分布式系统时间和全局状态
分布式系统的原理和应用
分布式系统的原理和应用随着计算机技术和互联网的不断发展，越来越多的应用需要处理大量并发请求和海量数据，这就需要分布式系统的支持。
分布式系统是由多个相互独立并且有一定的自治能力的计算机节点组成，彼此通过网络进行通信和协作，共同完成一个大型任务或提供一个复杂的服务。
本文将介绍分布式系统的基本原理和应用场景，希望能够对读者有所启发。
一、分布式系统的基本原理1、通信分布式系统中的节点通过网络通信来传递信息和协作完成任务。
通信可以采用多种方式，包括消息传递、远程过程调用、共享存储等。
其中，消息传递是基于消息的异步通信方式，消息发送方将消息发送到消息队列中，接收方从队列中获取消息进行处理。
远程过程调用则是一种同步通信方式，客户端调用服务端的接口，等待返回结果后继续执行下一步操作。
共享存储则是多个节点共享一个数据存储，通过读写锁等机制来实现数据一致性。
2、容错分布式系统中的节点往往是由不同的硬件和软件组合而成，容错是分布式系统中的一个重要考虑因素。
容错可以采用多种技术，包括备份、冗余、故障转移等。
节点间数据备份可以提高系统可用性，当某个节点发生故障时，可以切换到备用节点继续执行。
冗余是通过将同一份数据存储在多个节点上来增加系统的稳定性，当某个节点故障时，可以从其他节点重新读取数据。
故障转移则是将发生故障的节点从系统中移除，并切换到其他正常节点继续执行。
3、一致性分布式系统中多个节点可能对同一个数据进行读写操作，需要确保数据的一致性。
一致性可以通过多个机制来保证，包括两段提交、Paxos、Raft等。
两段提交是一种协议，用于保证分布式系统中多个节点的数据操作是原子性的，要么全部成功，要么全部失败。
Paxos和Raft则是两种一致性算法，用于保证分布式系统中多个节点对同一个数据的读写操作能够达成一致结果。
二、分布式系统的应用场景1、大型网站大型网站的访问量往往非常大，需要采用分布式系统来支持高并发和负载均衡。
分布式系统可以将请求分配到多个后端服务器上进行处理，同时可以采用分布式缓存技术来加快访问速度。
perfect 分布式 -回复
perfect 分布式-回复什么是分布式系统？分布式系统是由多个独立的计算机节点通过网络进行通信和协作的系统。
每个节点在分布式系统中扮演着特定的角色，可以共享资源和处理任务。
分布式系统的设计旨在提高系统的可靠性、可扩展性和性能。
为什么需要分布式系统？传统的单机系统在处理大规模数据和高并发情况下往往会遇到性能瓶颈和可靠性问题。
分布式系统通过将任务分割成多个子任务并在不同的计算机节点上进行处理，可以显著提高系统的处理能力和可靠性。
此外，分布式系统还能够更好地适应不断变化的业务需求和用户规模。
分布式系统的核心概念和技术是什么？1. 基础设施：分布式系统的基础设施包括计算机节点和网络。
计算机节点可以是物理机或虚拟机，通过网络进行通信和数据交换。
2. 数据一致性：在分布式系统中，多个节点可能对同一份数据进行处理。
为了确保数据的一致性，需要采用数据复制、锁机制、分布式事务等技术手段来保证数据一致性和可靠性。
3. 通信和消息传递：由于节点分布在不同的物理位置，节点之间需要通过网络进行通信和消息传递。
常用的通信模型有同步通信和异步消息传递。
4. 负载均衡：为了提高系统的性能和稳定性，分布式系统通常会采用负载均衡策略，将任务和请求分配给不同的节点，以充分利用系统资源并避免资源瓶颈。
5. 容错和容灾：分布式系统需要具备容错和容灾能力，以应对节点故障、网络故障等意外情况。
常见的容错技术包括冗余备份、备份恢复和故障检测。
6. 分布式存储：分布式系统需要能够支持大规模数据的存储和访问。
常见的分布式存储技术包括分布式文件系统、分布式数据库和分布式缓存。
7. 分布式计算：分布式计算是分布式系统的核心功能之一，它将任务划分成多个子任务并在不同的节点上并行处理。
常见的分布式计算框架有Hadoop和Spark。
分布式系统的优势和挑战是什么？1. 优势：- 提高系统的可靠性和性能：通过将任务分布到多个节点上，分布式系统可以达到更高的性能和可用性。
