题目：对于一个int数组，请编写一个快速排序算法，对数组元素排序。给定一个int数组A及数组的大小n，请返回排序后的数组。测试样例：[1,2,3,5,2,3],6 [1,2,2,3,3,5]

快速排序是使用二分思想，通过递归来实现排序的。对于一个数组，它先随机选择一个元素A将数组分成两个部分，将小于元素A的元素放到数组的A的左边，将大于A的元素放到A的右边，然后再对左右两侧的子数组分别进行递归的分割排序，递归的边界条件是当最终分割得到的数组只有一个元素，即被元素A分割得到的某个数组大小是1，那么这个大小为1的数组就直接就是结果，不用再进行递归了，对于元素数目多于1的数组继续进行分割递归排序。快速排序的关键①随机元素的选取，直接决定了排序的复杂度，但是通常选取数组的中间元素作为分界元素；②已知数组array和其中的分界元素array[k]，如何将数组中小于等于array[k]的元素放在其左边而将大于array[k]的元素放在其右边？这里采取的策略是，创建一个抽象的小于等于区间{}。先将array[k]与数组的最后一个元素array[length-1]进行交换，使得分界元素位于最后面，然后假设初始的小于等于array[k]的数组smallArray[]在array[0]位置的左侧，初始为空，即为{}；然后使用两个指针p1,p2对数组array[]和smallArray[]进行遍历，p1初始值是0，p2初始值是-1，将array[p1]与array[k]=A进行比较，如果array[p1]>A,那么p2保持不变，p1++，表示这个元素大于A，不能放入到左侧的{}中；如果array[p1]<A，那么说明A元素小于分界值A，可以放入到左侧的{}中，此时将p2++，表示{}要开始容纳一个元素，然后将array[p2]与array[p1]进行交换，此时得到{0}5641723；然后再p1++即开始遍历下一个元素，即当遇到一个元素array[p1]<A时总是先对p2进行p2++，再将其array[p2]与array[p1]进行交换，再对p1进行p1++。即快速排序也是基于交换的，需要进行nlogn次交换。

快速排序的时间复杂度O(nlogn)，空间复杂度O(1)，不稳定。

采用该思路失败的代码：

//快速排序：借助二分法的思想，使用递归，选定中间元素，将小于该值的元素放到左边，大于等于的放到右边

//写一个递归的分割方法，将数组二分，然后以此元素为界将数组进行移动，小于等于的位于左边，大于等于的位于右边

③本次调整结束，小于等于array[middle]值的元素全部位于数组的前列，大于的位于后面，注意，middle只是位置上面的中间，并不是大小的中间值（中位数）,于是调整后的数组原来的分界值并不在中间位置，只是确保该值前面的都是小于该值的，该值后面的都是大于该值的而已。于是在此之后要继续对分界后的2个子数组进行分界排序，即对2个子数组调用递归过程。注意此时的2个子数组的分界位置是调整后的分界值所在的新位置，即上面循环过后的p的位置。于是对[start,p]和[p+1,end]进行调整

 *///假设执行adjust()方法后就完成了调整功能，即将[start,end]范围的元素进行了分界，不要考虑递归细节

对于快速排序，换成这种思路：

快速排序和归并排序一样，都采用分治的思想，先分再合，写一个divide(array,start,end)方法来对数组array中从start到end范围的数组进行分界；显然需要递归的划分数组，要想递归的划分数组需要求得分界元素，于是在递归调用divide()之前，写一个分界函数partition()来确定[start,end]范围的分界值—将数组元素进行分界—返回分界后分界元素位于的新的位置p1。即在divide()方法中通过先调用partitiom()方法返回分界后的新的分界元素下标mid然后递归的调用divide(start，mid)；divide(mid+1,end)来进行新的分界。

即核心的逻辑是写一个partition(A，start，end)方法，选择以中间位置的元素作为分界点，middle=(start+end)/2，先将这个元素与最后的元素array[end]交换位置，使得该分界元素位于数组的末尾，然后将小于等于分界值的元素移动到数组的前面，将大于等于分界值的元素移动到数组的后面部分，使用的交换策略是设置2个指针p1,p2分别从数组的start和end-1开始进行遍历，p1逐步向后面移动，将元素逐个与分界值进行比较，如果小于分界值就不交换，直接p1++，直到遇到array[p1]>=分界值为止；p2从数组的end-1开始向前遍历，如果array[p2]>分界值则不交换，p2--，直到array[p2]<=分界值为止，此时array[p1]<=分界值；array[p2]>=分界值；此时将array[p1]与array[p2]进行交换，依次进行，直到p1>=p2，即p1和p2交错时停止，此时p1所在位置是第一个大于等于分界值的元素，将array[p1]与分界值array[end]进行交换，此时完成一轮分割，于是小于等于分界值的元素都在前面部分，大于等于分界值的元素都在后面部分，分界值的新的下标是p1,即此时[start,end]数组的分界值在p1位置（注意，这里采取的交换策略中，对于左边的指针p1，认为大于等于分界值的元素都应该移到右边；对于右边的指针p2，认为小于等于分界值的元素都应该移动到左边，即都包含等于的情况，这样可以使得结果均衡，避免出现最坏情况。）在完成了这一轮的分界之后，应该对分界后的2个子数组进行递归的分界，即已经得到了分界值p1，于是对于[start,p1]和[p1+1,end]要分别调用partition()方法进行分界。

与归并排序不同的是，归并排序是先递归调用divide(),再调用非递归方法merge()方法进行合并；

快速排序是先调用非递归方法partition()确定分界值，再递归调用divide()进行进一步分界。

注意对于递归方法，一定要有递归结束的边界条件。

注意：快速排序非常容易出错，不仅要理解，对于易出错的点还要记住解决方案，直接按照规范的操作来，不要随便写，直接避免出错就行了。

①例如如果对于区间[6,7]进行快排，那么(6+7)/2=6；p1=6,p2=6,将44与44进行交换，之后p1=7,p2=5,结束循环，将array[p1]与array[end]进行交换，即array[end]与array[end]自身进行交换。相当于没有交换，于是程序陷入死循环，死递归最终出现栈溢出的错误。

这里快速排序采用的分组方式其实很简单，不需要找到之间元素后与最后的元素进行交换，在对i、j进行遍历交换最后再将最后的元素更换回来并记录分界点新的位置。采用的分组策略是这样的：partition(array,start,end)方法用于对数组array中[start,end]区间内的元素进行分界，注意partition()方法不是递归方法，它先找到[start,end]数组中间位置的元素值，注意时值middleValue，不需要将其与最后的元素交换，然后使用2个指针从头和尾开始向后和向前进行遍历，这里指针可以直接使用start和end，比较的逻辑还是一样的，如果array[start]<middleValue则start继续向后移动，如果array[end]>middleValue则end继续向前移动，当遇到array[end]<=middleValue，array[start]>=middleValue时将array[start]与array[end]交换然后start++，end--；直到start>=end即交错时结束交换并返回此时的start值到quick()方法中进行继续的分界，此时这个返回的start作为待分界数组的分界点，之后分别对2个子数组进行分界即可，但是这里千万千万注意，有一个麻烦的细节，在得到int

