MinIO创始者是Anand Babu Periasamy, Harshavardhana（戒日王）等人， Anand是GlusterFS的初始开发者、Gluster公司的创始人与CTO，Harshavardhana曾经是GlusterFS的开发人员，直到2011年红帽收购了Gluster公司。
MinIO在设计上汲取了GlusterFS的相关经验与教训，系统复杂度上作了大量简化。
MinIO对象存储系统是为海量数据存储、人工智能、大数据分析而设计，基于Apache License v2.0开源协议的对象存储系统，它完全兼容Amazon S3接口，单个对象最大可达5TB，适合存储海量图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。
MinIO主要采用Golang语言实现，整个系统都运行在操作系统的用户态空间，客户端与存储服务器之间采用http/https通信协议。
Glusterfs是一个开源分布式文件系统，具有强大的横向扩展能力，可支持数PB存储容量和数千客户端，通过Infiniband RDMA 或Tcp/Ip 方式将许多廉价的x86 主机，通过网络互联成一个并行的网络文件系统。具有可扩展性、高性能、高可用性等特点。
极简理念——采用尽可以简单可靠的集群管理方案，摒弃复杂的大规模集群调度管理，减少风险因素与性能瓶颈，聚焦产品的核心功能，打造高可靠的集群、灵活的扩展能力以及超高的性能；
积木式扩展——建立众多的中小规模、易管理的集群，支持跨数据中心将多个集群聚合成超大资源池，而非直接采用大规模、统一管理的分布式集群。
NAS系统把整个存储资源组织为目录树的形式，与此不同，对象存储系统把存储资源组织为租户-桶-对象的形式。数据结构组织见下图：
对象：类似于hash表中的表项：它的名字相当于关键字，它的内容相当于“值”。
桶：是若干个对象的逻辑抽象，是盛装对象的容器。
租户：用于隔离存储资源。在租户之下可以建立桶、存储对象。
用户：在租户下面创建的用于访问不同桶的账号。可以使用MinIO提供的mc命令设置不用用户访问各个桶的权限。
MinIO采用去中心化的无共享架构，对象数据被打散存放在不同节点的多块硬盘，对外提供统一命名空间访问，并通过Web负载均衡器或DNS轮询（DNS round-robin）在各服务器之间实现负载均衡。
MinIO对象存储系统主要有两种部署方式，一种是常见的本地分布式集群部署，一种是联盟模式部署。
本地分布式集群部署方式即在多个本地服务器节点部署MinIO软件，并将其组件成单套分布式存储集群，并提供统一命名空间和标准S3访问接口。
联盟部署模式即将多个MinIO集群在逻辑上组成了统一命名空间，实现近乎无限的扩展与海量的数据规模管理，这些集群可以都在本地，或分布在不同地域的数据中心。
如下图所示，4个服务器节点组成一个MinIO集群，每个服务器节点中会选择相同数据的硬盘创建一个纠删组，某个桶的数据会根据MinIO的分布式算法，切片分散存储到对应的纠删组中（详见纠删码相关内容）。
与分布式数据库相类似，MinIO对象存储系统也面临数据一致性问题：一个客户端程序在读取一个对象的同时，另一个客户端程序可能正在修改或者删除这个对象。为了避免出现数据不一致情况，MinIO相关开发人员为MinIO对象存储专门设计并实现了dsync分布式锁管理器。
它采用如下分布式锁管理机制：
任何一个节点的锁请求都会广播给集群内所有在线节点；
如果n/2 + 1个节点回应“是”，则成功获得锁；
客户端获得锁以后可保留任意时间，不需要时自己释放即可。释放操作也会广播给所有的节点，从而恢复锁的可用状态。写锁仅能被一个写入者获得。
要求设计简单，因为简单的设计，可以避免程序中很多非常棘手的条件分支的支持。
不存在主节点，因为一旦在设计上引入主节点，那么如果主节点宕机，整个锁管理器机制即将失效，这对MinIO对象存储系统影响非常严重，是不可接受的。
系统必须是弹性的，即使存在多个失效的节点，只要它们的个数小于n/2, 整个锁管理系统是可以正常工作的。
完全可以替代Golang标准库中的sync.RWMutex互斥锁。这样可以简化MinIO对象存储系统的编程。
当失效节点重启以后，其它节点重新连接。
zookeeper/raft功能丰富，而MinIO对象储存的使用用例其实很有限。在MinIO中使用zookeeper/raft，会使整个系统增加不必要的复杂性。
实际操作极其简单，有效代码不足一千行，易理解，易维护。
超高的性能。
MinIO存储系统的后端可以是磁盘，也可以作为云网关，对接第三方的NAS系统、分布式文件系统或公有云存储资源，并为业务系统转换提供标准的对象访问接口。
目前MinIO支持Google 云存储、HDFS、阿里巴巴OSS、亚马逊S3, 微软Azure Blob 存储等第三方存储资源。
我有一个涉及多台机器、消息队列和事务的问题。因此，例如用户点击网页，点击将消息发送到另一台机器，该机器将付款添加到用户的帐户。每秒可能有数千次点击。事务的所有方面都应该是容错的。我以前从未遇到过这样的事情，但一些阅读表明这是一个众所周知的问题。所以我的问题。我假设安全的方法是使用两阶段提交，但协议(protocol)是阻塞的，所以我不会获得所需的性能，我是否正确？我通常写Ruby，但似乎Redis之类的数据库和Rescue、RabbitMQ等消息队列系统对我的帮助不大——即使我实现某种两阶段提交，如果Redis崩溃，数据也会丢失，因为它本质上只是内存。所有这些让我开始关注erlang和
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MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO
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我正在学习Ruby，遇到了inject。我正处于理解它的风口浪尖，但当我是那种需要真实世界的例子来学习一些东西的人时。我遇到的最常见的例子是人们使用inject来添加一个(1..10)范围的总和，我不太关心这个。这是一个任意的例子。在实际程序中我会用它做什么？我正在学习，所以我可以继续使用Rails，但我不必有一个以Web为中心的示例。我只需要一些我可以全神贯注的目标。谢谢大家。 最佳答案 inject有时可以通过它的“其他”名称reduce更好地理解。它是一个对Enumerable进行操作(迭代一次)并返回单个值的函数。它有许多有
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如果有人有兴趣将PDF文件保存在PDFKit中间件gem显示的文件系统中，那么这里是...重写middleware.rb文件的call方法。在覆盖中只需替换这一行:body=PDFKit.new(translate_paths(body,env),@options).to_pdf与pdf=PDFKit.new(translate_paths(body,env),@options)file=pdf.to_file('Your/file/name/path')Mymodel.my_method()#Youcanwriteyourmethodheretousethatfilebody=pdf
