保存像图片、音视频这类大文件就是对象存储。不仅有很好的大文件读写性能，还可通过水平扩展实现近乎无限容量，并兼顾服务高可用、数据高可靠。
对象存储“全能”，主要因，对象存储是原生分布式存储系统，相对于MySQL、Redis这类单机存储系统来说。虽然这些非原生存储系统，也具备集群能力，但它们构建大规模分布式集群非常不容易。
随云计算普及，很多新生代存储系统，都是原生分布式系统，一开始设计目标之一就是分布式存储集群，如[Elasticsearch]、[Ceph]和国内很多大厂推出的新一代数据库，做到：
- 近乎无限的存储容量
- 超高的读写性能
- 数据高可靠：节点磁盘损毁不会丢数据
- 实现服务高可用：节点宕机不会影响集群对外提供服务
这些原生分布式存储如何实现这些特性？“互相抄作业”，除了存储的数据结构不一样，提供的查询服务不一样以外，这些分布式存储系统，面临的很多问题都一样，实现方法差不多。
对象存储的查询服务和数据结构都简单，是最简单的原生分布式存储系统。
1 对象存储数据是如何保存大文件的？
对象存储对外提供的服务，就是个近乎无限容量的大文件KV存储，所以对象存储和分布式文件系统之间，没有那么明确的界限。对象存储的内部，肯定有很多的存储节点，用于保存这些大文件，这个就是数据节点的集群。
为管理这些数据节点和节点中的文件，还需要一个存储系统保存集群的节点信息、文件信息和它们的映射关系。这些为管理集群而存储的数据，叫元数据(Metadata)。保存元数据的存储系统须是个集群。但元数据集群存储的数据量少，数据变动不频繁，客户端或网关都会缓存一部分元数据，所以元数据集群对并发要求不高。类似ZooKeeper或者etcd这类分布式存储就可。
存储集群为对外提供访问服务，还要一个网关集群，对外接收外部请求，对内访问元数据和数据节点。网关集群中的每个节点不需保存任何数据，都是无状态节点。有些对象存储没有网关，是客户端，功能和作用一样。
对象存储如何处理对象读写请求？处理读和写请求的流程一样。网关收到对象读写请求后，先拿请求中的Key，去元数据集群查找这Key在哪个数据节点，再去访问对应数据节点读写数据，最后把结果返回给客户端。
这张图虽画的对象存储集群结构，但名词改改，可套用到绝大多数分布式文件系统和数据库上去，如HDFS。
2 对象如何拆分和保存的？
对象存储如何保存大文件对象。一般，对象存储中保存的文件都是图片、视频大文件。在对象存储中，每个大文件都会被拆成多个大小相等块儿（Block），把文件从头到尾按固定块大小，切成一块一块，最后一块长度有可能不足一个块大小，也按一块处理。块大小配置为几十KB到几MB。
大对象文件拆分成块的目的：
- 提升读写性能，这些块可分散到不同的数据节点，就可并行读写
- 把文件分成大小相等块儿，便于维护管理
对象被拆成块后，还是过于碎片化，如直接管理这些块，会导致元数据的数据量大，也没必要管理到这么细粒度。所以一般都会再把块聚合，放到块的容器。“容器”，存放一组块的逻辑单元。没有统一叫法，如ceph中称为Data Placement。容器内的块数大多固定，所以容器大小也固定。
容器类似MySQL和Redis的“分片”，都是复制、迁移数据的基本单位。每个容器都会有N个副本，这些副本的数据都一样。其中有一个主副本，其他是从副本，主副本负责数据读写，从副本去到主副本上去复制数据，保证主从数据一致。
对象存储一般不记录类似Binlog的日志。主从复制复制的不是日志，而是整块数据：
- 性能。操作日志里就包含数据。在更新数据时，先记录操作日志，再更新存储引擎中的数据，相当于在磁盘上串行写2次数据。对于像数据库这种，每次更新的数据都很少的存储系统，这个开销可接受。但对于对象存储，它每次写入的块很大，两次磁盘IO的开销就有些不太值得