对于[0][1][2]3个元素，是顺序排列的，交换时在start=end=1之后start=2，end=0；此时返回的middle=2，即以[2]作为数组[0,2]的分界，相当于没有进行分界，于是递归调用quick(array,0,2)一直陷入死循环，死递归，最终导致栈溢出。而采用[start,middle-1]和[middle,end]可以避免这个问题。记住这个问题直接避免即可。

middle即数组分界的分界点。

//快速排序，使用分治思想，通过递归来分割地解决问题，关键是返回分界之后分界点的位置，以便进行下一次的递归分界

//写一个递归方法quick()通过递归调用自己来不断分割给定的区间,假设执行quick(array,start,end)方法后数组就完成排序

      //递归方法一定要有递归结束的边界条件,本题结束的边界条件是要分割的区域只有一个元素

//递归调用divide()方法对已经得到的2个子数组进行分界，假设调用divide()方法后数组就可以对该范围完成分界

//以start，end作为2个指针，分别从数组的开头和结尾向后和向前遍历数组，符合交换条件时就进行交换，不符合就继续移动，直到2个指针交错或者重合（重合时交换与不交换等价，于是是否包含=号不影响结果）

//当数组有序排列时是start和end移动可能导致越界，但可以在后面交换条件时再进行判断

  //辅助函数，专门用来交换数组中的2个元素

所谓堆就是优先队列，就是先进先出的队列，即两端开口的序列。先将数组建立成为大小为n的大根堆，堆顶是最大的元素，将堆顶元素与堆末尾的元素进行交换，并让这个最大元素脱离数组，再对剩下的堆进行排序，通过对堆进行调整，使得最大元素调整到堆顶的位置，然后再将堆顶元素与最后的元素进行交换。

4.希尔排序（shell排序）

希尔排序是插入排序的改良版本，插入排序中前面是有序序列，每次将元素array[i]插入到前面有序序列中的合适位置，直接插入排序在插入时是逐个与前面的元素进行比较，即比较的步长为1，而希尔排序中，步长是一个逐渐变小的过程，对于数组6 5 3 1 8 7 2

这个序列即可，即抽取这几个元素组成一个新的当前待排序的子序列数组。比较大小决定是否进行交换，注意，一个元素array[i]要与之前的所有元素进行比较和交换，直到再往前跳跃时越界，不能仅仅比较和交换1次。对于步长k=3遍历比较交换完成后对k进行调整，通常是k--；按照相同的过程进行遍历比较交换，此时从元素i=k=2进行向前的比较，前面的2个元素不用考虑顺序，比较array[i-2]，array[i-2*2]，array[i-3*2]……直到向前越界。不管步长的大小如何调整，最终步长k一定要调整为k=1，即对所有元素进行逐一比较交换，使得整个数组完全有序。当步长k=1时的排序就是一个直接插入排序，直接插入排序其实和任意步长k的插入排序思想都是一样的，就是逐个比较array[i-k]，array[i-2*k]，array[i-3*k]，进行比较交换，只是当步长为k=1时的交换就是两个相邻元素之间的交换，前面插入排序中所将的将array[i]插入到前面有序序列中的j位置，其实就是通过对array[i-1],array[i-2],array[i-3]……逐一进行比较交换得到的，并不是找到位置后再将目标位置后面的元素统一向后移动一位，即还是基于比较交换的。

希尔排序进行了好几轮的插入排序，看似麻烦，但是当k值较大时，排序的粒度较粗，交换的元素较少，当k逐渐减小时，当前数组已经排序的程度逐渐提高，需要进行交换的次数变少，当最后k=1时只需要对很少的几个元素进行交换即可。根据统计规律可以得出结论，当步长k选择恰当时可以使得时间复杂度减少，最优时间复杂度为O(n)，最劣时间复杂度为O(n^2)，平均的时间复杂度为O(n^1.5)，空间复杂度为O(1).

其实对于冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、希尔排序、堆排序、快速排序，都是基于元素交换来实现的。

在写代码时，步长总是从int feet=length/2开始，逐步减小为一半（常识，除以2用>>来实现），直到feet>0不再满足，即最后一次遍历的步长总是1；对于每一个步长feet，从i=feet（注意对于步长为1时就从第2个元素即i=1，因为总是与前面的元素进行比较，开始遍历数组）开始遍历数组，对于每个i，比较array[i]与array[i-feet]、array[i-feet-feet]（直到向前越界）进行比较。如果array[i]<前面某个元素就与它进行交换，直到找到在该步长数组中的合理的位置，即希尔排序是步长为feet的插入排序，插入的原理是不变的。希尔排序程序中有3层循环，最内层是对于元素array[i]遍历前面的元素找到合适的插入位置；中间层循环时对每个元素进行遍历和向前插入，外层循环时feet的遍历，由于feet是有限的，所以外层循环复杂度是常数C而不是n,对于内层的2层循环，最坏情形复杂度为O(n^2)，即等于直接插入排序，但是一般复杂度为O(n^1.5)。在写代码时对于不同步长feet的遍历可以使用for循环、while循环也可以使用递归，显然这里使用的是尾递归，很容易的，就是while循环的递归形式而已。

//希尔排序，对步长feet进行循环或者递归地缩短，直到收敛为步长为1的直接插入排序

//调用递归方法(尾递归)sort()来完成希尔排序

//写一个排序方法sort(array,feet)用来使用步长feet对数组进行插入排序，内部调用的方法最好写成private方法

//按照步长feet对数组array进行插入排序

//如果index-feet<0说明index不要再往前交换了，本元素已经找到了合适的位置，停止循环

//如果后一个元素比前一个元素要小，应该交换元素

注意，还要有else,如果后面的元素大于等于前面的元素，不需要交换，说明元素array[index]之前已经找到合适的位置于是不需要再往前遍历了，结束本元素array[i]的插入，开始下一个i的向前插入

// 本步长的插入结束，此时需要更换步长feet，再次进行插入，于是递归调用sort()传入新的步长即可

RAID 技术相信大家都有接触过，尤其是服务器运维人员，RAID 概念很多，有时候会概念混淆。这篇文章为网络转载，写得相当不错，它对 RAID 技术的概念特征、基本原理、关键技术、各种等级和发展现状进行了全面的阐述，并为用户如何进行应用选择提供了基本原则，对于初学者应该有很大的帮助。

