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Description
1. 分布式卷 (Distributed Volume) —— “追求极致空间”
- 做法:把文件哈希后分散存。文件 A 在 Node1,文件 B 在 Node2。
- 空间:10G + 10G + 10G = 30GB
- 冗余:无。死一台机器,那一台上的文件就彻底消失。
- 类比:像把书随机放在三个书架上,书架塌了,那上面的书就没了。
2. 复制卷 (Replicated Volume) —— “追求极致安全”
- 做法:每个文件在所有机器上都存一份完整的副本。
- 空间:$10G, 10G, 10G \rightarrow \mathbf{10GB}$。
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冗余:极高。允许坏掉
$n-1$ 台机器。 - 类比:同一本书买三本,每个书架放一本。两个书架烧了,书还在。
3. 分布式复制卷 (Distributed Replicated Volume) —— “大企业的平衡术”
这是企业里最常用的模式,它结合了前两者的优点。它需要偶数台机器(比如 4 台或 6 台)。
- 做法:两两成对。Node1 和 Node2 互相备份;Node3 和 Node4 互相备份。然后把这两组“缝合”在一起。
- 空间:4 台 10G 硬盘可以得到 20GB 可用空间。
- 冗余:高。只要不是同一对里的两台同时坏,就没事。
- 类比:你有两个大柜子(分布式),每个柜子里的东西都有个备份(复制)。
4. 纠删码卷 (Dispersed / Erasure Coding Volume) —— “黑科技压榨空间”
这就是我之前提到的模式,也是云存储(网盘)的最爱。
- 做法:不分整个文件,而是把文件切成碎片,并计算出“数学校验块”。
- 空间:3 台 10G 硬盘可以得到约 20GB 空间(利用率 66%)。
- 冗余:中。允许坏掉 1 台机器。
- 类比:像拼图。你有 3 块拼图,只要手头有任意 2 块,就能通过数学公式推算出第 3 块的内容。
总结对照表
| 卷类型 | 最少机器数 | 空间利用率 | 安全性 | 核心价值 |
|---|---|---|---|---|
| 分布式 | 2 | 100% | 极低 | 穷,但想要大空间 |
| 复制 | 2 | 33% - 50% | 极高 | 命比钱重要(数据库) |
| 分布式复制 | 4 | 50% | 高 | 既要空间又要命 |
| 纠删码 | 3 | 66% - 80% | 中 | 精打细算(海量图片、网盘) |
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