为什么不能用分布式磁盘的方式来避免磁盘 IO 吃紧？
我们来聊聊为什么仅仅把数据分散到多块物理硬盘上，也就是所谓的“分布式磁盘”方式，并不能神奇地解决磁盘 I/O 瓶颈的问题。
想象一下，你有一个非常繁忙的餐厅，里面只有一个厨房。厨房里有两位厨师，他们都在忙着做菜。如果这时进来一大堆客人，每个人都点一道复杂的菜，那么即使你把菜的配料分别放在好几个小冰箱里，但最终还是那个小小的厨房，那两位厨师，成为整个出菜流程的限制。这就是分散磁盘数据的类比。
单个磁盘，无论它的机械臂如何快速地来回移动，或者它的闪存芯片如何高效，它本身都有一个物理上的上限，决定了它每秒钟能读取多少数据，或者写入多少数据。这个上限，我们称之为“吞吐量”。当你的应用程序对磁盘的访问请求非常密集，比如同时有很多用户在读取同一个数据库里的数据，或者一个程序在写入大量的日志文件时，这些请求就会像源源不断涌入厨房的订单一样，很快就会把单个磁盘的吞吐量压垮。
这时候，你引入了第二个、第三个，甚至更多的磁盘，并将数据分散开。听起来很美好，对吧？就像把餐厅分成几个区域，每个区域都有自己的小厨房。但问题在于，你的应用程序，也就是你的“顾客”，它们怎么知道把请求发到哪个“小厨房”去？
很多时候，应用程序的设计并不是天然地能够将 I/O 请求平均地分配到所有的磁盘上。也许一个特别大的文件，或者一个经常被访问的数据库表，就被放在了某一块特定的磁盘上。这时候，尽管其他磁盘可能空闲得很，但那块“忙碌”的磁盘仍然会成为整个系统的瓶颈。它就像那个总是积压订单的厨房，不管旁边几个厨房有多清闲，都无济于事。
更深层次的原因在于，磁盘 I/O 的效率不仅仅取决于物理存储介质的速度，还取决于数据是如何被访问的。如果你的应用程序总是需要顺序读取大量数据，或者总是需要随机读取分散在磁盘各处的小块数据，那么即使有多块磁盘，如果这些访问模式仍然集中在某一块磁盘上，问题依然存在。
举个例子，一个数据库可能需要频繁地执行复杂的查询，这些查询可能需要同时读取多个索引文件和数据文件。如果这些文件恰好都位于同一块磁盘上，那么即使你的系统里有十块空闲的磁盘，那块被“抽中”的磁盘依然会成为所有查询的瓶颈。应用程序无法做到“智能地”将查询的某个部分导向一块磁盘，另一个部分导向另一块磁盘，然后将结果汇总。这种精细的调度，需要更高级的协调机制。
所以，简单地将数据“分发”到多块磁盘上，并没有解决应用程序“请求”的集中性问题，也没有解决单个磁盘物理性能的上限问题。它只是把一个可能变慢的“点”变成了多个“点”，但如果所有的“请求”都涌向了其中的几个“点”，那几个“点”依然会变成新的瓶颈。
真正要避免磁盘 I/O 吃紧，需要的是能够更智能地管理和分配 I/O 请求的系统。这可能意味着：
更智能的文件系统或存储架构：它们能够理解应用程序的访问模式，并将数据和请求动态地、最优地分配到多块磁盘上，甚至在不同磁盘之间进行负载均衡。
更细粒度的I/O调度：应用程序本身或者操作系统能够将一个大的I/O任务拆分成更小的、可以并行处理的部分，然后将这些小任务分发到不同的磁盘上。
使用更快的存储介质：比如固态硬盘（SSD），它们的随机读写性能远超传统机械硬盘，能够显著提升单位时间内处理请求的能力。
网络存储（SAN/NAS）：这些系统通过网络将存储资源集中管理，并提供更高级的卷管理和负载均衡功能，将物理磁盘的细节抽象化，让应用程序访问的是一个逻辑上的、高性能的存储池。
总而言之，分散磁盘只是给了你更多的“通道”去访问数据，但如果没有一个“更聪明”的交通指挥官，或者通道的“宽度”本身没有得到提升，那么当“交通量”过大时，拥堵依然会在某些节点上发生。
想象一下，你有一个非常繁忙的餐厅，里面只有一个厨房。厨房里有两位厨师，他们都在忙着做菜。如果这时进来一大堆客人，每个人都点一道复杂的菜，那么即使你把菜的配料分别放在好几个小冰箱里，但最终还是那个小小的厨房，那两位厨师，成为整个出菜流程的限制。这就是分散磁盘数据的类比。