的基本思想是将多个容量较小、相对廉价的磁盘进行有机组合，从而以较低的成本获得与昂贵大容量磁盘相当的容量、性能、可靠性。随着磁盘成本和价格的不断降低， RAID 可以使用大部分的磁盘， “廉价” 已经毫无意义。因此， RAID 咨询委员会（ RAID Advisory Board, RAB ）决定用 “ 独立 ” 替代 “ 廉价 ” ，于时 RAID 变成了独立磁盘冗余阵列（

RAID 这种设计思想很快被业界接纳， RAID 技术作为高性能、高可靠的存储技术，已经得到了非常广泛的应用。 RAID 主要利用数据条带、镜像和数据校验技术来获取高性能、可靠性、容错能力和扩展性，根据运用或组合运用这三种技术的策略和架构，可以把 RAID 分为不同的等级，以满足不同数据应用的需求。 D. A. Patterson 等的论文中定义了 RAID1 ~ RAID5 原始

从实现角度看， RAID 主要分为软 RAID、硬 RAID 以及软硬混合 RAID 三种。软 RAID 所有功能均有操作系统和 CPU 来完成，没有独立的 RAID 控制 / 处理芯片和 I/O 处理芯片，效率自然最低。硬 RAID 配备了专门的 RAID 控制 / 处理芯片和 I/O 处理芯片以及阵列缓冲，不占用 CPU 资源，但成本很高。软硬混合 RAID 具备 RAID 控制 / 处理芯片，但缺乏 I/O 处理芯片，需要 CPU 和驱动程序来完成，性能和成本 在软 RAID 和硬 RAID 之间。

RAID 每一个等级代表一种实现方法和技术，等级之间并无高低之分。在实际应用中，应当根据用户的数据应用特点，综合考虑可用性、性能和成本来选择合适的 RAID 等级，以及具体的实现方式。

RAID （ Redundant Array of Independent Disks ）即独立磁盘冗余阵列，通常简称为磁盘阵列。简单地说， RAID 是由多个独立的高性能磁盘驱动器组成的磁盘子系统，从而提供比单个磁盘更高的存储性能和数据冗余的技术。 RAID 是一类多磁盘管理技术，其向主机环境提供了成本适中、数据可靠性高的高性能存储。 SNIA 对 RAID 的定义是 [2] ：一种磁盘阵列，部分物理存储空间用来记录保存在剩余空间上的用户数据的冗余信息。当其中某一个磁盘或访问路径发生故障时，冗余信息可用来重建用户数据。磁盘条带化虽然与 RAID 定义不符，通常还是称为 RAID （即 RAID0 ）。

RAID 的初衷是为大型服务器提供高端的存储功能和冗余的数据安全。在整个系统中， RAID 被看作是由两个或更多磁盘组成的存储空间，通过并发地在多个磁盘上读写数据来提高存储系统的 I/O 性能。大多数 RAID 等级具有完备的数据校验、纠正措施，从而提高系统的容错性，甚至镜像方式，大大增强系统的可靠性， Redundant 也由此而来。

这里要提一下 JBOD （ Just a Bunch of Disks ）。最初 JBOD 用来表示一个没有控制软件提供协调控制的磁盘集合，这是 RAID 区别与 JBOD 的主要因素。目前 JBOD 常指磁盘柜，而不论其是否提供 RAID 功能。

RAID 的两个关键目标是提高数据可靠性和 I/O 性能。磁盘阵列中，数据分散在多个磁盘中，然而对于计算机系统来说，就像一个单独的磁盘。通过把相同数据同时写入到多块磁盘（典型地如镜像），或者将计算的校验数据写入阵列中来获得冗余能力，当单块磁盘出现故障时可以保证不会导致数据丢失。有些 RAID 等级允许更多地 磁盘同时发生故障，比如 RAID6 ，可以是两块磁盘同时损坏。在这样的冗余机制下，可以用新磁盘替换故障磁盘， RAID 会自动根据剩余磁盘中的数据和校验数据重建丢失的数据，保证数据一致性和完整性。数据分散保存在 RAID 中的多个不同磁盘上，并发数据读写要大大优于单个磁盘，因此可以获得更高的聚合 I/O 带宽。当然，磁盘阵列会减少全体磁盘的总可用存储空间，牺牲空间换取更高的可靠性和性能。比如， RAID1 存储空间利用率仅有 50% ， RAID5 会损失其中一个磁盘的存储容量，空间利用率为 (n-1)/n 。

磁盘阵列可以在部分磁盘（单块或多块，根据实现而论）损坏的情况下，仍能保证系统不中断地连续运行。在重建故障磁盘数据至新磁盘的过程中，系统可以继续正常运行，但是性能方面会有一定程度上的降低。一些磁盘阵列在添加或删除磁盘时必须停机，而有些则支持热交换 （ Hot Swapping ），允许不停机下替换磁盘驱动器。这种高端磁盘阵列主要用于要求高可能性的应用系统，系统不能停机或尽可能少的停机时间。一般来说， RAID 不可作为数据备份的替代方案，它对非磁盘故障等造成的数据丢失无能为力，比如病毒、人为破坏、意外删除等情形。此时的数据丢失是相对操作系统、文件系统、卷管理器或者应用系统来说的，对于 RAID 系统来身，数据都是完好的，没有发生丢失。所以，数据备份、灾 备等数据保护措施是非常必要的，与 RAID 相辅相成，保护数据在不同层次的安全性，防止发生数据丢失。

。镜像，将数据复制到多个磁盘，一方面可以提高可靠性，另一方面可并发从两个或多个副本数据来提高读性能。显而易见，镜像的写性能要稍低，确保数据正确地写到多个磁盘需要更多的时间消耗。数据条带，将数据分盘保存在多个不同的磁盘。多个数据分片共同组成一个完整数据副本，这与镜像的多个副本是不同的，它通常用于性能考虑。数据条带具有更高的并发粒度，当访问数据时，可以同时对位于不同磁盘上数据进行读写操作，从而获得非常可观的 I/O 性能提升。数据校验，利用冗余数据进行数据错误检测和修复，冗余数据通常采用海明码、异或操作等算法来计算获得。利用校验功能，可以很大程度上提高磁盘阵列的可靠性、鲁棒性和容错能力。不过，数据校验需要从多处读取数据并进行计算和对比，会影响系统性能。不同等级的 RAID 采用一个或多个以上的三种技术，来获得不同的数据可靠性、可用性和 I/O 性能。至于设计何种 RAID （甚至新的等级或类型）或采用何种模式的 RAID，需要在深入理解系统需求的前提下进行合理选择，综合评估可靠性、性能和成本来进行折中的选择。

