将网络引入存储系统后，产生了若干新型存储（物理存储）体系结构，包括

以下几种：

1. 具有网络接口的存储设备：这种存储设备通过网络接口连接到计算机网络中，可以作为网络存储设备来使用，例如网络附加存储器（NAS）和存储区域网络（SAN）。

2. 存储网络：存储网络是一种专门为存储而设计的网络，它将存储设备和计算机网络连接起来，提供高速数据传输和分布式存储能力，例如iSCSI和Fibre Channel。

3. 分布式存储系统：分布式存储系统将存储设备分散在不同的计算机节点上，通过网络进行数据访问和管理，具有可扩展性、高可用性和容错能力，例如Hadoop分布式文件系统和Ceph分布式存储系统。

4. 存储计算一体化系统：存储计算一体化系统将存储和计算功能集成在同一设备中，可以减少数据传输延迟和网络带宽占用，提高数据处理效率，例如Fusion-io和Pure Storage。

5. 存储虚拟化：存储虚拟化将多个存储设备虚拟化为一个逻辑存储设备，提供更高的存储利用率和灵活性，例如VMware vSAN和Microsoft Storage Spaces Direct。

相关问题

node系统的体系结构设计

Node系统的体系结构设计是基于事件驱动和非阻塞I/O的原则。整个系统由多个组件组成，包括事件循环、模块系统、网络通信、文件系统等。

事件循环是Node系统的核心，它负责管理所有I/O操作、网络请求和定时器等事件。事件循环通过事件驱动的方式来处理各种事件，保证系统可以高效地处理大量并发请求。

模块系统允许开发者将代码按功能模块化，方便代码的组织和复用。模块系统使用CommonJS规范，可以方便地引入第三方模块，并且支持异步加载，不会阻塞其他模块的加载和执行。

网络通信是Node系统的另一个重要组件。Node使用事件驱动和非阻塞I/O来处理网络请求，可以轻松应对高并发的场景，实现高性能的网络通信。

文件系统是Node系统的另一个核心组件，它允许开发者进行文件的读写操作。Node的文件系统模块使用了非阻塞I/O，可以高效地处理大量的文件操作请求。

总的来说，Node系统的体系结构设计是基于事件驱动和非阻塞I/O的原则，通过事件循环、模块系统、网络通信和文件系统等各个组件的协作，实现了高性能、高并发的系统设计。同时，Node的体系结构设计也为开发者提供了方便、易用的开发模式，使得开发者可以更加高效地进行开发工作。

java 将hashmap数据存储在缓存中，1s后再读取

可以使用Java中的缓存框架来将HashMap存储在缓存中，并在1秒后再读取缓存数据。以下是一个使用Guava Cache（Google开发的缓存框架）的示例代码：

首先需要引入Guava Cache的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>30.1-jre</version>
</dependency>

然后可以通过以下方式来创建一个缓存：

LoadingCache<String, HashMap<String, String>> cache = CacheBuilder.newBuilder()
        .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) //设置缓存过期时间为1秒
        .build(new CacheLoader<String, HashMap<String, String>>() {
            @Override
            public HashMap<String, String> load(String key) throws Exception {
                //缓存中不存在key对应的数据时会调用该方法获取数据
                return new HashMap<>();
            }
        });

接下来可以将数据存储到缓存中：

HashMap<String, String> data = new HashMap<>();
data.put("key1", "value1");
cache.put("data", data);

在1秒后可以从缓存中获取数据：

Thread.sleep(1000); //等待1秒
HashMap<String, String> cachedData = cache.get("data");
System.out.println(cachedData.get("key1")); //输出"value1"

当然，还可以设置缓存的最大数量、缓存失效策略等等。具体的使用方式可以参考Guava Cache的官方文档。