分布式存储——精选推荐
分布式存储⽬录分布式系统理论基础什么是分布式系统,这个概念我们很难⽤⼀个精准的描述⽅式来概括出,所有的意义来。
但⼤体上来讲，我们可以从两个层⾯来描述⼀个分布式系统的特性。
第⼀，分布式系统⼀定是,他有很多种组1、系统的各组件分布于⽹络上多个计算机2、各组件彼此之间仅仅通过消息传递来通信并协调⾏动分布式系统存在的意义：那⼀般⽽⾔，我们要使⽤分布式系统的主要原因在于，第⼀，我们系统扩展可以有两种模型。
所谓向上和向外对不对，⽽经验表明，向上扩展的这种模型，他的性价⽐越来越低。
第⼆，单机1、向上扩展的性价⽐越来越低；2、单机扩展存在性能上升临界点：3、出于稳定性及可⽤性考虑，单机会存在多⽅⾯的问题CPU，内存，IO要想理解分布式系统所能够带给我们的意义，分布式系统的⽬的，主要是扩展了单机处理能⼒的弱势，或者说瓶颈。
我们计算机主要包含五⼤部件，根据所谓的冯诺依曼架构所构成的系统，多CPU,多线程编程假设刚开始使⽤的是LAMP或者LNMP。
最简单的时候就是这么⼀种架构。
⽽且还有可能是构建在单机上。
所以我们的⽹站刚开始的时候有可能只有⼀台主机。
⼀个主机内部有⼀个所谓的ap LAMP,LNMP应⽤从资源占⽤的⾓度分两类：CPU Bound（CPU密集型应⽤）IO Bound（IO密集型应⽤）session sticky（会话粘滞，基于IP地址的session粘滞）ip basedcookie based（基于cookie的session分发）session replication（会话复制，不是⽤⼤规模集群中，所以使⽤第3种。
）session server（session集中存储）引出缓存：1、页⾯缓存varnish, squid2、数据緩存key-value（memcached）主库写操作压⼒：数据库拆分垂直拆分：把数据库中不同的业务的数据拆分到不同的数据库服务器中⽔平拆分，把⼀个单独的表中的数据拆分到多个不同的数据库服务器上NoSQL：⾮关系数据⽂档数据库列式数据库... ...SFS：⾮结构化数据TFS，MogileFS：适⽤于存储海量⼩⽂件。
分布式系统的面试题
分布式系统的面试题
分布式系统是一个复杂且重要的领域，涉及多个组件和技术的协同工作。
以下是一些可能的分布式系统的面试题：
1. 什么是分布式系统？它与集中式系统的主要区别是什么？
2. 在分布式系统中，如何保证数据的一致性？
3. 请解释CAP定理及其对分布式系统设计的影响。
4. 什么是分布式事务？如何在分布式系统中实现它？
5. 请解释分布式系统的基本要素，如节点、副本、数据分区等。
6. 在分布式系统中，如何处理节点故障？
7. 请解释分布式系统的容错性和可用性之间的权衡。
8. 如何检测和诊断分布式系统中的问题？
9. 请解释分布式系统中的负载均衡和数据分片。
10. 在分布式系统中，如何实现高效的通信和同步？
11. 请解释分布式系统中的一些常见问题，如网络延迟、数据倾斜、数据一致性等。
12. 如何优化分布式系统的性能和可扩展性？
13. 请解释分布式系统中的一些常见技术，如消息队列、服务注册与发现、分布式缓存等。
14. 在分布式系统中，如何保证数据的安全性和隐私保护？
15. 请讨论在分布式系统中使用无中心架构的优缺点。
16. 如何处理分布式系统中的数据分片和迁移？
17. 请解释在分布式系统中使用版本控制的重要性和常见做法。
18. 请讨论在分布式系统中实现跨多个数据中心的容灾备份的挑战和策略。
19. 如何保证分布式系统中的数据完整性和一致性？
20. 在分布式系统中，如何进行系统监控和日志管理？
以上是一些可能的面试题，涵盖了分布式系统的基本概念、技术、优化、问题处理等方面。
理解和掌握这些概念和技术对于深入研究和应用分布式系统是非常重要的。
分布式操作系统概念及模型
分布式操作系统概念及模型分布式操作系统（Distributed Operating System，缩写为DOS）是指一种可以运行在多个计算机节点上的操作系统。
与传统的单机操作系统相比，分布式操作系统具有更高的可靠性、可扩展性和性能，并且可以有效地管理多个计算节点上的资源。
