第一种：基于本地文件系统的分布式系统
第二种：基于分布式文件系统HDFS的分布式系统（共享存储）
详细：
第一种：基于本地文件系统的分布式系统
上图中是一个基于本地磁盘存储数据的分布式系统。Index一共有3个Shard，每个Shard除了Primary Shard外，还有一个Replica Shard。当Node 3机器宕机或磁盘损坏的时候，首先确认P3已经不可用，重新选举R3位Primary Shard，此Shard发生主备切换。然后重新找一台机器Node 7，在Node7 上重新启动P3的新Replica。由于数据都会存在本地磁盘，此时需要将Shard 3的数据从Node 6上拷贝到Node7上。如果有200G数据，千兆网络，拷贝完需要1600秒。如果没有replica，则这1600秒内这些Shard就不能服务。
为了保证可靠性，就需要冗余Shard，会导致更多的物理资源消耗。
这种思想的另外一种表现形式是使用双集群，集群级别做备份。
在这种架构中，如果你的数据是在其他存储系统中生成的，比如HDFS/HBase，那么你还需要一个数据传输系统，将准备好的数据分发到相应的机器上。
这种架构中为了保证可用性和可靠性，需要双集群或者Replica才能用于生产环境，优势和副作用在下面。
副本（Replica）的目的有三个：保证服务可用性：当设置了多个Replica的时候，如果某一个Replica不可用的时候，那么请求流量可以继续发往其他Replica，服务可以很快恢复开始服务。保证数据可靠性：如果只有一个Primary，没有Replica，那么当Primary的机器磁盘损坏的时候，那么这个Node中所有Shard的数据会丢失，只能reindex了。提供更大的查询能力：当Shard提供的查询能力无法满足业务需求的时候， 可以继续加N个Replica，这样查询能力就能提高N倍，轻松增加系统的并发度。
上面说了一些优势，这种架构同样在一些场景下会有些问题。Elasticsearch采用的是基于本地文件系统，使用Replica保证数据可靠性的技术架构，这种架构一定程度上可以满足大部分需求和场景，但是也存在一些遗憾：Replica带来成本浪费。为了保证数据可靠性，必须使用Replica，但是当一个Shard就能满足处理能力的时候，另一个Shard的计算能力就会浪费。Replica带来写性能和吞吐的下降。每次Index或者update的时候，需要先更新Primary Shard，更新成功后再并行去更新Replica，再加上长尾，写入性能会有不少的下降。当出现热点或者需要紧急扩容的时候动态增加Replica慢。新Shard的数据需要完全从其他Shard拷贝，拷贝时间较长。上面介绍了Elasticsearch数据层的架构，以及副本策略带来的优势和不足，下面简单介绍了几种不同形式的分布式数据系统架构。
Elasticsearch使用的就是这种架构方式。其实es也可以用下面的hdfs，但是不适合，延时厉害，所以很少会见到这样用。
第二种：基于分布式文件系统的分布式系统（共享存储）
针对第一种架构中的问题，另一种思路是：存储和计算分离。
第一种思路的问题根源是数据量大，拷贝数据耗时多，那么有没有办法可以不拷贝数据？为了实现这个目的，一种思路是底层存储层使用共享存储，每个Shard只需要连接到一个分布式文件系统中的一个目录/文件即可，Shard中不含有数据，只含有计算部分。相当于每个Node中只负责计算部分，存储部分放在底层的另一个分布式文件系统中，比如HDFS。
上图中，Node 1 连接到第一个文件；Node 2连接到第二个文件；Node3连接到第三个文件。当Node 3机器宕机后，只需要在Node 4机器上新建一个空的Shard，然后构造一个新连接，连接到底层分布式文件系统的第三个文件即可，创建连接的速度是很快的，总耗时会非常短。
这种是一种典型的存储和计算分离的架构，优势有以下几个方面：
在这种架构下，资源可以更加弹性，当存储不够的时候只需要扩容存储系统的容量；当计算不够的时候，只需要扩容计算部分容量。
存储和计算是独立管理的，资源管理粒度更小，管理更加精细化，浪费更少，结果就是总体成本可以更低。
负载更加突出，抗热点能力更强。一般热点问题基本都出现在计算部分，对于存储和计算分离系统，计算部分由于没有绑定数据，可以实时的扩容、缩容和迁移，当出现热点的时候，可以第一时间将计算调度到新节点上。
这种架构同时也有一个不足：
访问分布式文件系统的性能可能不及访问本地文件系统。在上一代分布式文件系统中，这是一个比较明显的问题，但是目前使用了各种用户态协议栈后，这个差距已经越来越小了。
HBase使用的就是这种架构方式。
Solr也支持这种形式的架构。
作者：阿里云云栖社区
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来源：简书
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