典型设备：磁盘阵列，硬盘

块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。（假设划分完的逻辑盘也是5个，每个也是1G，但是这5个1G的逻辑盘已经于原来的5个物理硬盘意义完全不同了。例如第一个逻辑硬盘A里面，可能第一个200M是来自物理硬盘1，第二个200M是来自物理硬盘2，所以逻辑硬盘A是由多个物理硬盘逻辑虚构出来的硬盘。）

接着块存储会采用映射的方式将这几个逻辑盘映射给主机，主机上面的操作系统会识别到有5块硬盘，但是操作系统是区分不出到底是逻辑还是物理的，它一概就认为只是5块裸的物理硬盘而已，跟直接拿一块物理硬盘挂载到操作系统没有区别的，至少操作系统感知上没有区别。

此种方式下，操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后，才能使用，与平常主机内置硬盘的方式完全无异。

1、 这种方式的好处当然是因为通过了Raid与LVM等手段，对数据提供了保护。

2、 另外也可以将多块廉价的硬盘组合起来，成为一个大容量的逻辑盘对外提供服务，提高了容量。

3、 写入数据的时候，由于是多块磁盘组合出来的逻辑盘，所以几块磁盘可以并行写入的，提升了读写效率。

4、 很多时候块存储采用SAN架构组网，传输速率以及封装协议的原因，使得传输速度与读写速率得到提升。

1、采用SAN架构组网时，需要额外为主机购买光纤通道卡，还要买光纤交换机，造价成本高。

2、主机之间的数据无法共享，在服务器不做集群的情况下，块存储裸盘映射给主机，再格式化使用后，对于主机来说相当于本地盘，那么主机A的本地盘根本不能给主机B去使用，无法共享数据。

3、不利于不同操作系统主机间的数据共享：另外一个原因是因为操作系统使用不同的文件系统，格式化完之后，不同文件系统间的数据是共享不了的。例如一台装了WIN7/XP，文件系统是FAT32/NTFS，而Linux是EXT4，EXT4是无法识别NTFS的文件系统的。就像一只NTFS格式的U盘，插进Linux的笔记本，根本无法识别出来。所以不利于文件共享。

典型设备：FTP、NFS服务器

为了克服上述文件无法共享的问题，所以有了文件存储。

文件存储也有软硬一体化的设备，但是其实普通拿一台服务器/笔记本，只要装上合适的操作系统与软件，就可以架设FTP与NFS服务了，架上该类服务之后的服务器，就是文件存储的一种了。

主机A可以直接对文件存储进行文件的上传下载，与块存储不同，主机A是不需要再对文件存储进行格式化的，因为文件管理功能已经由文件存储自己搞定了。

1、造价交低：随便一台机器就可以了，另外普通以太网就可以，根本不需要专用的SAN网络，所以造价低。

2、方便文件共享：例如主机A（WIN7，NTFS文件系统），主机B（Linux，EXT4文件系统），想互拷一部电影，本来不行。加了个主机C（NFS服务器），然后可以先A拷到C，再C拷到B就OK了。（例子比较肤浅，请见谅……）

读写速率低，传输速率慢：以太网，上传下载速度较慢，另外所有读写都要1台服务器里面的硬盘来承担，相比起磁盘阵列动不动就几十上百块硬盘同时读写，速率慢了许多。

典型设备：内置大容量硬盘的分布式服务器

对象存储最常用的方案，就是多台服务器内置大容量硬盘，再装上对象存储软件，然后再额外搞几台服务作为管理节点，安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。

之所以出现了对象存储这种东西，是为了克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬它俩各自的优点。简单来说块存储读写快，不利于共享，文件存储读写慢，利于共享。能否弄一个读写快，利 于共享的出来呢。于是就有了对象存储。

首先，一个文件包含了了属性（术语叫metadata，元数据，例如该文件的大小、修改时间、存储路径等）以及内容（以下简称数据）。

以往像FAT32这种文件系统，是直接将一份文件的数据与metadata一起存储的，存储过程先将文件按照文件系统的最小块大小来打散（如4M的文件，假设文件系统要求一个块4K，那么就将文件打散成为1000个小块），再写进硬盘里面，过程中没有区分数据/metadata的。而每个块最后会告知你下一个要读取的块的地址，然后一直这样顺序地按图索骥，最后完成整份文件的所有块的读取。