1.分布性：分布式操作系统的核心特点是将计算机系统的资源分布到多个节点上。
每个节点都可以管理自己的资源，并且可以通过网络进行通信和协作。
这种分布性使得分布式操作系统能够更好地满足大规模计算和数据处理的需求。
2.透明性：分布式操作系统提供了一种透明的访问机制，使得用户和应用程序可以像使用单机操作系统一样使用分布式系统。
用户无需关心底层实现细节，只需要调用相应的系统接口，分布式操作系统会帮助完成资源的分配和管理。
透明性可以分为多个层面，包括访问透明、位置透明、迁移透明等。
3.可靠性：分布式操作系统可以通过冗余和故障恢复机制来提高系统的可靠性。
当系统中的一些节点发生故障时，其他节点可以自动接管该节点的工作，并在故障恢复后将工作重新分配回来。
这种冗余和故障恢复机制可以提高系统的容错性和可用性，从而确保系统能够持续运行。
4.可扩展性：分布式操作系统可以根据需要动态扩展系统的规模。
当系统的负载增加时，可以向分布式系统中添加更多的计算节点来分担负载。
与此同时，分布式操作系统还能够根据负载情况自动地调整资源的分配和负载均衡策略，以充分利用系统的性能和资源。
1.客户端-服务器模型：在这种模型中，系统包含一个或多个服务器节点和多个客户端节点。
服务器节点负责提供服务，例如文件共享、数据库访问等，而客户端节点则向服务器节点发送请求并接收相应的服务。
客户端-服务器模型可以提供良好的可扩展性和性能。
2.对等网络模型：在对等网络模型中，系统中的每个节点都具有相同的功能和权限。
节点之间可以进行直接的通信和协作，而无需经过中心节点的调度和控制。
对等网络模型在对等计算、分布式存储等方面具有广泛的应用。
分布式数据库系统
答
P
场地A
场地B
在场地B选出红色零件的元组（10个），然后对每一 个元组逐一检查场地A，看北京供应商的装运单中是否有 这个零件装运单（若有则选出S#），每做这样一次检查 包括2次消息，共问答10次，通信时间为：
T[4]=2*10=20秒
26
查询处理和优化
策略5：
传（S#,P#）
(S)SP
P
场地A
14
分布透明性----包括分片透明性、位置透明性和局部数 据模型透明性。
分片透明性----分布透明性的最高层次。指用户或 应用程序只对全局关系进行操作而不考虑关系的分 片。当分片模式改变了，由于全局到分片模式的映 像、全局模式不变，应用程序不必改写。
位置透明性----分布透明的下一层次。指用户或应用 程序不必了解片段的场地，当存储场地改变了，由于 分片模式到分布模式的映像，应用程序不必改变。 局部数据模型透明性----用户或应用程序不必了解局 部场地上使用哪种数据模型，模型转换以及数据库语 言的转换由映像4完成。
分布式数据库系统中全局应用要涉及到两个以上结点的 数据，全局事务可能由不同场地的多个操作组成。所以应 该保证数据库的全局一致性、全局并发事务的可串行性和 系统的全局可恢复性。 当一个结点发生故障，操作失败后如何使全局事务回滚？ 如何使另一个结点撤销已执行的操作或不必再执行其他操作。
采用的技术比集中式数据库系统更复杂和困难。
•提高系统的可靠性、可用性 当某一场地出现故障时，系统可以对另一场地上的相同 副本进行操作，不至于造成整个系统的瘫痪。
•提高系统性能 系统可选择用户最近的数据副本进行操作，减少通
信代价，改善整个系统性能。
存在的问题： 冗余副本之间存在数据不一致，必须着力解决。
分布式系统的异常、一致性与衡量指标
分布式系统的异常、⼀致性与衡量指标1.1 模型节点在具体的⼯程项⽬中，⼀个节点往往是⼀个操作系统上的进程。
在本⽂的模型中，认为节点是⼀个完整的、不可分的整体，如果某个程序进程实际上由若⼲相对独⽴部分构成，则在模型中可以将⼀个进程划分为多个节点。
异常1. 机器宕机：机器宕机是最常见的异常之⼀。
在⼤型集群中每⽇宕机发⽣的概率为千分之⼀左右，在实践中，⼀台宕机的机器恢复的时间通常认为是24 ⼩时，⼀般需要⼈⼯介⼊重启机器。