单个磁盘，无论它的机械臂如何快速地来回移动，或者它的闪存芯片如何高效，它本身都有一个物理上的上限，决定了它每秒钟能读取多少数据，或者写入多少数据。这个上限，我们称之为“吞吐量”。当你的应用程序对磁盘的访问请求非常密集，比如同时有很多用户在读取同一个数据库里的数据，或者一个程序在写入大量的日志文件时，这些请求就会像源源不断涌入厨房的订单一样，很快就会把单个磁盘的吞吐量压垮。
这时候，你引入了第二个、第三个，甚至更多的磁盘，并将数据分散开。听起来很美好，对吧？就像把餐厅分成几个区域，每个区域都有自己的小厨房。但问题在于，你的应用程序，也就是你的“顾客”，它们怎么知道把请求发到哪个“小厨房”去？
很多时候，应用程序的设计并不是天然地能够将 I/O 请求平均地分配到所有的磁盘上。也许一个特别大的文件，或者一个经常被访问的数据库表，就被放在了某一块特定的磁盘上。这时候，尽管其他磁盘可能空闲得很，但那块“忙碌”的磁盘仍然会成为整个系统的瓶颈。它就像那个总是积压订单的厨房，不管旁边几个厨房有多清闲，都无济于事。
更深层次的原因在于，磁盘 I/O 的效率不仅仅取决于物理存储介质的速度，还取决于数据是如何被访问的。如果你的应用程序总是需要顺序读取大量数据，或者总是需要随机读取分散在磁盘各处的小块数据，那么即使有多块磁盘，如果这些访问模式仍然集中在某一块磁盘上，问题依然存在。
举个例子，一个数据库可能需要频繁地执行复杂的查询，这些查询可能需要同时读取多个索引文件和数据文件。如果这些文件恰好都位于同一块磁盘上，那么即使你的系统里有十块空闲的磁盘，那块被“抽中”的磁盘依然会成为所有查询的瓶颈。应用程序无法做到“智能地”将查询的某个部分导向一块磁盘，另一个部分导向另一块磁盘，然后将结果汇总。这种精细的调度，需要更高级的协调机制。
所以，简单地将数据“分发”到多块磁盘上，并没有解决应用程序“请求”的集中性问题，也没有解决单个磁盘物理性能的上限问题。它只是把一个可能变慢的“点”变成了多个“点”，但如果所有的“请求”都涌向了其中的几个“点”，那几个“点”依然会变成新的瓶颈。
真正要避免磁盘 I/O 吃紧，需要的是能够更智能地管理和分配 I/O 请求的系统。这可能意味着：
更智能的文件系统或存储架构：它们能够理解应用程序的访问模式，并将数据和请求动态地、最优地分配到多块磁盘上，甚至在不同磁盘之间进行负载均衡。
更细粒度的I/O调度：应用程序本身或者操作系统能够将一个大的I/O任务拆分成更小的、可以并行处理的部分，然后将这些小任务分发到不同的磁盘上。
使用更快的存储介质：比如固态硬盘（SSD），它们的随机读写性能远超传统机械硬盘，能够显著提升单位时间内处理请求的能力。
网络存储（SAN/NAS）：这些系统通过网络将存储资源集中管理，并提供更高级的卷管理和负载均衡功能，将物理磁盘的细节抽象化，让应用程序访问的是一个逻辑上的、高性能的存储池。
总而言之，分散磁盘只是给了你更多的“通道”去访问数据，但如果没有一个“更聪明”的交通指挥官，或者通道的“宽度”本身没有得到提升，那么当“交通量”过大时，拥堵依然会在某些节点上发生。
网友意见
忍不了了，
@王军华已经完全回答到点儿上了，题主还喋喋不休地在评论里说别人不懂，其实是自己不懂。
我告诉你为什么你再怎么分布式都没用：
传统机械硬盘的随机读取速度，取决于磁头臂的移动速度。
从指令下达，到数据开始传输，平均延迟在7ms ~ 13ms。这个延迟是你再怎么做分布式都不可能降低的。
这个都不知道就不要说自己是小半个发烧友了。
(☆_☆)讲了半天不就是RAID 0吗。你有钱可以做啊，一般人不会做的，3个1T的盘比1个3T的硬盘要贵得多啊。
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