本文探讨了分布式存储性能优化的关键技术，包括数据分片以实现负载均衡和并行处理，数据复制提高数据可用性和读取性能，数据压缩减少存储开销和提高速度，以及数据缓存加速热点数据访问。这些策略能有效提升分布式存储系统的效率和可扩展性。
在现代大规模应用程序中，分布式存储系统扮演着关键角色，用于处理海量数据和高并发访问。然而，为了实现高性能和可扩展性，对分布式存储的性能进行优化是至关重要的。本文将介绍一些深入浅出的分布式存储性能优化方案，并提供相应的源代码示例。
- 数据分片（Data Sharding）
数据分片是一种将数据分散存储在多个节点的技术。通过将数据分散存储，可以实现负载均衡和并行处理，从而提高系统的吞吐量和响应时间。以下是一个简单的数据分片示例，使用哈希函数将数据分配到不同的节点上：
def shard_data(key, num_nodes):
hash_value = hash(key)
node_index = hash
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