2. ⽹络异常：消息丢失，两⽚节点之间彼此完全⽆法通信，即出现了“⽹络分化”；消息乱序，有⼀定的概率不是按照发送时的顺序依次到达⽬的节点，考虑使⽤序列号等机制处理⽹络消息的乱序问题，使得⽆效的、过期的⽹络消息不影响系统的正确性；数据错误；不可靠的TCP，TCP 协议为应⽤层提供了可靠的、⾯向连接的传输服务，但在分布式系统的协议设计中不能认为所有⽹络通信都基于TCP 协议则通信就是可靠的。
TCP协议只能保证同⼀个TCP 链接内的⽹络消息不乱序，TCP 链接之间的⽹络消息顺序则⽆法保证。
3. 分布式三态：如果某个节点向另⼀个节点发起RPC(Remote procedure call)调⽤，即某个节点A 向另⼀个节点B 发送⼀个消息，节点B 根据收到的消息内容完成某些操作，并将操作的结果通过另⼀个消息返回给节点A，那么这个RPC 执⾏的结果有三种状态：“成功”、“失败”、“超时（未知）”，称之为分布式系统的三态。
4. 存储数据丢失:对于有状态节点来说，数据丢失意味着状态丢失，通常只能从其他节点读取、恢复存储的状态。
5. 异常处理原则：被⼤量⼯程实践所检验过的异常处理黄⾦原则是：任何在设计阶段考虑到的异常情况⼀定会在系统实际运⾏中发⽣，但在系统实际运⾏遇到的异常却很有可能在设计时未能考虑，所以，除⾮需求指标允许，在系统设计时不能放过任何异常情况。
1.2 副本副本（replica/copy）指在分布式系统中为数据或服务提供的冗余。
分布式数据库系统（2）
分布式数据库系统（2）分布式数据库系统（2）胡经国六、分布式数据库系统模式结构根据中国制定的《分布式数据库系统标准》，分布式数据库系统被抽象为四层的模式结构。
这种模式结构得到了国内外同行的支持和认同。
分布式数据库系统4层模式结构划分为：全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层；在各层间还有相应的层间映射，层与层（模式与模式）之间是映射关系。
这种四层模式结构适用于同构型分布式数据库系统，也适用于异构型分布式数据库系统。
1、全局模式ES（全局外层）全局模式定义全局用户试图，是分布式数据库的全局用户对分布式数据库最高层抽象。
全局用户使用视图时，不必关心数据的分片和具体的物理分配细节。
2、全局概念模式GCS（全局概念层）全局概念模式定义全局概念视图，是分布式数据库的整体抽象，包含了全局数据特性和逻辑结构。
像集中式数据库中的概念模式一样，是对数据库全体的描述。
全局概念模式再经过分片模式和分配模式，映射到局部模式。
⑴、分片模式分片模式是描述全局数据的逻辑化分视图，即全局数据逻辑结构根据某种条件的划分，将全局数据逻辑结构划分为局部数据逻辑结构，每个逻辑划分为一个分片。
在关系数据库中，一个关系的一个子关系称为该关系的一个分片。
⑵、分配模式分配模式是描述局部数据逻辑的局部物理结构，即划分后的分片的物理分配试图。
3、局部概念模式LCS（局部概念层）局部概念模式定义局部概念视图，是全局概念模式的子集。
全局概念模式经逻辑划分后，被分配到各个局部场地上。
局部概念模式用于描述局部场地上的局部数据逻辑结构。
当全局数据模型与局部数据模型不同时，还涉及数据模型转换等内容。
4、局部内模式LIS（局部内层）局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述。
它类似于集中数据库的内层。
综上所述，分布式数据库的四层结构及模式，定义描述了分布式数据库是一组用网络连接的局部数据库的逻辑集合。
它将数据库分为全局数据库和局部数据库。
全局数据库到局部数据库，由映射（1：N）模式描述。
分布式系统复习题与参考答案(答案完全版)
一、 填空题(每题 n 分,答错 个扣 分,全错全扣，共计 m 分)
