数据存储重要性：
数据是公司最重要的资产;
数据可靠性是企业的生命线，必须得到保证。
单机存储原理：
存储引擎：存储系统的引擎，用于确定存储系统的功能和性能;
引擎类型：哈希存储引擎，B树存储引擎，LSM存储引擎
哈希存储引擎：基于哈希表结构：数组+链表;支持CreateUpdateDelete随机阅读
B树存储引擎：基于B Tree实现，它支持单个记录的CURD并支持顺序查找。更多地使用RDBMS。
LSM树存储引擎：数据修改保存在内存中，然后在某些条件下更新到磁盘;优势在于批量写作;缺点是磁盘和内存需要合并;
避免内存数据丢失：修改操作将写入CommitLog日志。
数据模型：
文件：由目录树组织，如linux，mac，windows;
关系类型：每个关系都是一个表，由多行组成，每行有多列;
键值：Memcached，Tokey，Redis;
列存储类型：Casadra，Hbase;
图形数据库：Neo4J，InfoGrid，无限图
文档类型：MongoDB，CouchDB
事务与并发控制：
事务的4个基本属性：ACID原子性，一致性，隔离性，持久性
并发控制：
锁粒度：Process-> DB-> Table-> Row
提供读并发，Read未锁定：copy-on-write，MVCC
数据恢复：通过操作日志
多机存储原理：
独立存储原理仍可用于多机存储;多级存储基于独立存储;
数据分发：
分布在多个节点上，在节点之间进行负载均衡;
分配方式：
静态：modulo，uid％32;
动态：一致的散列，数据漂移问题（更新前节点失败，更新迁移到节点B后A节点恢复）;
复制：
分布式存储多个副本;保证高可靠性和高可用性;提交日志。
故障检测：
心跳机制，数据迁移，故障恢复;
FLP定理和设计：
FLP Impossiblity（FLP Impossible）:
在异步消息传递方案中，即使只有一个进程失败，也无法确保非失败进程是一致的。
CAP定理与设计：
CAP：网络分区的一致性，可用性，容差。
一致性和可用性需要权衡
分布式存储系统需要能够自动容错，这意味着需要保证分区容差。
2PC(Two Phase Commit)协议与设计：
对于分布式事务;
组成两种类型的节点：
协调员（1）;
交易参与者（多个）;
分两个阶段：
请求阶段：协调员通知参与者准备提交或取消交易，所有参与者需要投票同意或不同意。
提交阶段：
在收到参与者的所有决定后，协调员做出决定（提交或取消）;
通知参与者执行操作，所有参与者同意提交，否则取消;
参与者在收到协调员的通知后执行操作。
2PC协议是阻塞式：
交易参与者可能会失败
- 设置超时时间;
协议可能有问题
- 记录，备用协调员
申请：交易订单等;
Paxos协议与设计：
作用：
解决节点之间的一致性问题;
如果主节点被删除，则选择新节点;
主节点通常以操作日志的形式同步备用节点。
分为两个角色：propsor（Prpposer），acceptor（Acceptor）;
执行步骤：
批准：提议者向Accepter发送接受消息，要求接受提供者;
确认：如果超过一半的接受者接受，建议的价值将生效，并且投标人将发送确认消息以通知所有接受者提议生效。
与2PC ::
比较2PC协议保证了对多个数据切片的操作的原子性;
Paxos协议保证数据切片的多个副本之间的数据一致性;
Paxos协议用法：
实现全局锁定服务或命名和配置服务;
--- Apache Zookeeper
将用户数据复制到多个数据中心;
--- Google Megastore
数据存储层冗余：
多个副本以实现高可用性访问。
如何实现：
数据复制：
基于日志;
Master-Slave：mysqlMongoDB
复制集: MongoDB
双写：
存储层多主对等结构;更灵活，但数据模块层成本更高;
数据备份：
冷备份：
定期将数据复制到存储介质是传统的数据保护手段;
优点：简单，便宜，技术难度大;
缺点：有定期数据不一致;恢复数据需要很长时间;
热备份：
在线备份;提供更好的高可用性;
异步热备份：
来自主存储器的写入将返回到应用程序，并且存储系统异步写入其他副本;
同步热备份：
多个数据副本是同步写入的，没有主从;
为了提高性能，应用程序同时写入;
响应延迟是最慢的服务器;
数据存储层失效转移机制：
失败确认：是否失败，心跳;
访问传输：访问非停机机器的路由;存储数据完全相同;
数据恢复：主从，日志;