RAID 思想从提出后就广泛被业界所接纳，存储工业界投入了大量的时间和财力来研究相关产品。而且，随着处理器、内存、计算机接口等技术的不断发展，RAID 不断地发展和革新，在计算机存储领域得到广泛的应用，从高端系统逐渐延伸到普通的中低端系统。RAID 技术如此流行，源于其具有显著的特征和优势，基本可以满足大部分的数据存储需求。总体来说，RAID 主要优势有如下几点：

这是 RAID 的一个显然优势，它扩大了磁盘的容量，由多个磁盘组成的 RAID 系统具有海量的存储空间。现在单个磁盘的容量就可以到 1TB 以上，这样 RAID 的存储就容量就可以达到 PB 级，大多数的存储需求都可以满足。一般来说，RAID 可用容量要小于所有成员磁盘的总容量。不同的等级的 RAID 算法需要一定的冗余开销，具体容量开销与采用算法相关。如果已知 RAID 算法和容量，可以计算出 RAID 的可用容量。通常，RAID 容量利用率在 50%~90% 之间。

RAID 的高性能受益于数据条带华化技术。单个磁盘的 I/O 性能受到接口、带宽等计算机技术的限制，性能往往很有限，容易成为系统性能瓶颈。通过数据条带化，RAID 将数据 I/O 分散到各个成员磁盘上，从而获得比单个磁盘成倍增长的聚合 I/O 性能。

可用性和可靠性是 RAID 的另一个重要特征。从理论上讲，由多个磁盘组成的 RAID 系统在可靠性方面应该比单个磁盘要差。这里有个隐含假定：单个磁盘故障将导致整个 RAID 不可用。 RAID 采用镜像和数据校验等数据冗余技术，打破了这个假定。镜像是最为原始的冗余技术，把某组磁盘驱动器上的数据完全复制到另一组磁盘驱动器上，保证总有数据副本可用。比起镜像 50% 的冗余开销，数据校验要小很多，它利用校验冗余信息对数据进行校验和纠错。RAID 冗余技术大幅度提升数据可用性和可靠性，保证了若干磁盘出错时，不会导致数据的丢失，不影响系统的连续运行。

实际上，RAID 是一种虚拟化技术，它对多个物理磁盘驱动器虚拟成一个大容量的逻辑驱动器。对于外部主机系统来说，RAID 是一个单一的、快速可靠的大容量磁盘驱动器。这样，用户就可以在这个虚拟驱动器上来组织和存储应用系统数据。从用户应用角度看，可使存储系统简单易用，管理也会很便利。由于 RAID 内部完成了大量的存储管理工作，管理员只需要管理单个虚拟驱动器，可以节省大量的管理工作。RAID 可以动态增减磁盘驱动器，可自动进行数据校验和数据重建，这些都可以大大简化管理工作。

香江是一种冗余技术，为磁盘提供保护功能，防止磁盘发生故障而造成数据丢失。对于 RAID 而言，采用镜像技术典型地将会同时在阵列中产生两个完全相同的数据副本，分布在两个不同的磁盘驱动器组上。镜像提供了完全的数据冗余能力，当一个数据副本失效不可用时，外部系统仍可正常访问另一副本，不会对应用系统运行和性能产生影响。而且，镜像不需要额外的计算和校验，故障修复非常快，直接复制即可。镜像技术可以从多个副本进行并发读取数据，提供更高的读 I/O 性能，但不能并行写数据，写多个副本会导致一定的 I/O 性能降低。

镜像技术提供了非常高的数据安全性，其代价也是非常昂贵的，需要至少双倍的存储空间。高成本限制了镜像的广泛应用，主要要用于至关重要的数据保护，这种场合下数据丢失会造成巨大的损失。另外，镜像通过 “拆分” 能获得特定时间点上的数据快照，从而可以实现一种备份窗口几乎为零的数据备份技术。

磁盘存储的性能瓶颈在于磁头寻道定位，它是一种慢速机械运动，无法与高速的 CPU 匹配。再者，单个磁盘驱动器性能存在物理极限，I/O 性能非常有限。RAID 由多块磁盘组成，数据条带技术将数据以块的方式分布存储在多个磁盘中，从而可以对数据进行并发处理。这样写入和读取数据就可以在多个磁盘上同时进行，并发产生非常高的聚合 I/O，有效提高了整体 I/O 性能，而且具有良好的线性扩展性。这对大容量数据尤其显著，如果不分块，数据只能按顺序存储在磁盘阵列的磁盘上，需要时再按顺序读取。而通过条带技术，可获得数倍与访问的性能提升。

数据条带技术的分块大小选择非常关键。条带粒度可以是一个字节至几 KB 大小，分块越小，并行处理能力就越强，数据存取速度就越高，但同时就会增加块存取的随机性和块寻址时间。实际应用汇总，要根据数据特征和需求来选择合适的分块大小，在数据存取对急性和并发处理能力之间进行平衡，以争取尽可能高的整体性能。

数据条带是基于提高 I/O 性能而提出的，也就说它只关注性能，而对大护具可靠性、可用性没有任何改善。实际上，其中任何一个数据条带损坏都会导致整个数据不可用，采取数据条带技术反而增加了数据发生丢失的概率。

镜像具有高安全性、高读性能，但冗余开销太昂贵。数据条带通过并发性阿里大幅度提高性能，然而对数据安全性、可靠性未做考虑。数据校验就是一种冗余技术，它用校验数据来提供数据的安全，可以检测数据错误，并在能力允许的前提下进行数据重构。相对镜像，数据校验大幅缩减了冗余开销，用较小的代价换取了极佳的数据完整性和可靠性。数据条带技术提供高性能，数据校验提供数据安全性，RAID 不同等级往往同时结合使用这两种技术。

采用数据校验时，RAID 要在写入数据同时进行校验计算，并将得到的校验数据存储在 RAID 成员磁盘中。校验数据可以集中保存在某个磁盘或分散存储在多个不同磁盘中，甚至校验数据也可以分块，不同 RAID 等级实现和不相同。当其中一部分数据出错时，就可以对剩余数据和校验数据进行反校验计算重建丢失的数据。校验技术相对于镜像技术的优势在于节省大量开销，但由于每次数据读写都要进行大量校验运算，对计算机的运算速度要求很高，必须使用 硬件 RAID 控制器。在数据重建恢复方面，检验技术比镜像技术复杂得多且慢得多。

海明校验 和 异或校验 是两种最为常用的数据校验算法。海明校验码是由 理查德 海明提出的，不仅能检测错误，还能给出错误的位置并自动纠正。海明校验的基本思想是：将有效信息按照某种规律分成若干组，对每一个组奇偶测试并安排一个校验位，从而能提供多位检错信息，以定位错误点并纠正。可见海明校验实质上是一种多重奇偶校验。异或校验通过异或逻辑运算产生，将一个有效信息与一个给定的初始值进行异或运算，会得到校验信息。如果有效信息出现错误，通过校验信息与初始值的异或运算能还原正确的有效信息。

