"《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》由杨传辉著，探讨了分布式存储的关键技术和实际应用。书中涵盖了分布式存储的基础知识，如数据模型、事务与并发控制、故障恢复和压缩/解压缩。此外，还详细讨论了分布式系统的数据分布、复制、一致性、容错和可扩展性等核心概念。本书通过分析谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等公司的实际案例，介绍了分布式文件系统、键值系统、表格系统和数据库的架构。特别地，以阿里巴巴的OceanBase分布式数据库为例，揭示了其内部实现和实践经验。最后，书中的专题篇聚焦于云存储和大数据，阐述了云存储平台的技术、安全问题以及大数据的实时分析方法。"
基于以上摘要，以下是相关的知识点：
1. **数据分布**：数据分布是分布式存储的基础，目的是实现负载均衡和提高可用性。通过算法将数据均匀分布到多台服务器，确保任何单一节点故障时，数据仍可访问。
2. **一致性**：在分布式环境中，数据一致性至关重要。系统必须在异常情况下也能保证不同副本间的一致性，这通常通过复制策略和一致性协议（如Paxos或Raft）实现。
3. **容错机制**：容错技术用于检测和处理服务器故障，通常包括故障检测、故障隔离和数据迁移，以确保服务的连续性和数据完整性。
4. **负载均衡**：动态负载均衡能根据服务器的负载情况自动调整数据分布，避免热点出现，同时在数据迁移时保持服务的正常运行。
5. **事务与并发控制**：分布式事务处理确保多操作的原子性和一致性，如两阶段提交或补偿事务。多版本并发控制（MVCC）允许并发读写操作，减少锁定导致的阻塞。
6. **易用性**：良好的对外接口设计简化了系统的使用，而监控系统则提供内部状态的可视化，帮助运维人员了解和管理分布式系统。
7. **压缩/解压缩**：数据压缩可以节省存储空间，但需要权衡CPU资源。选择合适的压缩算法是优化存储效率的关键。
8. **分布式文件系统**：专为存储大量非结构化数据如图片、视频等设计，以对象形式组织，对象间无直接关联。
9. **分布式键值系统**：适用于快速查找和存储键值对，常用于缓存和日志记录等场景。
10. **分布式表格系统**：结合了文件系统和数据库的特点，提供了更结构化的数据存储，如Google的Bigtable。
11. **分布式数据库**：支持分布式环境下的事务处理和数据一致性，如OceanBase，解决了传统单机数据库的扩展性问题。
12. **云存储**：云存储平台提供了可扩展的在线存储服务，关注安全性、可靠性和性能。
13. **大数据**：涉及大数据的管理和分析，包括流式计算和实时分析，用于挖掘大规模数据中的价值。
通过学习和理解这些分布式存储的知识点，工程师能够更好地设计和构建适应高并发、高可用和大规模数据处理的系统。
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