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打造分布式存储系统
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对存储进行规划建设时，离不开存储应用场景的分析，需要考虑的云存储是用来做应用系统的存储，还是归档、或者是备份云存储端、或者其他的应用，因为不同的应用是需要不同的解决方案。当确定了云的应用场景后，才可以继续根据需求制定应对方案。例如对于应用系统，如支撑业务交易的数据库，对容量要求相对不大，但要求满足较高的性能。
- 确定需求：明确系统需求，包括数据规模、读写频率、一致性要求等。
- 选择合适的存储引擎：根据需求选择适合的存储引擎，比如分布式文件系统（如HDFS、Ceph）、分布式数据库（如Cassandra、MongoDB）、对象存储（如Amazon S3）等。
- 设计数据模型：设计存储数据的方式，包括数据结构、数据分片策略等。
- 实现分布式存储逻辑：考虑数据的分布式存储和访问逻辑，实现数据的分布式存储和读写操作。
- 实现一致性和容错机制：确保系统能够提供一致性的数据访问，并具备容错能力，能够处理节点故障等情况。
- 实现数据备份和恢复机制：设计并实现数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
- 监控和管理：设计并实现监控和管理系统，监控系统的运行状态，并及时处理异常情况。
- 性能优化：对系统进行性能优化，包括优化数据存储和访问性能、减少延迟等。
- 安全性：确保系统具备必要的安全性，包括数据加密、访问控制等。
- 元数据存储
- 2.数据存储
- 3.接收客户端请求的proxy
元数据存储负责记录所有的的机器节点，并通过心跳监听所有机器的存活状态，以及用户数据对应的存储机器节点，还有一些其他元数据信息。技术选型可以选择zk或者etcd。
数据存储负责基础的数据读写操作，持久化存储，还需要支持数据复制、数据迁移的能力。这里使用的是rocksdb。
proxy负责接收客户端发来的请求，将对应的数据操作分发给底层的数据存储节点，最后再将最终结果返回给客户端。
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