JBOD（Just a Bunch of Disks）不是标准的 RAID 等级，它通常用来表示一个没有控制软件提供协调控制的磁盘集合。JBOD 将多个物理磁盘串联起来，提供一个巨大的逻辑磁盘。JBOD（如图1）的数据存放机制是由第一块磁盘开始按顺序往后存储，当前磁盘存储空间用完后，再依次往后面的磁盘存储数据。JBOD 存储性能完全等同于单块磁盘，而却也不提供数据安全保护，它只是简单提供一种扩展存储空间的机制，JBOD 可用存储容量等于所有成员磁盘的存储空间之和。目前 JBOD 常指磁盘柜，而不论其是否提供 RAID 功能。

RAID0 是一种简单的、无数据校验的数据条带华技术。实际上不是一种真正的 RAID，因为它并不提供任何形式的冗余数据策略。RAID0 将所在磁盘条带化后组成大容量的存储空间（如图2所示），将数据分散存储在所有磁盘中，以独立访问方式实现多块磁盘的并读访问。由于可以并发执行 I/O 操作，总线带宽得到充分利用。在加上不需要进行数据校验，RAID0 的性能在所有 RAID 等级中是最高的。理论上讲，一个由 n 块磁盘组成的 RAID0，它的读写性能是单个磁盘性能的 n 倍，但由于总线带宽等多种因素的限制，实际的性能提升低于理论值。

RAID0 具有低成本、高读写性能、100%的 高存储空间利用率等优点，但是它不提供数据冗余保护，一旦数据损坏，将无法恢复。因此，RAID0 一般适用于对性能要求严格但对数据安全性和可靠性不高的应用，如视频、音频存储、临时数据缓存空间等。

RAID0 是一种简单的、无数据校验的数据条带华技术。实际上不是一种真正的 RAID，因为它并不提供任何形式的冗余数据策略。RAID0 将所在磁盘条带化后组成大容量的存储空间（如图2所示），将数据分散存储在所有磁盘中，以独立访问方式实现多块磁盘的并读访问。由于可以并发执行 I/O 操作，总线带宽得到充分利用。在加上不需要进行数据校验，RAID0 的性能在所有 RAID 等级中是最高的。理论上讲，一个由 n 块磁盘组成的 RAID0，它的读写性能是单个磁盘性能的 n 倍，但由于总线带宽等多种因素的限制，实际的性能提升低于理论值。

RAID0 具有低成本、高读写性能、100%的 高存储空间利用率等优点，但是它不提供数据冗余保护，一旦数据损坏，将无法恢复。因此，RAID0 一般适用于对性能要求严格但对数据安全性和可靠性不高的应用，如视频、音频存储、临时数据缓存空间等。

RAID1 称为镜像，它将数据完全易一致地分别写到工作磁盘和镜像磁盘，它的磁盘空间利用率为 50%。RAID1 在数据写入时，响应时间会有所音响，但是读数据的时候没有影响。RAID1 提供了最佳的数据保护，一旦工作磁盘发生故障，系统自动从镜像磁盘读取数据，不会影响用户工作。工作原理如图3 所示。

RAID1 与 RAID0 刚好相反，为了增强数据安全性使两块磁盘数据呈现完全镜像，从而达到安全性好、技术简单、管理方便。RAID1 拥有完全容错的能力，但实现成本高。RAID1 应用于对顺序读写性能要求高以及数据保护极为重视的应用。如对邮件系统的数据保护。

RAID2 称为纠错海明码磁盘阵列，其设计思想是利用海明码实现数据校验冗余。海明码是一种在原始数据中加入若干校验码来进行错误检测和纠正的编码技术，其中第 2n 位（1、2、4、8等）是校验码，其他位置是数据码。因此在 RAID2 中，数据按位存储，每块磁盘存储一位数据编码，磁盘数量取决于所设定的数据存储宽度，可由用户设定。图 4 所示的 为数据宽度为 4 的 RAID2，它需要4块数据磁盘和3块校验磁盘。如果是 64位数据宽度，则需要 64 块磁盘 和 7块校验磁盘。可见，RAID2 的数据宽度越大，存储空间利用率越高，但同时需要的磁盘数量也越多。

海明码自身具备纠错能力，因此 RAID2 可以在数据发生错误的情况下对纠正错误，保证数据的安全性。它的数据传输性能相当高，设计复杂性要低于后面介绍的 RAID3、RAID4 和 RAID5.

但是，海明码的数据冗余开销太大，而且 RAID2 的数据输出性能受阵列中最慢磁盘驱动器的限制。再者，海明码是按位运算，RAID2 数据重建非常耗时。由于这些显著的缺陷，再加上大部分磁盘驱动器本身都具备了纠错功能，因此 RAID2 在实际中很少应用，没有形成商业产品，目前主流存储磁盘阵列均不提供 RAID2 支持。

RAID3 （图5）是使用专用校验盘的并行访问阵列，它采用一个专用的磁盘作为校验盘，其余磁盘作为数据盘，数据按位可字节的方式交叉存储到各个数据盘中。RAID3 至少需要三块磁盘，不同磁盘上同一带区的数据作 XOR 校验，校验值写入校验盘中。RAID3 完好时读性能与 RAID0 完全一致，并行从多个磁盘条带读取数据，性能非常高，同时还提供了数据容错能力。向 RAID3 写入数据时，必须计算与所有同条带的校验值，并将校验值写入校验盘中。一次写操作包含了写数据块、读取同条带的数据块、计算校验值、写入校验值等多个操作，系统开销非常大，性能较低。

如果 RAID3 中某一个磁盘出现故障，不会影响数据读取，可以借助校验数据和其他完好数据来重建数据。假如所要读取的数据块正好位于失效磁盘，则系统需要读取所有同一条带的数据块，并根据校验值重建丢失的数据，系统性能将受到影响。当故障磁盘被更换后，系统按相同的方式重建故障盘中的数据至新磁盘。

RAID3 只需要一个校验盘，阵列的存储空间利用率高，在加上并行访问的特征，能够为高带宽的大量读写提供高性能，适用大容量数据的顺讯访问应用，如影像处理、流媒体服务等。目前，RAID5 算法不断改进，在大数据量读取时能够模拟 RAID3，而且 RAID3 在出现坏盘时性能会大幅下降，因此常适用 RAID5 替代 RAID3 来运行具有持续性、高带宽、大量读写特征的应用。

RAID3 与 RAID3 的原理大致相同，区别在于条带化的方式不同。RAID4（图6）按照块的方式来组织数据，写操作只涉及当前数据盘和校验盘两个盘，多个 I/O 请求可以同时得到处理，提高了系统性能。RAID4 按块存储可以保证单块的完整性，可以避免受到其他磁盘上同条带产生的不利影响。