1．下面特征分别属于计算机网络和分布式计算机系统，请加以区别： 分布式计算机是指系统内部对用户是完全透明的； 系统中的计算机即合作又自治； 系统可以 利用多种物理和逻辑资源，可以动态地给它们分配任务。 计算机网络是指互连的计算机是分布在不同地理位置的多台独立的“自治计算机” 。 2．点到点通信子网的拓扑结构主要有以下几种：星型、环型、树型、网状型，请根据其特 征填写相应结构。 网状型 ：结点之间的连接是任意的，没有规律。环型：节点通过点到点通信线路连接成闭 合环路。星型：节点通过点到点通信线路与中心结点相连；树型：结点按层次进行连接。 3．分布式计算系统可以分为两个子组，它们是集群计算系统和网格计算系统。 4．分布式事务处理具有 4 个特性，原子性：对外部来说，事务处理是不可见的；一致性： 事务处理不会违反系统的不变性；独立性：并发的事务处理不会相互干扰；持久性：事务处 理一旦提交，所发生的改变是永久性的。 5．网络协议有三要素组成，时序是对事件实现顺序的详细说明；语义是指需要发出何种控 制信息，以及要完成的动作与作出的响应；语法是指用户数据与控制信息的结构与格式 6．根据组件和连接器的不同，分布式系统体系结构最重要的有 4 种，它们是：分层体系结 构、基于对象的体系结构、以数据为中心的体系结构、基于事件的体系结构 7．在客户-服务器的体系结构中，应用分层通常分为 3 层，用户接口层、处理层和数据层。 8．有两种类型的分布式操作系统，多处理器操作系统和多计算机操作系统。 9．软件自适应的基本技术有 3 种，一是要点分离、二是计算映像、三是基于组件的设计。 10．DCE 本身是由多个服务构成的，常用的有分布式文件系统、目录服务、安全服务以及 分布式时间服务等。 11．TCP/IP 体系结构的传输层上定义的两个传输协议为传输控制协议(TCP)和用户数据报协 议(UDP)。 12．Windows NT 的结构借用了层次模型和客户/服务器两种模型。 13．常用的进程调度算法有先来先服务、优先数法和轮转法 14．进程的三个基本状态是就绪、执行、等待(阻塞)。 15．进程是 程序 在一个数据集合上的 运行过程 ，是系统进行资源分配和调度的一个 独 立单位 16．进程四个特征是 动态性， 并发性， 独立性 ，异步性。 17．操作系统通常可以分为以下几种类型：批处理系统、分时系统、 实时系统 、 网络操 作系统 和分布式操作系统。 18．解决死锁的基本方法包括预防死锁， 避免死锁，死锁检测，死锁恢复。 19．在引进线程的操作系统中，调度和分派的基本单位是线程，拥有资源的单位是进程。 20．在面向流的通信中，为连续提供支持数据流的模式有异步传输模式、同步传输模式和等 时传输模式三种。 21． 在流同步机制， 通常有在数据单元层次上进行显式同步和通过高级接口支持的同步两种。 22．在分布式系统中，挂载外部名称空间至少需要的信息是：访问协议的名称、服务器的名 称和外部名称空间中挂载点的名称。 23．在名称空间的实现中，为了有效实现名称空间，通常把它划分为逻辑上的三层，其三层 指的是全局层、行政层和管理层。
分布式系统中的任务分配与调度
分布式系统中的任务分配与调度在分布式系统中，任务分配与调度是至关重要的环节。
它涉及到如何将任务合理地分配给各个节点，并安排适当的调度策略以提高系统的效率和性能。
本文将讨论分布式系统中的任务分配与调度的方法和技术。
一、任务分配在分布式系统中，任务分配是指将一个大任务划分为多个小任务，并将这些小任务分配给不同的节点执行。
任务分配需要考虑以下几个方面：1. 任务划分：将大任务划分为多个小任务时，需要注意任务之间的依赖关系和执行顺序。
合理的任务划分可以提高系统的并行性，提高任务执行的效率。
2. 节点选择：为了实现任务的负载均衡和提高系统的吞吐量，选择合适的节点来执行任务非常重要。
常用的节点选择策略有随机选择、最近节点选择和最少负载节点选择等。
3. 数据局部性：在任务分配过程中，考虑到数据的局部性是必要的。
将相关的数据分配给同一个节点执行，可以减少数据传输的开销，提高任务执行的效率。
二、任务调度任务调度是指根据任务执行的优先级和资源的可用性，将任务按照一定的策略分配给可执行的节点。
任务调度涉及到以下几个方面：1. 调度策略：常见的任务调度策略包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最高响应比优先（HRRN）等。
不同的调度策略适合不同的应用场景，选择合适的调度策略可以提高系统的性能。
2. 资源管理：任务调度需要考虑到节点的资源使用情况，如CPU、内存和网络带宽等。
