软考网工考试之后

上周六参加完软考的网络工程师考试,现在想记点东西,为下来参加网工考试的通知留下点借鉴:

首先是时间,网工考试一般的上半年5月份和下半年的11月份,报名时间要提前2-3个月吧,这个一定要注意,好多人平时工作挺忙,总是错过报名时间。

下面是过级率的问题,好多人说网工的过级率不高,其实网工并不难,如果你有点经验,在踏实的复习复习理论知识,再做点题,问题不大,不好考的原因就是正在上学的有时间看书,但是经验缺乏,上班的有点经验,但是没时间看书,这个网工考试一定要看书,很多题就是一个一个的知识点,你看了就会,不看就不会,而且网工考试的题量很小,用一半的时间就可以搞定了。

上面说到的看书,我就说说看看那些书吧,如果你有点经验,并且是科班出身的话,那你直接从网上下载一个《网络工程师考试同步辅导》,这本书分两本,上午科目和下午科目,里面有知识讲解,和例题分析,还有练习题。本人先是买了网络工程师教程,但是感觉太厚,不好看完,而且没有题,考试吗,尤其是中国的考试,一定要做题,找着做题的感觉了,就好考多了。于是弃之不用,从网上下载了《网络工程师考试同步辅导》,然后打印,这两本书加起来也有800多页了,我认认真真的看完了,最后还有几天时间,我就又翻了翻教程,将重点的知识点记了记,最后考试的时候我发现好多题都做过。所以我我强烈推荐《网络工程师考试同步辅导》,此书虽然页数比教程不少,但是重点突出,又根据大纲讲了知识点。好像还有一本《网络工程师考试同步辅导(计算机与网络知识篇)》,大同小异,这两种书整片整片的雷同,不过要记住,《网络工程师考试同步辅导》有一些错误,但是不影响学习,就算是网工的教程也有不少的错误。

好了,先写这么多,先工作了,有时间再写点。

由于给定引用中未提及分布式存储系统在软考网工考试方面的相关内容,下面补充一些软考网工考试中分布式存储系统可能涉及的常见知识: ### 基本概念 分布式存储系统是将数据分散存储在多个物理节点上的存储系统,通过网络将这些节点连接起来,以提供大规模的数据存储和管理能力。它可以提高数据的可靠性、可用性和扩展性,适用于处理海量数据的存储需求。 ### 常见架构 - **分布式文件系统**:如 CephFS、GlusterFS 等。以 CephFS 为例,它是一个开源的分布式文件系统,具有高扩展性、高可用性和高性能的特点,通过将数据分散存储在多个存储节点上,实现了数据的冗余和负载均衡。 ```plaintext CephFS 架构包含元数据服务器(MDS)和对象存储集群(OSD),MDS 负责管理文件系统的元数据,OSD 负责存储实际的数据。 ``` - **分布式块存储**:如 Ceph RBD、OpenStack Cinder 等。Ceph RBD 提供了块设备接口,允许虚拟机或其他应用程序像使用本地磁盘一样使用分布式存储。 ```plaintext Ceph RBD 通过将数据划分为多个对象,并将这些对象分散存储在不同的 OSD 上,实现了数据的分布式存储。 ``` - **分布式对象存储**:如 Ceph Object Gateway、Amazon S3 等。Ceph Object Gateway 提供了与 Amazon S3 兼容的接口,允许用户通过 RESTful API 访问分布式存储系统中的对象。 ```plaintext 用户可以使用 S3 客户端工具,如 s3cmd 或 AWS CLI,来管理和操作 Ceph Object Gateway 中的对象。 ``` ### 数据冗余与容错机制 - **副本机制**:通过在不同的存储节点上保存数据的多个副本,当某个节点出现故障时,可以从其他副本中恢复数据。例如,在 Ceph 中,可以设置数据的副本数,默认情况下为 3 份。 - **纠删码技术**:通过对数据进行编码,将数据分成多个数据块和校验块,当部分数据块或校验块丢失时,可以通过剩余的块恢复出原始数据。纠删码技术可以在提供数据冗余的同时,减少存储空间的占用。 ### 数据一致性 在分布式存储系统中,保证数据的一致性是一个重要的挑战。常见的数据一致性模型包括强一致性、弱一致性和最终一致性。强一致性要求所有的读写操作都按照顺序执行,并且在任何时刻,所有的节点上的数据都是一致的;弱一致性允许在一定时间内节点上的数据存在不一致的情况;最终一致性则保证在经过一段时间后,所有的节点上的数据最终会达到一致。 ### 性能优化 - **负载均衡**:通过合理分配数据和请求,使各个存储节点的负载相对均衡,避免出现热点问。例如,在分布式文件系统中,可以根据节点的负载情况动态调整数据的分布。 - **缓存机制**:在存储系统的前端或节点上设置缓存,将频繁访问的数据缓存起来,减少对后端存储的访问次数,提高系统的响应速度。 ### 适用场景 分布式存储系统适用于各种需要处理海量数据存储和高并发访问的场景,如云计算、大数据分析、视频监控等。
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