RAID4 在不同磁盘上的同级数据块同样使用 XOR 校验，结果存储在校验盘中。写入数据时， RAID4 按这种方式把各磁盘上的同级数据的校验值写入校验盘，读取时进行即时校验。因此，当某块磁盘的数据块损坏，RAID4 可以通过校验值以及其他磁盘上的同级数据块进行数据重建。

RAID4 提供了非常好的读性能，但单一的校验盘往往成为系统性能的瓶颈。对于写操作，RAID4 只能一个磁盘一个磁盘地写，并且还要写入校验数据，因此写性能比较差。而且随着成员磁盘数量的增加，校验盘的系统瓶颈将更加突出。正是如上这些限制和不足，RAID4 在实际应用中很少见，主流存储产品也很少使用 RAID4 保护。

RAID5 应该是应该是目前最常见的 RAID 等级，它的原理与 RAID4 相似，区别在于校验数据分布在阵列中的所有磁盘上，而没有采用专门的校验磁盘，对于数据和校验数据，它们的写操作可以同时发生在完全不同的磁盘上。因此，RAID5 不存在 RAID4 中的并发写操作时的校验盘性能瓶颈问题。另外，RAID5 还具备很好的扩展性。当阵列磁盘数量增加时，并行操作量的能力也随着增长，可比 RAID4 支持更多的磁盘，从而拥有更高的容量及更高的性能。

RAID5（图7）的磁盘上同时存储数据和校验数据，数据块和对应的校验信息保存在不同的磁盘上，当一个数据盘损坏的时，系统可以根据同一条带的其他数据块和对应的校验数据来重建损坏的数据。与其他 RAID 等级一样，重建数据时，RAID5 的性能会受到较大的影响。

RAID5 兼顾存储性能、数据安全和存储成本等各个方面因素，它可以理解为 RAID0 和 RAID1 的折中方案，是目前综合性能最佳的数据保护解决方案。RAID5 基本上可以满足大部分的存储应用需求，数据中心大多采用它作为应用数据的保护方案。

前面所述的各个 RAID 等级都只能保护因单个磁盘失效而造成的数据丢失。如果两个磁盘同时发生故障，数据将无法恢复。RAID6（如图8）引入双重校验的概念，它可以保护阵列中同时出现两个磁盘失效时，阵列仍能够继续工作，不会发生数据丢失。RAID6 等级是在 RAID5 的基础上为了进一步增强数据保护而设计的一种 RAID 方式，它可以看做是一种扩展的 RAID5 等级。

RAID6 不仅要支持数据的恢复，还要支持校验数据的恢复，因此实现代价很高，控制器的设计也比其他等级更复杂、更昂贵。RAID6 思想最常见的实现方式是采用两个独立的校验算法，假设称为 P 和 Q，校验数据可以分别存储在两个不同的校验盘上，或者分散存储在所有成员磁盘中了。当两个磁盘同时失效时，即可通过求解两元方程来重建两个磁盘上的数据。

RAID6 具有快速的读取性能、更高的容错能力。但是，它的成本要高于 RAID5 许多，写性能也较差，并有设计和实施非常复杂。因此，RAID6 很少得到实际应用，主要用于对数据安全等级要求非常高的场合。它一般是替代 RAID10 方案的经济性选择。

标准 RAID 等级各有优势和不足。自然地，我们想到把多个 RAID 等级组合起来，实现优势互补，弥补相互的不足，从而达到在性能、数据安全性等指标上更高的 RAID 系统。目前在业界和学术研究中提到的 RAID 组合等级主要有 RAID00、RAID01、RAID10、RAID100、RAID30、RAID50、RAID53、RAID60，但实际得到较为广泛应用的只有 RAID01 和 RAID10 两个等级。当然，组合等级的实现成本一般都非常昂贵，只是在 少数特定场合应用。

简单地说，RAID00 是由多个成员 RAID00 组成的高级 RAID0。它与 RAID0 的区别在于，RAID0 阵列替换了原先的成员磁盘。可以把 RAID00 了解为两层条带化结构的磁盘阵列，即对条带在进行条带化。这种阵列可以提供更大的存储容量、更高的 I/O 性能和更好的 I/O 负载均衡。

一些文献把这两种 RAID 等级看做是同等的，本文认为是不同的。RAID01 是先做条带化再做镜像，本质是对物理磁盘实现镜像；而 RAID10 是先做镜像在做条带化，是对虚拟磁盘实现镜像。相同的配置下，通常 RAID01 比 RAID10 具有更好的容错能力，原理如图9所示。

RAID01 兼备了 RAID0 和 RAID1 的优点，它先用两块磁盘建立镜像，然后再在镜像内部做条带化。RAID01 的数据将同时写入到两个磁盘阵列中，如果其中一个阵列损坏，仍可继续工作，保证安全性的同时又提高了性能。RAID01 和RAID10内部都含有 RAID1 模式，因此整体磁盘利用率均仅为 50%。

通常看作 RAID1+0+0，有时也称为 RAID10 + 0，条带化的 RAID10 。原理如图 10 所示。RAID100 的缺陷与 RAID10 相同，任意一个 RAID1 损坏一个磁盘不会发生数据丢失，但是剩下的磁盘存在单点故障的危险。最顶层的RAID0，即条带化任务，通常由软件层来完成。

RAID100 突破了单个 RAID 控制器对物理磁盘数量的限制，可以获得更高的 I/O 负载均衡，I/O 压力分散到更多的磁盘上，进一步提高随机读性能，并有效降低热点盘故障风险。因此，RAID100 通常是大数据库的最佳选择。

RAID0 的优点，从而获得在存储容量、数据安全性和I/O负载均衡等方面的大幅性能提升。

虽然标准 RAID 和组合 RAID 在具体实现上一定程度的不同，但与标准规范是保持一致或兼容的。然而除此之外，一些存储厂商还实现了非标准的 RAID 等级，往往都是公司私有的产品。这里简单介绍几个非标准 RAID 等级。 [14]

RAID7 的全称是最优化的异步高I/O速率和高数据传输率，它与其他RAID等级有着明显区别。它不仅仅是一种技术，它还是一个独立存储计算机，自身带的操作系统和管理工具，完全可以独立运行。

RAID7 的存储计算机 操作系统是一套实时时间驱动操作系统，其主要用来进行系统初始化和安排 RAID7 磁盘阵列的所有数据传输，并把它们转换到相应的物理存储驱动器上。RAID7 通过自身系统中的专用控制板来控制读写速度，存储计算机操作系统可使主机 I/O 传递性能达到最佳。如果一个磁盘出现故障，RAID7 还能够自动执行恢复操作，并可管理备份磁盘的重建过程。

