可以从两方面来理解分布式存储：用户侧和实现侧。因为在软件领域有个经典的拆解问题的角度：接口和实现分离。
从用户方面看，单个应用的数据越来越多，低成本的商用单机存储难以满足需求。增加单机存储容量是一种思路，但成本会成倍增加，而且总是有上限的。另一种思路就是集合很多机器对外提供服务。最传统的接口是文件系统和数据库，但其接口都较为复杂，因此一开始分布式存储都寻求简化接口，以将精力放在解决分布式系统的问题上。比如裁剪的文件系统GFS，比如对象存储S3。随着分布式系统实践越来越多，可以支持更复杂的接口实现，最近趋势是提供更丰富的接口以满足不同场景需求，比如满足缓存的kv，满足通用需求的分布式文件系统，满足关系存储的NewSQL。
从实现侧来说，数据如何分散到多机上去？最基本的分布式解决办法是将数据分片（partition），使得一个分片能被任何单机存下。当然在实现中，分片一般会更小。随着数据越来越多，分片会越来越多，需要的机器也就越来越多。但硬件有良品率和老化问题，概率虽然不大，但在大机器量的情况下就会成为问题。为了保障数据不丢，需要将每个分片做冗余处理，包括EC编码（纠删码）和多副本（replication）。多副本数据如何做同步，这又会引出分布式系统中经典的一致性问题。再展开就比较晦涩了，有兴趣可以探讨。
总结来说，从底层实现来看，分布式存储解决如何将数据存到多台机器上，并且提供可用性，可靠性和一致性等问题，近年来有很多实践经验，也慢慢沉淀出来了一些模式。以这些通用实现为底座，可以包装出不同的用户接口，比如文件系统，关系型数据库，对象存储等等。
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