分布式是大型架构核心，下面我详解分布式对象存储@mikechen
分布式存储：HDFS
最早的分布式文件系统之一，Hadoop生态核心组件。
架构特点：
NameNode 负责元数据管理；
DataNode 存储实际数据块；
数据以块（Block）为单位存储与复制。
优点：
可靠性高，支持多副本机制；
适合批量大数据处理（如MapReduce）。
缺点：
不擅长小文件存储；
不支持标准对象接口（非S3兼容）。
适用场景：
日志分析、大数据离线计算。
分布式存储：Ceph
开源分布式存储系统，支持块存储、文件存储和对象存储三合一。
架构特点：
无单点架构（No Single Point of Failure）；
基于CRUSH算法实现数据分布与负载均衡；
支持S3和Swift接口。
优点：
高可扩展性与高可靠性；
完全去中心化设计；
可支持云平台（OpenStack、K8s）。
缺点：
部署与调优复杂；
对硬件性能要求较高。
适用场景：私有云、公有云、视频流媒体平台。
分布式存储：FastDFS
轻量级、高性能的分布式文件系统，广泛应用于互联网图片与视频存储。
架构特点：
由Tracker Server + Storage Server组成；
文件上传后返回唯一文件ID；
通过分组存储实现水平扩展。
优点：
部署简单、性能稳定；
文件上传、下载速度快；
适合中小规模分布式场景。
缺点：
功能较简单，不支持S3协议；
不适合复杂存储或元数据操作需求。
适用场景：图片服务器、视频点播、文件分发系统。
阿里云OSS / AWS S3（云对象存储）
公有云的商业级对象存储服务，提供高可用、高安全、弹性计费能力。
架构特点：
多副本异地容灾；
全球CDN加速节点支持；
与云生态紧密集成（日志、备份、AI分析）。
优点：
自动扩展、按量计费；
提供标准S3 API，兼容性强。
缺点：
成本相对较高，对私有部署控制权有限。
适用场景：企业级云存储、备份归档、数据湖、CDN内容分发。
关于mikechen
mikechen睿哥，10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。