通常情况下用户请求分为数据请求和元数据请求。虽然元数据很小，但是在存储系统的操作中，元数据操作占50%到80%。因此，元数据的高效管理非常重要。而随着存储体系规模的增大以及数据访问密集度的增加，集中式元数据管理已经渐渐不能胜任。现今的高性能计算不仅对存储系统的I/O带宽和元数据处理性能提出了很高的需求，而且对存储系统的规模和扩展性也有很高的需求。单一的元数据服务器已经不能满足应用对规模和性能日益增长的需求。采用多元数据服务器是存储系统发展的必然趋势。 在PB级的存储系统中，通常由数个元数据服务器构成机群来满足上万个用户的并发访问。元数据应该均匀地分配到各个元数据服务器上以保证一般情况下的负载均衡。在基于对象存储系统中实现了基于父目录对象号的哈希方法（Directory Object ID and Filename Hashing，DOIDFH）分布式元数据管理方案，它结合了子树分割和哈希方法的优点，可以将同一目录下的文件均匀地分布到多个MDS中，并部分保留了同一目录下的存储局部性。同时与子树分割方案进行了性能比较，结果表明DOIDFH方案下元数据服务器的负载比较均衡，并且系统响应速度以及吞吐量都优于子树分割方案。 分布式存储系统的性能与元数据在多个元数据服务器上的分布情况密切相关，如果大量的访问集中于某些特定的元数据（热点），则系统性能会受到极大的影响。不同情况不同方案下热点问题的解决方式也不相同。通过在各服务器上寻找成为热点的元数据然后将热点元数据在其它节点上做镜像的方法减轻了元数据热点对系统性能的影响。
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