分布式块存储如何尽量避免增减节点带来的性能影响？

这是分布式存储的老问题，尽管每一家分布式存储厂商都有比较好的解决的方式，依然在增减节点的时候，对性能带来影响，这是数据平衡所导致的。
对于分布式存储而言，扩容和缩容不可避免会带来数据重平衡的问题，目前来说，并没有特别好的处理机制，数据的重构确实会对存储系统的IO带来很大影响。我所知道的，IO对于性能的影响有两个可能性，一种是数据平衡过程中的网络传输，另一种是读写IO，一般情况下，可以通过整池扩容或降低速率可以避免性能损耗过大。

XSKY通过三个功能应对该场景：（1）闲时自动重平衡：可以人为设置业务压力小的时候进行数据的恢复，其余时间默认是禁止恢复；（2）恢复QOS策略确保业务系统资源优先保障，避免扩缩容带来的数据均衡对性能的影响；（3）整池扩容，文件系统和对象桶可以跨池，扩容不用在原池扩容，直接创建新池，文件系统和桶归属多个池，业务默认会在数据量小的池写入，两个池都可以读出。

对于分布式存储来说，设备扩容及设备故障场景是一直存在着的，面对设备节点的增减对于底层存储侧数据的重构与重建来说，也是不可避免的。因此避开数据业务高峰期，再进行相应的操作处理。