库开发系统，单台服务器500个并发数就会引起中间件的崩溃。后期采用Java原生代码编写后，1500个并发数时在相同配置单台服务器上运行也非常稳定。
成绩合成系统在网络阅卷工作全部结束后开始，自动合成主观题成绩及客观题成绩，并以此为基础生成各类分析报表。成绩分发系统按地市、县区、学校三级进行权限控制，学校管理员以相应账号登录后，系统将检索相关学校考生数据，以Excel文档形式下载至本地，方便学校对数据进行二次处理。
四、系统运行效果
2011年1月，台州市教育局教研室组织了两次考试：1月10日~11日组织了浙江省普通高中证书会考，客观题在试卷拆封后统一进行机器阅卷，主观题全省统一采用手工阅卷形式；1月17日~19日组织了台州市重点高中期末联考，主观题也采用分布式网络阅卷的形式进行。两次考试结束后的各项工作安排及费用如表格1。
首先，采用本系统可节省大量费用。对比两次考试后工作安排，会考在考试结束后需安排专用车辆由专人上送试卷，地市一级在接收试卷后，在试卷拆封环节需15人连续工作7小时，阅卷结束后，在分数录入环节需50人连续工作15小时，各个环节人工费用、评卷教师的住宿及餐饮等费用累计达15万元。采用分布式网络阅卷后，期末试卷由各学校分点扫描后通过网络上传，无需安排专人进行试卷拆封，在评卷完成后直接由阅卷软件自动生成成绩及报表。
其次，采用本系统可提高阅卷效率。以化学学科为例：高二年级普通高中会考人数为30523人，卷面主观题分值为30分，改卷教师136人，连续工作时间为16小时，按此计算教师的平均阅卷速度为374份整卷/小时。高二年级重点中学期末考人数为15435人，卷面主观题分值为60分，改卷教师1191人，连续工作时间为4小时，按此计算教师的平均阅卷速度为324份整卷/小时。如不考虑期末考试阅卷难度高于相同学科会考卷的因素，把主观题60分折算成30分计算后，网络改卷的平均阅卷速度可以达到648份整卷/小时。
再次，采用本系统可有效控制差错。高中期末评阅采用单次评阅，每科安排一名质量检测人员进行改卷质量监控，对于给分过高及过低的改卷教师进行及时提醒并退回重评。中考评阅采用双次评阅，与系统保证两次评阅的教师不同，引入仲裁机制，如果同一考生两位评卷教师的给分差值超过误差限定，系统将自动把试卷发给学科组长处理。自从本系统引入中考评卷，在公平、公正性方面受到社会的一致肯定。
（作者单位：浙江台州市教育局教研室）
1简介
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如，用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录，一旦被访问，这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。
当下我们处在一个互联网飞速发展的信息 社会 ，在海量并发连接的驱动下每天所产生的数据量必然以几何方式增长，随着信息连接方式日益多样化，数据存储的结构也随着发生了变化。在这样的压力下使得人们不得不重新审视大量数据的存储所带来的挑战，例如：数据采集、数据存储、数据搜索、数据共享、数据传输、数据分析、数据可视化等一系列问题。
传统存储在面对海量数据存储表现出的力不从心已经是不争的事实，例如：纵向扩展受阵列空间限制、横向扩展受交换设备限制、节点受文件系统限制。
然而分布式存储的出现在一定程度上有效的缓解了这一问题，之所以称之为缓解是因为分布式存储在面对海量数据存储时也并非十全十美毫无压力，依然存在的难点与挑战例如：节点间通信、数据存储、数据空间平衡、容错、文件系统支持等一系列问题仍处在不断摸索和完善中。
2分布式文件系统的一些解决方案
Google Filesystem适合存储海量大个文件，元数据存储与内存中
HDFS（Hadoop Filesystem）GFS的山寨版，适合存储大量大个文件
TFS（Taobao Filesystem）淘宝的文件系统，在名称节点上将元数据存储与关系数据库中，文件数量不在受限于名称节点的内容空间，可以存储海量小文件LustreOracle开发的企业级分布式系统，较重量级MooseFS基于FUSE的格式，可以进行挂载使用MogileFS
擅长存储海量的小数据，元数据存储与关系型数据库中
1简介
MogileFS是一个开源的分布式文件系统，用于组建分布式文件集群，由LiveJournal旗下DangaInteractive公司开发，Danga团队开发了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不错的开源项目：(注：Perlbal是一个强大的Perl写的反向代理服务器)。MogileFS是一个开源的分布式文件系统。