在调度任务时，需要根据资源的可用性来调度任务，避免资源争用和性能瓶颈。
3. 任务优先级：任务的优先级决定了任务的紧急程度和执行顺序。
在任务调度时，根据任务的优先级来决定任务的先后执行顺序，以满足任务的时限要求和响应时间要求。
三、任务迁移在分布式系统中，由于节点故障或资源不足等原因，任务可能需要进行迁移。
任务迁移是指将一个正在执行的任务从一个节点迁移到另一个节点继续执行。
任务迁移需要考虑以下几个方面：1. 迁移策略：任务迁移时需要选择合适的迁移策略。
分布式系统的实现及其应用
分布式系统的实现及其应用分布式系统的实现及其应用分布式系统是一种由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络连接在一起，彼此协同工作，共同完成任务。
与传统的中央化系统不同，分布式系统的每台计算机都能够独立处理任务，减少了单点故障的风险，提高了系统的可靠性和可扩展性。
分布式系统已经广泛应用于网络服务器、云计算、大数据处理等领域，在这些领域发挥着重要的作用。
分布式系统的实现需要考虑许多因素，如通信协议、数据一致性、容错性等。
通信协议是分布式系统的基石，其要求在不同计算机之间实现可靠的通信。
常见的通信协议有TCP/IP协议、HTTP协议等。
数据一致性是分布式系统的关键问题之一，它要求系统中的各个节点在进行数据操作时保持一致，通常采用副本机制、分布式锁等技术来实现。
容错性也是分布式系统的关键问题之一，它要求在系统出现故障时能够保证系统的正常运行。
通常采用备份机制、容错算法等技术来实现。
分布式系统的应用涉及到许多方面，下面以云计算和大数据处理为例进行介绍。
云计算是一种基于分布式计算的技术，它将计算、存储和网络等资源通过虚拟化技术提供给用户使用。
云计算的基本架构包括虚拟化层、资源管理层、服务层和应用层。
虚拟化层负责将物理资源虚拟化为多个虚拟机，资源管理层负责管理虚拟机的资源分配和调度，服务层负责提供各种云计算服务，如存储、计算、通信等，应用层则是具体的应用程序。
云计算的优点在于能够快速调配计算资源、降低初期投资成本、提高数据安全性等。
大数据处理是分布式系统的一个重要应用领域，它要求处理大规模的数据集，通常采用分布式计算的方式来完成。
大数据处理的架构通常采用Hadoop、Spark等分布式计算框架。
Hadoop是一个由Apache开发的基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce计算模型的分布式计算框架，它可以在成千上万台服务器上运行，处理PB级别的数据集。
Spark是一个基于内存计算的分布式计算框架，它比Hadoop更快，更适合迭代计算类型的应用。
阐述分布式计算的两种处理模式
分布式计算是指将一项任务分解成多个子任务，然后在不同的计算机上并行地进行处理，最后将结果进行合并得到最终的计算结果的过程。
分布式计算的两种处理模式分别为集中式和去中心化模式。
1. 集中式处理模式集中式处理模式是指在分布式计算中，所有的子任务都由一个主要的计算节点负责分配和管理。
在这种模式下，主节点负责任务的分配、子节点的监控和结果的汇总。
集中式处理模式有以下特点：1) 简单易控制：集中式处理模式由一个主节点负责整个分布式系统的管理，因此对于任务的分配、监控和管理都比较方便。
主节点可以根据子节点的处理能力和当前系统的负载情况来动态调整任务的分配，以保证整个系统的效率和稳定性。
2) 中心化的瓶颈：然而，集中式处理模式也存在着一些问题。
由于所有的任务都由主节点来进行管理，当任务量较大时，主节点可能成为系统的瓶颈，影响整个系统的性能。
而且主节点一旦出现故障，整个系统可能会瘫痪，造成严重的影响。
2. 去中心化处理模式与集中式处理模式相对应的是去中心化处理模式。
在这种模式下，所有的子任务都由各个子节点自主地进行分配和处理，彼此之间相互协作完成整个任务。
去中心化处理模式具有以下特点：1) 弹性与扩展性：去中心化处理模式中各个子节点之间相互独立，任务的分配和处理是相对自治的，因此系统的弹性和扩展性比较好。
