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分布式数据存储：提升系统弹性与性能的技术之路

在当今数据爆炸式增长的时代，传统的单机存储系统已无法满足大规模、高并发、低延迟的需求。尤其是在大数据、云计算和物联网的推动下，数据存储面临着前所未有的挑战。分布式数据存储应运而生，通过将数据分布在多个物理节点上，不仅可以提高存储的容量和性能，还能增强系统的容错能力和可扩展性。

作为一名自媒体创作者，我经常接触到各种技术栈，今天我们就来深入探讨一下分布式数据存储的核心概念、技术实现以及如何利用Python实现一个简单的分布式存储系统。

1. 什么是分布式数据存储？

分布式数据存储（Distributed Data Storage）是指将数据分布存储在多台计算机上，而非集中存储在一台机器中。通过分布式架构，可以提升数据存储的容错性、可扩展性和性能。

分布式存储系统的基本特点包括：

• 数据冗余：为了避免单点故障，分布式存储会将数据副本存储在多个节点上。
• 高可用性：即使某个节点发生故障，其他节点仍然可以提供数据访问，保证系统的可用性。
• 可扩展性：随着数据量的增长，可以动态地增加新的存储节点，