目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如国外的一些公司,日本前几名的公司基本都在使用这个
国内所知道的使用 MogileFS 的公司有托管网站 yupoo又拍,digg, 土豆, 豆瓣,1 号店, 大众点评,搜狗,安居客等等网站基本很多网站容量，都超过 30T 以上。
2MogileFS特性
1) 应用层提供服务，不需要使用核心组件
2）无单点失败，主要有三个组件组成，分为tracker（跟踪节点）、mogstore（存储节点）、database（数据库节点）
3）自动复制文件，复制文件的最小单位不是文件，而是class
4）传输中立，无特殊协议，可以通过NFS或HTTP实现通信
5）简单的命名空间：没有目录，直接存在与存储空间上，通过域来实现
6）不用共享任何数据
3MogileFS的组成
1）Tracker--跟踪器，调度器
MogileFS的核心，是一个调度器，mogilefsd进程就是trackers进程程序,trackers的主要职责有：删除数据、复制数据、监控、查询等等这个是基于事件的( event-based ) 父进程/消息总线来管理所有来之于客户端应用的交互(requesting operations to be performed), 包括将请求负载平衡到多个"query workers"中,然后让 mogilefs的子进程去处理
mogadm,mogtool的所有操作都要跟trackers打交道,Client的一些操作也需要定义好trackers,因此最好同时运行多个trackers来做负载均衡trackers也可以只运行在一台机器上，使用负载均衡时可以使用搞一些简单的负载均衡解决方案，如haproxy，lvs，nginx等，
tarcker的配置文件为/etc/mogilefs/mogilefsdconf，监听在TCP的7001端口
2）Database--数据库部分
主要用来存储mogilefs的元数据，所有的元数据都存储在数据库中，因此，这个数据相当重要，如果数据库挂掉，所有的数据都不能用于访问，因此，建议应该对数据库做高可用
3）mogstored--存储节点
数据存储的位置，通常是一个HTTP（webDAV）服务器，用来做数据的创建、删除、获取，任何 WebDAV 服务器都可以, 不过推荐使用 mogstored mogilefsd可以配置到两个机器上使用不同端口… mogstored 来进行所有的 DAV 操作和流量,IO监测, 并且你自己选择的HTTP服务器(默认为 perlbal)用来做 GET 操作给客户端提供文件
典型的应用是一个挂载点有一个大容量的SATA磁盘 只要配置完配置文件后mogstored程序的启动将会使本机成为一个存储节点当然还需要mogadm这个工具增加这台机器到Cluster中
配置文件为/etc/mogilefs/mogstoredconf，监听在TCP的7500端口
4基本工作流程
应用程序请求打开一个文件 (通过RPC 通知到 tracker, 找到一个可用的机器) 做一个 “create_open” 请求
tracker 做一些负载均衡(load balancing)处理，决定应该去哪儿，然后给应用程序一些可能用的位置。
应用程序写到其中的一个位置去 (如果写失败，他会重新尝试并写到另外一个位置去）
应用程序 (client) 通过”create_close” 告诉tracker文件写到哪里去了
tracker 将该名称和域命的名空间关联 (通过数据库来做的)
tracker, 在后台, 开始复制文件，知道他满足该文件类别设定的复制规则
然后,应用程序通过 “get_paths” 请求 domain+key (key == “filename”) 文件, tracker基于每一位置的I/O繁忙情况回复(在内部经过 database/memcache/etc 等的一些抉择处理), 该文件可用的完整 URLs地址列表
应用程序然后按顺序尝试这些URL地址 (tracker’持续监测主机和设备的状态，因此不会返回死连接,默认情况下他对返回列表中的第一个元素做双重检查，除非你不要他这么做)
1拓扑图
说明：1用户通过URL访问前端的nginx
2nginx根据特定的挑选算法，挑选出后端一台tracker来响应nginx请求
3tracker通过查找database数据库，获取到要访问的URL的值，并返回给nginx
4nginx通过返回的值及某种挑选算法挑选一台mogstored发起请求
5mogstored将结果返回给nginx
6nginx构建响应报文返回给客户端
2ip规划
角色运行软件ip地址反向代理nginx1921681201存储节点与调度节点1
mogilefs1921681202存储节点与调度节点2