- 存储结构简单，即使没有日志，只要按照顺序，整块儿的复制数据，仍然可以保证主从副本的数据一致性。
以上的对象（即文件）、块和容器，都是逻辑层概念，数据落实到副本上，这些副本就是真正物理存在。这些副本再被分配到数据节点上保存起来。这里的数据节点就是运行在服务器上的服务进程，负责在本地磁盘上保存副本的数据。
数据访问
请求一个Key时：
- 网关首先去元数据查找这个Key的元数据
- 然后根据元数据中记录的对象长度，计算出对象有多少块
- 就可分块并行处理。对每个块，还要再去元数据，找到它被放在哪个容器
容器就是分片，怎么把块映射到容器，不同的系统选择实现的方式也不一样，有用哈希分片的，也有用查表法把对应关系保存在元数据。找到容器后，再去元数据中查找容器的N个副本都分布在哪些数据节点上。然后，网关直接访问对应的数据节点读写数据就可以了。
小结
对象存储是最简单的分布式存储系统，主要由数据节点集群、元数据集群和网关集群（或者客户端）三部分构成。数据节点集群负责保存对象数据，元数据集群负责保存集群的元数据，网关集群和客户端对外提供简单的访问API，对内访问元数据和数据节点读写数据。
为了便于维护和管理，大的对象被拆分为若干固定大小的块儿，块儿又被封装到容器（也就分片）中，每个容器有一主N从多个副本，这些副本再被分散到集群的数据节点上保存。
对象存储虽然简单，但是它具备一个分布式存储系统的全部特征。所有分布式存储系统共通的一些特性，对象存储也都具备，比如说数据如何分片，如何通过多副本保证数据可靠性，如何在多个副本间复制数据，确保数据一致性等等。
希望你通过这节课的学习，不仅是学会对象存储，还要对比分析一下，对象存储和其他分布式存储系统，比如MySQL集群、HDFS、Elasticsearch等等这些，它们之间有什么共同的地方，差异在哪儿。想通了这些问题，你对分布式存储系统的认知，绝对会上升到一个全新的高度。然后你再去看一些之前不了解的存储系统，就非常简单了。
FAQ
对象存储不是基于日志来进行主从复制。假设对象存储一主二从三副本，采用半同步方式复制数据，即主副本和任意一个从副本更新成功后，就给客户端返回成功响应。主副本所在节点宕机之后，这两个从副本中，至少有一个副本上的数据是和宕机的主副本上一样的，我们需要找到这个副本作为新的主副本，才能保证宕机不丢数据。
但没有日志，如果这两个从副本上的数据不一样，如何确定哪个上面的数据是和主副本一样新？
如果出现缓存不同步的情况，在你负责的业务场景下，该如何降级或者补偿？
设置一个合理TTL，即使出现缓存不同步，等缓存过期后就会自动恢复。再如识别用户手动刷新操作，强制重新加载缓存数据（注意防止大量缓存穿透）。还可以在管理员后台系统中，预留一个手动清除缓存的功能，必要的时候人工干预。
做素材库的，现在自建对象服务器，对象服务器里面大多都是图片素材，场景是读多写少。选择Ceph可以用于生成环境吗？建议你使用公有云的对象存储服务，小规模的公司自建对象存储维护成本太高，不是太划算。
对象存储的cdn缓存是怎么做的？是每次要访问这些元数据，还是直接把这些源数据所有都放在内存里？数据量这么大感觉不适合放内存里吧？CDN缓存的文件一般是保存在CDN节点的磁盘上，当然不排除某些CDN会用节点的内存缓存文件，加速访问。
为什么分块后又聚合到容器中，直接一个容器一个块不行吗？
一个容器就是一个分片，是数据复制的基本单位。也就是说，每个分片都有n个 副本。
分片不能做的太小，越小意味着存储同样容量的数据，分片数量越多。数量过多，查找分片时，需要查找的元数据就会太多，影响查找效率。
对数据复制，同样要有一定的开销，比如记录日志位置，维护数据一致性的开销。分片太小，相对的，这些开销就大。
数据冗余技术主要由两种： 1. 传统副本复制 2. 纠删码，基于纠删算法，时间换空间 （著名开源对象存储MinIO就是基于纠删码的）