RAID7 突破了以往 RAID 标准的数据架构，采用了非同步访问，极大地减轻了数据写瓶颈，提供了 I/O 速度。RAID7 系统内置实时操作系统还可自动对主机发送过来的读写指令进行优化处理，以智能化方式将可能被读取的数据预先读入快速缓存中，从而大大减少了磁头的转动次数，提高存储系统的 I/O 速度

RAID7 可帮助用户有效地管理日益庞大的数据存储系统，并使系统的运行效率大大提高，满足不同用户的存储需求。但是，RAID7的成本比其他 RAID 等级要高许多。另外，RAID7 已被某公司注册为商标，目前仅有一家公司提供 RAID7 的产品，用户没有更多的选择。技术封闭，缺乏主流专业存储厂商的参与和研发严重制约了 RAID7 的发展。

按照 SNIA 最新的 RAID6 定义[15]，双重数据校验的磁盘阵列都可归为 RAID6 等级。NetApp 公司按照 RAID6 的定义实现了 RAID-DP，使用双重的数据校验来保护数据，可以保证两块磁盘同时损坏的情况下不发生数据丢失。与该公司的 RAID4 实现对比，传统的 RAID6 实现会致使系统性能损失 30% 左右，而 RAID-DP 的型下降低于 2%。上层文件系统的请求首先写入后端的 NVRAM 中，确保即使在 掉电的情况下也会有任何数据丢失。因此，数据块不会立即更新，当执行新来的写操作，会对写操作进行聚集，然后存储控制器尝试一次性写入包括校验数据在内的整个数据条带。RAID-DP 提供了比 RAID10 更好的数据保护，性能却不低于 RAID10.对于相同大小的 RAID 组，在大多数情况下，RAID-DP 没有收到传统 RAID6 即时更新数据块的挑战，并提供更多的磁盘进行读写。它甚至允许磁盘固件实时更新而不发生任何中断。

这是 HighPoint 公司的 RAID 产品，有时也被错误地称为 RAID15。RAID1.5 仅使用两个磁盘驱动器同时进行数据条带华和镜像，数据可以同时从两块磁盘进行读取。这其中的大部分工作都由硬件来完成，而非驱动程序。Linux、Solaris 等操作系统实现的 RAID1 也可以实现同时从两块磁盘进行读取数据，因此 RAID1.5 并不优于传统的 RAID1.

这种概念首次在 IBM ServerRAID 中被提出，E 是 Enhance 的首字母。它们分别是对 RAID5 和 RAID6 的增强，增加了热冗余磁盘驱动器，冗余磁盘与其他磁盘一块进行数据块编排。这种设计使得 I/O 可以分散到包括热冗余在内的所在磁盘，从而减少单块磁盘的 I/O 宽带，提供更高的性能。然而，热冗余磁盘不能够被多个阵列共享。

在实现中，实际上不存在专用热冗余磁盘，就像 RAID5 和 RAID6 中没有专用的校验磁盘一样，所有的冗余数据块分布在所有的成员磁盘中。例如，一个 10 块磁盘的 RAID5E，包括 80% 数据块、10% 的冗余数据块和 10% 的校验数据。对于 RAID5E 和 RAID6E ，冗余数据块位于阵列尾部，而 RAID5EE 则分布在整个 RAID 中。如果 RAID5E/5EE 中发生一块磁盘损坏，则系统会自动降级并重建至标准的 RAID5.这一过程，I/O 操作非常密集，并且需要花费大量时间，从几个小时至甚至几天，根据阵列的具体配置而异。当损坏磁盘被替换后，系统则又会自动升级并重建至原先的 RAID5E/5EE ，同时非常耗时。在上面的重建过程中，数据没有冗余保护。由于系统升级和降级时，I/O 活动密集且所需时间过长，因此实际应用汇总成员磁盘数据限制在 4~8 块。一旦超过 8 块磁盘，由于损坏磁盘的重建耗时和重建中发生第二块磁盘损坏造成的数据丢失，RAID5E/5EE 所获得的性能提升和其他获益都将严重降低。

Matrix RAID 是 Intel ICH6R 和 后继的南桥芯片的一个重要特征，可以通过 RAID BIOS 进行访问。它使用两块磁盘或者控制器能支持的最多磁盘，它的显著特征是允许 RAID0、1、5、10 多种数据卷混合共存，每块磁盘的指定部分分配给相应的 RAID 卷。Matrix RAID 主要用于改善性能和数据完整性，实际应用中可以将操作系统应用于小的 RAID0，而大的 RAID1 存储关键数据以及用户数据。海量的流媒体数据容易发生数据丢失，可以考虑使用这种 RAID。Linux 的 MD RAID 也可以实现类似的功能。

RAID 10 是 Linux 内核所支持的软 RAID等级之一，它还支持 RAID0、1、3、4、5、6等级别。软 RAID 驱动程序通常通过构造典型的 RAID 1+0 阵列来实现 RAID10，2.6.9 以后的内核也可作为单独的级别来实现。

MD RAID10 支持重复数据块的近布局和远布局两种模式。近布局与标准 RAID10 相同，镜像数据块相邻存储。对于 n 重镜像的 路条带，不要求 K 为 n 的整倍数。两重镜像的 2、3、4 路条带的 MD RAID 10 分布相当于 RAID1 、 RAID-1E 和 RAID10 。远布局模式下，所有磁盘被划分为 f （ f= 镜像数）个数据存储区，重复数据块相对于原始数据块具有一个磁盘和若干依偏移的距离，即保存在下一个磁盘对应存储区的偏移位置。这种设计能够提高镜像阵列的条带性能，有效提高顺序和随机读性能，但对写性能没有显著提升。许多应该通常具有读密集而写稀疏的特点， RAID10 适合此类数据应用。需要指出的是，近布局和远布局两种模式可以同时使用，这种情况下将有 n * f 个数据副本。

IBM 公司的 ServerRAID 阵列卡系列支持任意数量驱动器上的两路镜像，多个磁盘对数据块进行轮转镜像。这种配置能够对不相邻磁盘驱动器发生的损坏进行容错，其他的存储系统也支持这种模式，比如 SUN 公司的 stroEdge T3.

