本地文件系统如ext3，reiserfs等（这里不讨论基于内存的文件系统），它们管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射，并抽象出一套文件访问接口供用户使用。但随着互联网企业的高速发展，这些企业对数据存储的要求越来越高，而且模式各异，如淘宝主站的大量商品图片，其特点是文件较小，但数量巨大；而类似于youtube，优酷这样的视频服务网站，其后台存储着大量的视频文件，尺寸大多在数十兆到数吉字节不等。这些应用场景都是传统文件系统不能解决的。分布式文件系统将数据存储在物理上分散的多个存储节点上，对这些节点的资源进行统一的管理与分配，并向用户提供文件系统访问接口，其主要解决了本地文件系统在文件大小、文件数量、打开文件数等的限制问题。

目前比较主流的一种分布式文件系统架构，如下图所示，通常包括主控服务器（或称元数据服务器、名字服务器等，通常会配置备用主控服务器以便在故障时接管服务，也可以两个都为主的模式），多个数据服务器（或称存储服务器，存储节点等），以及多个客户端，客户端可以是各种应用服务器，也可以是终端用户。

分布式文件系统的数据存储解决方案，归根结底是将将大问题划分为小问题。大量的文件，均匀分布到多个数据服务器上后，每个数据服务器存储的文件数量就少了，另外通过使用大文件存储多个小文件的方式，总能把单个数据服务器上存储的文件数降到单机能解决的规模；对于很大的文件，将大文件划分成多个相对较小的片段，存储在多个数据服务器上（目前，很多本地文件系统对超大文件的支持已经不存在问题了，如ext3文件系统使用4k块时，文件最大能到4T，ext4则能支持更大的文件，只是受限于磁盘的存储空间）。

理论上，分布式文件系统可以只有客户端和多个数据服务器组成，客户端根据文件名决定将文件存储到哪个数据服务器，但一旦有数据服务器失效时，问题就变得复杂，客户端并不知道数据服务器宕机的消息，仍然连接它进行数据存取，导致整个系统的可靠性极大的降低，而且完全有客户端决定数据分配时非常不灵活的，其不能根据文件特性制定不同的分布策略。

于是，我们迫切的需要能知道各个数据服务器的服务状态，数据服务器的状态管理可分为分散式和集中式两种方式，前者是让多个数据服务器相互管理，如每个服务器向其他所有的服务器发送心跳信息，