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高性能图存储架构的主要特点和设计原则如下：
- 分布式架构： 高性能图存储需要支持海量图数据的存储和查询，因此使用分布式架构可以提高系统的数据处理能力和吞吐量。分布式架构可以通过水平扩展的方式来增加存储和计算资源，从而满足高性能图数据的处理需求。
- 内存存储： 高性能图存储需要提供快速的图数据查询和修改能力，因此使用内存存储可以大大降低数据访问的延迟。可以将图数据存储在内存中，并使用高效的内存数据结构来进行存储和索引，如图数据库。
- 并行计算： 高性能图存储需要支持复杂的图算法和查询，因此需要具备强大的并行计算能力。可以使用并行计算框架，如Spark、GraphX等，通过划分图数据和任务的方式进行并行计算，以提高计算效率。
- 水平扩展： 高性能图存储需要支持海量图数据的存储和查询，因此需要具备良好的水平扩展性。可以通过将图数据划分为多个分区，并将分区存储在不同的节点上，以实现数据的并行处理和存储。
- 数据压缩和编码： 高性能图存储需要存储大量的图数据，因此需要采用高效的数据压缩和编码算法，减少存储空间的占用。可以使用压缩索引、压缩编码等技术来减小存储空间，提高存储效率。
- 异步处理： 高性能图存储需要处理大量的图数据操作，如图的插入、删除、更新等操作。为了提高系统的响应能力和吞吐量，可以将这些操作异步处理，通过消息队列等方式实现任务的异步执行。
- 容错和高可用性： 高性能图存储需要具备良好的容错性和高可用性，以保证系统的稳定性和可靠性。可以使用副本机制和备份策略来实现数据的容错和冗余存储，同时采用故障恢复和负载均衡等技术来提高系统的可用性。
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则，可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