系统可以根据当前的负载情况和资源状况来动态调整任务的分配，以实现高效的并行处理。
2) 管理复杂度高：然而，去中心化处理模式也存在管理和协调的复杂性。
由于各个子节点都是相对独立的，需要一定的机制来进行任务的分配和协调。
而且在任务的合并和结果的汇总时，需要对各个子节点的处理结果进行整合，可能会带来一定的复杂性和开销。
集中式处理模式和去中心化处理模式都有自己的优点和局限性。
在实际应用中，可以根据任务的特点和系统的要求来选择合适的处理模式，以达到最佳的性能和效率。
也可以结合两种处理模式的优点，设计出更加灵活和高效的分布式计算系统。
分布式系统数据时序更新方法
分布式系统数据时序更新方法分布式系统是由多个节点组成的系统，每个节点都有自己的本地数据。
在这种环境下，系统中的不同节点可能会对同一份共享数据进行更新。
为了保持数据的一致性，需要采用一种数据时序更新的方法，以确保所有节点上的数据都是最新的。
一种常见的分布式系统数据时序更新方法是基于版本控制机制。
该方法在每个节点上为数据增加一个版本号，用于记录数据的更新历史。
当一些节点更新了数据时，会在本地为数据生成一个新的版本号，并且将新的数据和版本号通过网络广播给其他节点。
其他节点接收到更新消息后，会根据版本号来判断是否需要更新自己的本地数据。
如果新的版本号比自己本地的版本号大，则说明有新的数据需要更新，节点会根据更新消息更新自己的本地数据，并将新的版本号更新到本地。
基于版本控制的数据时序更新方法具有以下优点：1.简单易懂：基于版本控制的方法相对简单易懂，容易实现和理解。
每个节点只需要记录自己的数据版本号，并根据版本号来判断是否需要更新数据。
2.数据一致性：当系统中的一些节点更新了数据后，所有其他节点都会根据版本号来更新自己的本地数据，从而保持数据的一致性。
3.高可用性：当一些节点发生故障或者网络延迟时，其他节点仍然可以继续进行数据更新。
只需要节点之间做好消息的广播和接收，即可保证系统的高可用性。
4.容错性：基于版本控制的方法可以容忍节点之间的网络延迟和故障。
当节点恢复正常后，可以根据最新的版本号来进行数据更新。
5.可扩展性：基于版本控制的方法可以支持系统的扩展，节点的数量增加不会对数据的更新造成任何影响。
但是基于版本控制的方法也存在一些缺点：1.网络负载：当数据更新频繁时，节点之间的消息广播会增加网络负载。
因此需要合理控制更新的频率，避免造成网络拥堵。
2.冲突解决：当不同节点对同一份数据进行更新时，可能会出现数据冲突。
如果不同节点同时更新了数据，并且广播了更新消息，其他节点可能会出现冲突，需要制定冲突解决策略。
分布式系统-时间和全局状态.
同步物理时钟
Cristian方法
应用条件 -存在时间服务器，可与外部时间源同步 -消息往返时间与系统所要求的精度相比足够短 协议 -进程p根据消息mr，mt计算消息往返时间Tround -根据服务器在mt中放置的时间t设置时钟为：t+Tround/2
mr
p
mt
时间服务器S
同步物理时钟
精度分析
n,m,p,q 0,0,0,0
0,0,0,0
(1,0,0,0) 1,1,0,0 (2,0,0,0)
1,2,0,0
(1,2,0,0) 2,0,2,0
(4,0,2,2) (2,0,2,2) 4,2,4,2 2,0,2,2 4,2,5,3 (2,0,2,3) 2,0,2,3
2,0,1,0
2,2,3,0 (2,0,2,0) 2,0,2,1
时钟故障
同步物理时钟
同步系统中的同步
假设条件 -已知时钟漂移率范围 -存在最大的消息传输延迟 -进程每一步的执行时间已知 方法 若一个进程将时间t发送至另一个进程，且消息传输 时间的不确定性为u=max－min，则 接收进程：t+min，则时钟偏移至多为u t+max，则时钟偏移可能为u t+(max+min)/2，则时钟偏移至多为u/2
每个进程在单处理器上执行 处理器之间不共享内存 进程之间通过消息进行通信
进程状态
所有变量的值 相关的本地操作系统环境中的对象的值 定义：一个通信动作或进程状态转换动作 2 进程历史：history ( pi ) ei0 ,e1 i ,ei ,...
