Ceph
Ceph采用强一致性设计，即Write-All-Read-One，这种模式的好处在于读取效率较高，而且工程难度较低，比较适合与读多写少的系统。
Write-All-Read-One的特点是必须等待所有的副本全部写入完毕才算是写入成功，这实际上对系统硬件的可靠性要求较高，因为如果在写入过程中存在任意硬件故障，则写入过程都要受影响。通常表现为卡顿，一般在数秒级别，时间长短和判断故障的机制以及故障恢复过程中IO的处理策略相关。
在任意对象访问的时候，会指定其中一个存储节点(OSD, Object Service Device)多个副本中一定有一个是主节点，由该主节点负责将数据分发到其他两个节点。当然数据读取时也是首先访问主存储节点，以此保证，返回的数据一定是最新的数据。
Swift
Swift 是基于一致性散列技术，通过计算可将对象均匀分布到虚拟空间的虚拟节点上，在增加或删除节点时可**减少需移动的数据量；虚拟空间大小通常采用 2 的 n 次幂，便于进行高效的移位操作；然后通过独特的数据结构 Ring（环）再将虚拟节点映射到实际的物理存储设备上，完成寻址过程。
数据一致性模型
Swift 采用 Quorum 仲裁协议(Quorum 有法定投票人数的含义)：
（1）定义：N：数据的副本总数；W：写操作被确认接受的副本数量；R：读操作的副本数量
（2）强一致性：R+W>N，以保证对副本的读写操作会产生交集，从而保证可以读取到最新版本；如果 W=N，R=1，则需要全部更新，适合大量读少量写操作场景下的强一致性；如果 R=N，W=1，则只更新一个副本，通过读取全部副本来得到最新版本，适合大量写少量读场景下的强一致性。
（3）弱一致性：R+W<=N，如果读写操作的副本集合不产生交集，就可能会读到脏数据；适合对一致性要求比较低的场景。
Swift 针对的是读写都比较频繁的场景，所以采用了比较折中的策略，即写操作需要满足至少一半以上成功 W >N/2，再保证读操作与写操作的副本集合至少产生一个交集，即 R+W>N。
相对而言Swift的存储方式更灵活一些，可以牺牲一定的一致性从而提高读取速度。而一致性可以通过后台的方式完成同步，从而保证数据的完整。