mogilefs1921681203数据库节点
MariaDB1921681204
3数据库的安装操作并为授权
关于数据库的编译安装，请参照本人相关博文http://wangfeng7399blog51ctocom/3518031/1393146，本处将不再累赘，本处使用的为yum源的安装方式安装mysql
4安装mogilefs 安装mogilefs，可以使用yum安装，也可以使用编译安装，本处通过yum安装
5初始化数据库
可以看到在数据库中创建了一些表
6修改配置文件，启动服务
7配置mogilefs
添加存储主机
添加存储设备
添加域
添加class
8配置1921681203的mogilefs 。切记不要初始化数据库，配置应该与1921681202一样
9尝试上传数据，获取数据，客户端读取数据
上传数据，在任何一个节点上传都可以
获取数据
客户端查看数据
我们可以通过任何一个节点查看到数据
要想nginx能够实现对后端trucker的反向代理，必须结合第三方模块来实现
1编译安装nginx
2准备启动脚本
3nginx与mofilefs互联
查看效果
5配置后端truckers的集群
查看效果
大功告成了，后续思路，前段的nginx和数据库都存在单点故障，可以实现高可用集群
所谓分布式系统，是指一个完整的应用系统被拆分后，分别部署到不同的网络节点中，这样的系统往往是一些大型的系统。这种做法的好处是，可以提高系统的运算能力。与分布式系统相对应的就是 单体应用系统，单体应用系统的思想是all in one 思想， 就是全部在一起，一个系统的全部服务都集中在一个网络节点上。
所谓集群就是，相同的事情多个人做，比如在上图分布式系统中， 商品服务 被部署到一台机器上，但是如果在购物节时，请求太多，一台机器根本扛不住，这时我们也增加10台机器，这10台机器都部署 商品服务, 这样由这10台机器就组成了商品服务集群，集群的初衷就是提高系统的吞吐量，另一个就是提高可用性，比如一台服务器挂了，不至于服务不可用。
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SOA 架构就是面向于服务的架构思想，本质上就是以服务为中心，把应用拆分为多个服务，抽离出可重用的服务，为每个服务的单独扩展和开发提高便利性。阿里的Dubbo 就是SOA服务架构的一种实现，事实上SOA并没有对服务间通信协议具体规定，可以RPC,可以HTTP。
微服务是一种SOA思想的延续，任然关注服务，但是强调是"微",微体现的是服务开发成分要低，职责要尽量单一，同时部署也要灵活方便。目前微服务是非常流行的一种软件架构，在Java生态中 SpringCloud就提供了微服务的全站解决方案。
分布式和集群都是从软件部署的角度描述，SOA与微服务是从软件的架构阐述。一个采用SpringCloud技术开发系统 必然是微服务，当然同时也是分布式系统，当然如果为了高可用，必定也采用集群。
20分钟看懂大数据分布式计算
分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。
所谓的分布式计算，其实就是将大型计算任务进行拆解，使之变成小型计算任务，从而可以不局限于单机处理，而可以分布到若干机器汇总进行处理。其价值，就是解决了庞大数据无法在单机上运行处理或者说单机运行处理效率较低的情况。
，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。
什么是并行计算什么是分布式计算并行计算（ParallelComputing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
分布式计算会是一个比较松散的结构，并行计算则是各节点之间通过高速网络或其它总线之类的东西连接。因此并行计算一般在企业内部进行，而分布式计算可能会跨越局域网，或者直接部署在互联网上，节点之间几乎不互相通信。
云计算其实就是分布式计算。通过分散的服务器同时对很多公司个人提供服务。这样就会使资源得到充分的利用。我相信你也知道为什么。并行计算我觉得重在强调一个协调能力。
1分布式计算原理主要解决什么问题使用什么技术1、主要都是用在大数据分析中。比如在一张全球高清影像中找一架飞机，用常规方式挨个像素的比对效率非常低，但如果将分成几块，交给不同的计算机同时进行比对就可以加快比对速度。
2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。可以把程序放在最适合运行它的计算机上。其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。
