放宽点，才能更强力 小办法，大助力 以经典队列数据结构为例，其往往需要两个操作：将一个元素添加入队列之中；将队列中的元素删除并返回原始数据。而这个操作过程的前提是需要按照队列顺序触发，每次访问只有一个操作发生。 而在分布式系统中，则很可能发生多个用户同时访问一个共享队列，当发生了这种情况时，我们就需要在重叠业务中判断出哪个行为是更重要的并进行定义，这就是所谓的一致性条件。 Linearizability是最常见的一致性条件，其要求操作的返回值也是一样的。同时，操作队列中的经典结构与非重叠操作的顺序也要求是一致的。这种要求会对文件共享的速度产生一定的影响。 而国外研究机构表示，有两种方法可以降低这一设置的阻碍。第一，采用更简单更轻松的一致性条件，允许返回值拥有更多的灵活性，而不是要去必须按照一致性的顺序执行。 另一种则是继续执行Linearizability一致性条件，但是以比经典队列数据结构更宽松的顺序去定义它，。例如，可以定义队列不一定要返回最原始的数据元素，这样即便是在连续移除操作的情况下也可以迅速完成任务，而国外的团队也在试图寻求更轻松的数据结构算法来提高性能，节省时间。 分布式计算系统在当下越来越受到依赖，如何正确的建立和优化高效的算法将会能够帮助更好的利用云存储空间，从而推进云计算的发展，对社会产生更大的帮助。 分布式存储不是万能 提到存储，我们大多数人已经习惯了把信息存放在智能手机以及个人电脑中。而云计算兴起后，一种新的方式改变了我们的存储习惯，这就是所谓的云存储。云存储让我们通过程序把数据存储在远程服务器中，而不是本地存储。 而云存储正是分布式存储的一个典型通用例子。所谓分布式存储系统，是指将数据分散存储在多台独立设备上的存储方式。传统意义上，网络存储系统一般将所有数据存储在存储服务器中，而存储量的上限也就是存储服务器的上限。 分布式存储并非万能 而大数据时代开启以来，数据量爆发式增长，原本单个的存储服务器也无法满足大规模数据应用的需求。于是分布式网络存储系统便开始大规模的代替原有系统。利用多台存储服务器工头分担存储负荷，采用位置服务器帮助检索定位存储信息，提高了系统的存储效率。 而分布式存储相比传统存储的优势还在于其共享数据的便捷性。由于分布式存储系统的特殊性，在不同的分布式系统间采用了一个处理器帮助建立通信机制，使得共享内存中可以通过结构化和一致性存储分布式应用程序更好的完成数据分享任务。 这个处理器在数据共享的过程中是一个必需品，但是其在大规模的分布式系统中并不能够很好的完成原有的任务。而且，由于这个处理器在进行信息传送的过程中，需要保留所传递信息的缓存才能完成。 而根据国外的研究，一致性存储分布式系统在云计算中共享数据时常会遇到相应的障碍，而目前，国外正在探索如何才能轻松的跨过这些共享数据的规范要求，提高分布式系统的性能。（来源：中关村在线） 
分布式存储成云端保障
多个存储服务器协同工作
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