相似，但不对文件数据进行块级的条带化处理，它企图将整个电影或音乐集合完整地存储在单个磁盘上。另外，它的冗余校验信息可存储在多个磁盘上，从而适应由多个容量不同的磁盘所组成的逻辑磁盘。而且，冗余数据包含比校验信息更多的数据，用于获取更高的容错性。这些特征可以为影像、音乐提供更好的性能，增加数据存储的安全性。 RAID-K 还可以允许用户以增量方式扩充存储容量，能够增加容量更大的磁盘，甚至它还可以增加包含数据（仅限影像和音乐）的磁盘。 RAID-K 会自动把这些磁盘组建成 RAID-K 阵列和 Kaleidescape 文件系统。

RAID-Z 是集成在 SUN 公司 ZFS 文件系统中的一种与 RAID5 相似的 RAID 模式。利用写时复制策略，RAID-Z 避免了 RAID5 的写操作困境（即更新数据同时需要更新校验数据），它不用心数据覆盖旧数据，而是把新数据写到新位置并自动更新数据指针。对于小的写操作，仅仅执行完全的写条带操作，有效地避免“读取-更改-写回” 的操作需求。另外，还可以直接对小写操作使用镜像替换校验进行保护，因为文件系统了解下层存储结构，可以在必要时分配 额外的存储空间。ZFS 还实现了 RAID-Z2，提供了类似与 RAID6 的双重校验保护能力，可以保证某块磁盘发生损坏而不发生数据丢失。根据 2009 年 6月的更新，ZFS 加入了三重校验 RAID 支持，或许称为 RAID-Z3。

通常计算机功能既可以由硬件来实现，也可以由软件来实现。对于 RAID 系统而言，自然也不例外，它可以采用软件方式实现，也可以采用硬件方式实现，或者采用软硬件结合的方式实现 [3][8]

软 RAID 没有专用的控制芯片和 I/O 芯片，完全由操作系统和 CPU 来实现所的 RAID 的功能。现代操作系统基本上都提供软 RAID 支持，通过在磁盘神设备驱动程序上添加一个软件层，提供一个物理驱动器与逻辑驱动器之间的抽象层。目前，操作系统支持的最常见的 RAID 等级有 RAID0、1、10、01 和5 等。比如， Windows Server 支持 RAID0 、

软 RAID 的配置管理和数据恢复都比较简单，但是 RAID 所有任务的处理完全由 CPU 来完成，如计算校验值，所以执行效率比较低下，这种方式需要消耗大量的运算资源，支持 RAID 模式较少，很难广泛应用。

软 RAID 由操作系统来实现，因此系统所在分区不能作为 RAID 的逻辑成员磁盘，软RAID 不能保护系统盘 D。对于部分操作系统而言，RAID 的配置信息保存在系统信息中，而不是单独以文件形式保存在磁盘上。这样当系统以外崩溃而需要重新安装时，RAID 信息就会丢失。另外，磁盘的容错技术并不等于完全支持在线更换、热插拔或热交换，能否支持错误磁盘的热交换与操作系统实现相关，有的操作系统热交换。

硬 RAID 拥有自己的 RAID 控制处理与 I/O 处理芯片，甚至还有阵列缓冲，对 CPU 的占用率和整体性能是三类实现中最优的，但实现成本也最高的。硬 RAID 通常都支持热交换技术，在系统运行下更换故障磁盘。

软 RAID 性能欠佳，而且不能保护系统分区，因此很难应用于桌面系统。而硬 RAID 成本非常昂贵，不同 RAID 相互独立，不具互操作性。因此，人们采取软件与硬件结合的方式来实现 RAID，从而获得在性能和成本上的一个折中，即较高的性价比。

这种 RAID 虽然采用了处理控制芯片，但是为了节省成本，芯片往往比较廉价且处理能力较弱，RAID 的任务处理大部分还是通过固件驱动程序由 CPU 来完成。

RAID 等级的选择主要有三个因素，即数据可用性、I/O 性能和成本。目前，在实际应用中常见的主流 RAID 等级是 RAID0，RAID1，RAID3，RAID5，RAID6 和 RAID10，它们之间的技术对比情况如表1所示。如果不要求可用性，选择 RAID0 以获得高性能。如果可用性和性能是重要的，而成本不是一个主要因素，则根据磁盘数量选择 RAID1 。如果可用性，成本和性能都同样重要，则根据一般的数据传输和磁盘数量选择 RAID3 或 RAID5 。在实际应用中，应当根据用户的数据应用特点和具体情况，综合考虑可用性、性能和成本来选择适合的 RAID等级。 [10]

近年来，企业存信息化水平不断发展，数据已经取代计算成为了信息计算的中心，信息数据的安全性就显得尤为至关重要。随着存储技术的持续发展，RAID 技术在成本、性能、数据安全性等诸多方面都将优于其他存储技术，例如磁带库、光盘库等等，大多数企业数据中心首选 RAID 作为存储系统。当前存储行业的知名存储厂商均提供全线的磁盘阵列产品，包括面向个人和中小企业的入门级的地段 RAID 产品，面向大中型企业的中高端 RAID产品。这些存储企业包括了国内的主流存储厂商，如 EMC、IBM、HP、SUN、NetApp、NEC、HDS、H3C、Infortrend、华赛等。另外，这些厂商在提供存储硬件系统的同时，还往往提供非常全面的软件系统，这也是用户采购产品的一个主要参考因素。

不同的存储厂商的产品在阿技术、成本、性能、管理、服务等方面各有优势联合不足。用户选择 RAID 的原则是：在成本预算内，满足数据存储需求的前提下，选择最优的存储厂商解决方案。因此，首先用户需要对存储需求作深入的调研和分析，并给出成本预算，然后对众多存储厂商的解决方案进行分析和对比，最后选择出一个综合最优的存储方案。其中，存储产品的扩展性和存储厂商的售后服务需要重点考察，存储需求（如容量、性能）可能会不断升级，存储产品发生故障后的维修和支持保障，这些都要未雨先谋

回顾 RAID 发展历史，从首次提出概念至今已有二十多年。在此期间，这个社会信息化水平不断提高，数据呈现爆炸式增长趋势，数据取代计算成为信息计算的中心。这这促使人们对数据愈加重视，不断追求海量存储容量、高性能、高安全性、高可用性、高扩展性、可管理性等等。RAID 技术在这样强大的存储需求推动下不断发展进步，时至今日技术已经非常成熟，在各种数据存储系统中等到了十分广泛的应用。

正是由于数据发展的成熟，RAID 技术的未来发展已经不被广泛看好，甚至语言在不久的将来会停止发展，称之为“僵尸技术”，即虽然宣布宿死亡，但在很长一段时间内仍会继续发挥巨大的价值。

然而，当前的 RAID 技术仍然存在诸多不足，各种 RAID 模式都存在自身的缺陷，主要集中在读写性能、实现成本、恢复时间窗口、多次盘损坏等方面。因此，RAID 技术显然还存在很大的提升空间，具有很大的发展潜力。近年来新出现的 RAID 模式以及学术研究显示了其未来的发展趋势，包括分布式校验、多重校验、混合 RAID 模式、水平和垂直条带、基于固态内存 RAID、网络 校验等等。特别指出的是，多核 CPU 和 GPU 是当前的热点技术，它们大幅度提升了主机的可用计算资源，这可以解决 RAID 对计算资源的消耗问题，软 RAID 很可能将重新成为热点。另外，存储硬件性能的提升、存储虚拟化技术、重复数据删除技术以及其他存储技术都会极大地推动 RAID 技术的进一步创新和发展。