分布式存储系统

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Redis分布式存储系统详解
Redis分布式存储系统是一种多节点的分布式存储解决方案,提高系统的可扩展性和容错能力。它通过在多个Redis实例之间分散数据,实现了数据的自动切分和高可用性。详细介绍了Redis集群的基础概念、数据分布机制、主从复制原理以及一致性保证。Redis集群采用固定数量的哈希槽来分配数据,保证了键与哈希槽之间的均匀分布,并能动态调整哈希槽以应对集群规模的变化。主从复制机制增强了系统的容错能力和可用性,当主节点发生故障时,系统会自动选举新的主节点以保持集群的运行。尽管Redis集群不提供强一致性保证,但在大多数场景下已经足够满足需求。
Google Bigtable的分布式数据存储系统
Google Bigtable是一种专为处理大规模数据而设计的分布式存储系统,其数据模型包括稀疏的多维排序Map,通过行关键字、列关键字和时间戳来标识和存储数据。Bigtable的设计简单灵活,支持PB级别的数据存储,并在成千上万台服务器上水平扩展。
龙兴平:分布式存储系统架构之Memcached应用
Memcached是一款性能卓越的分布式内存缓存服务器,其主要应用场景在于缓存数据库查询结果,以此减少对数据库的直接访问频率,最终实现提升动态Web应用速度和可扩展性的目标。
FastDFS系统架构解析-经典分布式文件存储系统介绍
FastDFS系统架构详细解析,探讨其在分布式文件存储领域的经典应用。
飞马小米云存储团队研发的分布式键值存储系统
开发过程中,建议使用稳定的二进制文件,避免使用不稳定或损坏的master分支。Apache Pegasus是一个水平可伸缩和高一致性的分布式键值存储系统,使用基于哈希的分区分配数据,并通过共识协议确保高性能。Pegasus具有简单明确、易于使用的API,完全用C++编写,依赖本地文件系统的写入路径。飞马填补了Redis和之间的差距,为需要短延迟和强一致性保证的应用提供了解决方案。
SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎
SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎是一款支持SequoiaDB 3.x作为后端数据库的分布式MySQL存储引擎。它将扩展支持多种数据库,如MongoDB和Redis等。为了提升可扩展性和性能,SequoiaSQL - 分布式MySQL存储引擎可以替代InnoDB,将用户数据、索引和LOB存储在后端的分布式数据库中。构建时使用boost-1.59.0,源代码来自mysql-5.7.24以及SequoiaDB C++驱动3.0.1。
NoSQL:探寻分布式存储与应用系统架构
深入解析NoSQL数据库的分布式存储机制,并结合实际案例,剖析应用系统架构的设计与优化策略。本书适合架构师、开发者以及对NoSQL数据库感兴趣的技术爱好者阅读。
分布式数据存储解决方案
随着信息技术的迅速发展,特别是城市化进程中视频监控系统的广泛应用,对数据存储的需求日益增加。这些需求不仅表现为数据量急剧增长,还体现在数据处理速度与效率方面。传统的存储方式(如基于IP-SAN的方案)已无法满足当前的需求。提供了一种针对大规模高清视频数据的高性能分布式存储系统。通过逻辑卷结构、两级索引结构和分组策略与互备机制,有效解决了传统存储方案中存在的随机读写、磁盘碎片等问题,提高了系统的可靠性和性能。
HDFS Comics Hadoop分布式存储基础
HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性,可以部署在通用硬件设备上,适合数据密集型应用,并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问,通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统类似,如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。
Hadoop:分布式系统基石
Apache Hadoop 为用户提供了构建和运行分布式应用程序的平台,无需深入了解底层细节。Hadoop 的核心组件 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)具备高容错性,可在低成本硬件上部署,并提供高吞吐量数据访问,适用于处理海量数据集的应用程序。HDFS 不强制要求遵循 POSIX 标准,支持以流式方式访问文件系统数据。