这种情况下读写速率很慢，因为就算你有100个机械手臂在读写，但是由于你只有读取到第一个块，才能知道下一个块在哪里，其实相当于只能有1个机械手臂在实际工作。

而对象存储则将元数据独立了出来，控制节点叫元数据服务器（服务器+对象存储管理软件），里面主要负责存储对象的属性（主要是对象的数据被打散存放到了那几台分布式服务器中的信息），而其他负责存储数据的分布式服务器叫做OSD，主要负责存储文件的数据部分。当用户访问对象，会先访问元数据服务器，元数据服务器只负责反馈对象存储在哪些OSD，假设反馈文件A存储在B、C、D三台OSD，那么用户就会再次直接访问3台OSD服务器去读取数据。

这时候由于是3台OSD同时对外传输数据，所以传输的速度就加快了。当OSD服务器数量越多，这种读写速度的提升就越大，通过此种方式，实现了读写快的目的。

另一方面，对象存储软件是有专门的文件系统的，所以OSD对外又相当于文件服务器，那么就不存在文件共享方面的困难了，也解决了文件共享方面的问题。

所以对象存储的出现，很好地结合了块存储与文件存储的优点。

最后为什么对象存储兼具块存储与文件存储的好处，还要使用块存储或文件存储呢？

1、有一类应用是需要存储直接裸盘映射的，例如数据库。因为数据库需要存储裸盘映射给自己后，再根据自己的数据库文件系统来对裸盘进行格式化的，所以是不能够采用其他已经被格式化为某种文件系统的存储的。此类应用更适合使用块存储。

2、对象存储的成本比起普通的文件存储还是较高，需要购买专门的对象存储软件以及大容量硬盘。如果对数据量要求不是海量，只是为了做文件共享的时候，直接用文件存储的形式好了，性价比高。

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摘要： 本文我们就如何使用阿里云ACM这样的配置管理产品在Spring Cloud中替代Spring Cloud Config帮助简化环境配置管理做一个简单的示例，帮助你理解基于ACM来简化微服务环境配置管理的方案，并会简单比较一下ACM与Spring Cloud Config方案的优劣。

在上书中的第6.7及6.8小节对于环境和配置有非常精彩的阐述，这里将原文引用在此 >服务需要一些配置。理想情况下，这些配置的工作量应该很小，而且仅仅局限于环境间配置的差异。如果你的配置修改了很多服务的基本行为，或者不同环境之间的配置差异很大，那么你可能就只能在一套环境中发现某个特定的问题，这是极其痛苦的事情。 >所以，如果存在不同环境之间的配置差异，应该如何在部署流程中对其进行处理呢？一种方法是对每个环境创建不同的构建物，并把配置内建在该构建物中。刚开始看这种方法好像挺有道理。配置已经被内建了，只需要简单的部署，它应该就能够正常工作了，对吧？其实这是有问题的。还记得持续交付的概念吗？我们想要创建一个构建物作为候选发布版本，并使其沿着流水线向前移动，最终确认它能够被发布到生产环境。想象一下，我构建了一个Customer-Service-Test构建物和Customer-Service-Prod构建物。如果Customer-Service-Test构建物通过了测试，但我真正要部署的构建物却是Customer-Service-Prod，又要如何验证这个软件最终会真正运行在生产环境中呢？ >还有一些其他的挑战。首先，创建这些构建物比较耗时。其次，你需要在构建的时候知道存在哪些环境。你要如何处理敏感的配置数据？我可不想把生产环境的数据库密码提交到源代码中，但是如果在创建这些构建物时需要的话，通常这也是难以避免的。 >一个更好的方法是只创建一个构建物，并将其配置单独管理。从形式上来说，这针对的可能是每个环境一个属性文件，或者是传入到安装过程中的一些参数。还有一个在应对大量微服务时比较流行的方法是，使用专用系统来提供配置，第11章会详细讨论这个话题。

当应用部署之后运行过程中，尤其是部署在多台服务器上之后，如果使用开发人员或者运维人员手工维护配置文件的方式，日积月累之后，会产生我们所谓的"配置飘移"问题，即由于应用以及依赖的组件的版本变更带来的配置差异，以及不同的团队或者人的多次不同时间点做的不同的修改会导致数据中心中每台机器上的相同的应用的配置在各台机器上或多或少都有细微的差别，而这往往是bug和重大故障隐藏之所。

在本文中，我们以一个测试和生产连接不同的数据库，配置不同的数据源(包括连接池)参数为例，介绍了如何将阿里云配置中心ACM与Spring Cloud一起使用，帮助你在微服务架构中简化你的环境配置管理。