随着计算机技术和互联网的发展，各类应用，比如图片，音视频，社交，电子商务等，涉及的数据量越来越大，单机存储技术和分布式存储系统也随之不断发展，但其中的海量小文件问题（通常数量在千万以上级别，1MB以内文件），成了业界的难题。许多公司根据自身的业务场景，对此提出了相应的存储解决方案。本文将分析海量小文件的问题所在，并结合业界已有的解决方案，探讨一些通用的可能解决点：硬件设施，元数据管理优化等。

一个系统的性能是由多方面共同作用的结果，当我们分析系统性能时，需要知晓主要的性能瓶颈点。本文从CPU调度，内存管理，文件系统，IO，网络等方面介绍了性能分析的注意点，并提供了一些工程上的建议。文中提到的Brendan Gregg是这方面的专家，建议阅读其相关文章。

本文从NUMA的介绍引出常见的NUMA使用中的陷阱，继而讨论对于NUMA系统的优化方法和一些值得关注的方向。

数据的可靠性是任何一个存储系统的第一要务，之后才是根据实际业务场景提供相应的接口和服务。单机系统上，数据的可靠性主要依赖于底层硬件设施，除了存储设备本身的可靠性，通常还搭配RAID技术作为冗余方案。分布式系统面临的问题则要复杂得多。借鉴至RAID技术，有副本，纠删码等冗余方案，可以保证数据的可靠性，但同时也引入了新的问题：系统可用性和数据一致性。CAP理论（有一定的适用场景）指出，一致性（C），可用性（A）和分区问题（P），三者无法同时保证，而一般认为，P是不可避免的，这就意味着一致性和可用性这两个目标是互相冲突的。可以看到，分布式系统的复杂主要就在于检测和处理各种故障问题，还需要权衡系统的可用性和数据的一致性。在此基础上才考虑扩容，服务等级，安全等问题。

本文将罗列几种常见的数据交换方式，数据交换常用于平台或语言无关化的接口调用，配置文件，数据存储等场景。数据交换的方式主要包括XML，JSON，YAML，Protobuf等。