事件
oos分布式
OOS分布式是一种基于面向对象的分布式系统架构，它具有以下特点：
1. 灵活性：OOS分布式允许系统中的节点在数据一致性达到临界值时进行分裂和合并，以适应不同的业务场景和需求。
2. 自动纠错：当节点间的数据不一致时，OOS分布式能够自动进行数据修复，确保系统最终达到一致状态。
3. 高可用性：OOS分布式通过数据副本和节点容错机制，提高了系统的可用性和稳定性。
4. 面向对象：OOS分布式系统以对象为中心，将系统中的各个模块抽象为对象，并通过消息传递进行交互。
5. 分布式：OOS分布式系统可以部署在多台计算机上，通过网络连接进行通信和协作。
6. 模块化：OOS分布式系统将系统划分为多个模块，每个模块都有明确的职责和功能，可以独立开发、测试和部署。
7. 可扩展性：OOS分布式系统可以根据业务需求进行水平扩展，通过增加计算机节点来提高系统的处理能力。
8. 可重用性：OOS分布式系统中的模块可以被多个应用程序共享和复用，提高开发效率和代码质量。
9. 高可靠性：OOS分布式系统可以通过复制机制来提高系统的可靠性，当某个节点发生故障时，其他节点可以接管其工作，保证系统正常运行。
10. 高性能：OOS分布式系统可以通过水平扩展来提高系统的处理能力，当并发请求增加时，可以通过增加计算机节点来分担负载。
11. 可伸缩性：OOS分布式系统可以根据业务需求进行扩展和收缩，当业务量增加时，可以动态添加计算机节点来满足需求。
12. 易于维护：OOS分布式系统将系统划分为多个模块，每个模块都有明确的职责和功能，可以独立开发、测试和部署，便于维护和升级。
分布式专业名词含义
分布式专业名词含义
1.分布式系统：指由多个相互协作的计算机组成的系统，每个计算机都具有自己的局部资源和控制权，通过互相通信和协作实现统一的计算目标。
2. 节点：指分布式系统中的一个计算机，在系统中承担着一定的计算和通信任务。
3. 服务：指分布式系统中的一个功能模块，可以接受其他节点的请求，并提供相应的处理和结果。
4. 集群：指由若干个节点组成的一个计算单元，通过协作实现高效的计算和通信。
5. 协议：指分布式系统中节点之间进行通信和协作的规则和约定，确保系统的正确性和可靠性。
6. 副本：指分布式系统中数据或服务的备份，用于提高系统的可用性和容错性。
7. 一致性：指分布式系统中各个节点对数据或服务的处理结果保持相同的状态，确保系统的正确性和可靠性。
8. 可靠性：指分布式系统能够在各种异常情况下保持正常的运行和服务，确保系统的稳定性和可用性。
9. 负载均衡：指将各个节点的计算和通信负载合理地分配和调度，确保系统的高效性和可扩展性。
10. 分布式锁：指分布式系统中用于保护共享资源的锁，确保多个节点之间的访问互斥和同步。
·全局时间介绍
10· 2· 1获得准确的物理时间
1.世界标准时间协调 (universal time coordinator, UTC) • 位于科罗拉多Ft.Collins的WWV短波广播电台 • 地球观测卫星 (Geostationary Operational Environmental，GEOS) 2.全球移动通信系统 (global system for mobile communications，GSM)
10.2.4 分布式物理时间服务
• 实现物理时间服务的分布式方法 要求每个位置的成员以预先定义 的时司间隔广播各自的当前时间。 因为时钟总是会偏移，所以不能 指望广播的消息会精确地在同一 时间发生。某一位置的成员广播 了它的时间后，就启动了一个计 时器，然后开始收集它所接收到 的时间消息。每个到达的时间消 息以本地的当前时间标识，这个 过程持续到计时结束为止。计时 结束的时候，每个消息均调整为 反映了从消息源到本地的网络延 迟时间的信息。此时成员以以下 方式中的一种来计算时间的平均 值。
•LI(跳秒指示符) •VN(版本号) •模式(MODE) •层次(Stratum) •轮询 (Poll) •精度 (Precision) •根延迟 (Root Delay) •根散布 (Root Dispersion) •参考标识符 (Reference Identifier) •参考时间戳 (Refereence Timestamp) •原发时间戳 (Originate Timestamp) •接收时间戳 (Receive Timstamp) •传输时间戳 (Trmsmit Timestamp) •认证者 (Authenticator)
跳秒 (leap)指示符
对称模式
• 在要求最高级别的准确度时使用这种模 式，它包含了一对交换时间信息的服务 器。信息的交换是为了获得两个服务器 之间的当前等待信息从而提高准确度。 这种方法在层次数相差不超过1的时候表 现最好。这种操作模式同C/S模式相比更 能体现对等计算模式。