3、分布式计算用来利用多个系统的组合计算能力，以便比在单个系统上更有效或更快地解决问题。可以用多种方法配置多个计算机系统以共享处理，包括共享内存、共享磁盘或只是共享一条公共通信通道。
分布式是什么分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。
分布式的词语解释是：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上。分布式的词语解释是：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上。拼音是：fēnbùshì。结构是：分(上下结构)布(半包围结构)式(半包围结构)。
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。
分布式是什么意思分布式系统是建立在网络上的软件系统。处理协助任务，然后整合结果。在分布式系统中，一组独立的计算机向用户呈现一个统一的整体，就像一个系统一样。
分布的解释[bedistributed(overanarea)bedispersed；bescattered]指在一定地区或区域内散布分布在城里的各种工厂报道说有铜分布在这种岩石中详细解释散布。
分布式计算是一种计算机处理方法，它将一个计算任务分散到多个计算机或节点，通过协同工作完成一个或多个任务。
区块链中的分布式就是一种程序的设计，顾名思义就是在程序设计中区块连接中的区块分部，然后采用一种链式的链接，把那个分部的一些区域连接起来，使她能够更便捷地让人管理。
这个比较复杂，这个属于架构方面的，大概是指客户端和服务器端的关系。以前的程序的服务端比较集中在一块，分布式的服务器端可能分布在不同的地方，如云端等等。。
大数据所谓的分布式运算是指什么分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。
大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
并行计算（ParallelComputing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。
主要都是用在大数据分析中。比如在一张全球高清影像中找一架飞机，用常规方式挨个像素的比对效率非常低，但如果将分成几块，交给不同的计算机同时进行比对就可以加快比对速度。
做电商网站的服务器需要企业级高性能的机型。商城网站因为属于在线交易类型的性质，所以在线人数较多，安全性、稳定性、速度都有要求的。
而且分布式要求使用负载均衡、CDN加速、对象存储等多种不同技术合并使用。
这类网站一般都比较多且大尺寸。服务器建议用 2核4G内存了。
带宽也用3M以上，1M带宽这样的访问会打开慢的。
看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用
首先得弄明白自己用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建放游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器
尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：
1 服务器运行什么应用？
2 需要支持多少用户访问？
3 需要多大空间来存储数据？
4 我的业务有多重要？
从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。
电商
网站的服务器需要企业级高性能的机型。商城网站因为属于在线交易类型的性质，所以在线人数较多，安全性、稳定性、速度都有要求的。
这类网站一般都比较多且大尺寸。服务器建议用 2核4G内存了。
带宽也用3M以上，1M带宽这样的访问会打开慢的。
看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用
首先得弄明白自己用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建放游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器
尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：
1 服务器运行什么应用？
2 需要支持多少用户访问？
3 需要多大空间来存储数据？
4 我的业务有多重要？
从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。
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