主流分布式系统架构分析精编版
(软件工程理论、方法与实践)第8章分布式系统体系结构
基于服务的架构设计方法
总结词
基于服务的架构设计方法是一种以服务为中心的设计方法，通过将系统功能封装为可复用的服务，实 现松耦合的分布式系统。
详细描述
01
02
分布式性
组件分布在不同的物理节点上，可以 位于不同的地理位置。
03
通信能力
组件之间通过通信进行协调和交互。
可靠性
分布式系统具有容错性和可恢复性， 能够保证系统的可靠运行。
05
04
并发性
多个组件可以并行执行，提高系统的 整体性能。
分布式系统的应用场景
云计算平台
如亚马逊AWS、谷歌云等，提供计算、存储、网络等 服务。
总结词
基于代理的分布式系统通过使用智能 代理来处理分布式任务，具有自治性、 智能性和协作性等特点。
详细描述
基于代理的分布式系统案例包括：1. 分布式 计算市场案例，如网格计算和云计算平台， 通过智能代理实现资源的共享和交易；2. 智 能家居案例，通过智能代理实现家庭设备的 互联和控制，提高生活便利性。
运维
分布式系统的运维需要关注系统的运行状态 和性能，以及服务的可用性和可靠性。这需
要使用一些监控工具和技术，如 Prometheus、Grafana等，以便及时发现 和处理系统中的问题。同时，还需要建立完 善的运维流程和规范，以确保系统的高可用
性和高可靠性。
05
分布式系统案例分析
基于代理的分布式系统案例
测试方法
对于分布式系统的测试，需要采用一些特定 的方法，如模拟测试、灰度测试、故障注入 测试等。这些方法可以帮助开发人员模拟各 种实际运行场景，以便更好地发现和修复系 统中的问题。
《分布式系统原理与范型(第2版) 》课后习题答案
第一章1.分布式系统的另一个定义，它是各自独立的计算机的集合，这些计算机看起来像是一个单的系统，就是说，它对用户是完全隐藏的，即使他有多个计算机也是如此。
请给出一个实例。
答：并行计算。
一个程序在一个分布式的系统中运行，但看起来是在单个系统中运行的。
2.中间件在分布式系统中扮演什么角色？答：中间件主要是为了增强分布式系统的透明性（这正是网络操作系统所缺乏的），换言之，中间件的目标是分布式系统的单系统视图，即使种类各异的计算机和网络都呈现为单个系统。
3.很多网络系统组织成后端办公系统和前端办公系统。
这种组织方式是如何满足分布式系统要求的？答：一个比较容易犯错的地方就是假设运行在一个组织下的分布式系统，应该运行在系统的整个组织框架下。
实际上，分布式系统被安装在一个分离的组织中。
从这层意义上讲，我们的分布式系统可以支持独立的后端处理和前端处理。
当然，这两部分可能是耦合的，并不需要要求这个耦合的部分完全透明。
4.解释（分布）透明性的含义，并且给出各种类型透明性的例子。
答：分布透明性是一种现象，即一个系统的分布情况对于用户和应用来说是隐藏的。
包括：访问透明：分布式系统中的多个计算机系统运行可能是不同的操作系统，这些操作系统的文件命名方式不同，命名方式的差异以及由此引发的文件操作方式的差异应该对用户和应用程序隐藏起来。
位置透明：从/index.htm这个url看不出parentice hall 的主web服务器所在的位置，同时也看不出index.html的位置情况。
移植透明：分布式系统中的资源移动不会影响该资源的访问方式。
重定位透明：资源可以在接受访问的同时进行重新定位，而不引起用户和应用系统的注意。
移动通信用户从一个点到另一个点，可以一直使用移动设备，而无中断连接。
复制透明：对同一个资源存在多个副本这样一个事实的隐藏。
所有的副本同名。
并发透明：访问位于同一个共享数据库中的一批表。
故障透明：用户不会注意到某个资源无法正常工作，以及系统随后的恢复过程。
分布式存储解决方案
分布式存储解决方案目录一、内容概览 (2)1. 背景介绍 (3)2. 目标与意义 (3)二、分布式存储技术概述 (5)1. 分布式存储定义 (6)2. 分布式存储技术分类 (7)3. 分布式存储原理及特点 (8)三、分布式存储解决方案架构 (9)1. 整体架构设计 (10)1.1 硬件层 (12)1.2 软件层 (13)1.3 网络层 (14)2. 关键组件介绍 (15)2.1 数据节点 (16)2.2 控制节点 (18)2.3 存储节点 (19)2.4 其他辅助组件 (20)四、分布式存储解决方案核心技术 (22)1. 数据分片技术 (23)1.1 数据分片原理 (25)1.2 数据分片策略 (26)1.3 数据分片实例分析 (28)2. 数据复制与容错技术 (29)2.1 数据复制原理及策略 (31)2.2 容错机制与实现方法 (32)2.3 错误恢复过程 (34)3. 数据一致性技术 (35)3.1 数据一致性概念及重要性 (36)3.2 数据一致性协议与算法 (37)3.3 数据一致性维护与保障措施 (38)4. 负载均衡与性能优化技术 (39)4.1 负载均衡原理及策略 (41)4.2 性能优化方法与手段 (43)4.3 实例分析与展示 (43)五、分布式存储解决方案应用场景及案例分析 (44)1. 场景应用分类 (46)2. 具体案例分析报告展示 (47)一、内容概览分布式存储解决方案是一种旨在解决大规模数据存储和管理挑战的技术架构，它通过将数据分散存储在多个独立的节点上，提高数据的可用性、扩展性和容错能力。
本文档将全面介绍分布式存储系统的核心原理、架构设计、应用场景以及优势与挑战。
我们将从分布式存储的基本概念出发，阐述其相较于集中式存储的优势，如数据分布的均匀性、高可用性和可扩展性。
深入探讨分布式存储系统的关键组件，包括元数据管理、数据分布策略、负载均衡和容错机制等，并分析这些组件如何协同工作以保障数据的可靠存储和高效访问。
一文看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏
⼀⽂看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏【摘要】本⽂介绍了分布式存储的架构类型、分布式理论、不同的分布式⽂件系统和分布式键值系统等，较为系统详尽，可阅读收藏。
【作者】Rock，⽬前担任某国内著名餐饮连锁企业运维负责⼈，从事过数据库、⼤数据和容器集群的⼯作，对DevOps流程和⼯具⽅⾯有⽐较深刻的理解。
⼀、集中存储结构说到分布式存储，我们先来看⼀下传统的存储是怎么个样⼦。
传统的存储也称为集中式存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在⼀个系统中的，但集中式存储并不是⼀个单独的设备，是集中在⼀套系统当中的多个设备，⽐如下图中的 EMC 存储就需要⼏个机柜来存放。
在这个存储系统中包含很多组件，除了核⼼的机头（控制器）、磁盘阵列（ JBOD ）和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。
结构中包含⼀个机头，这个是存储系统中最为核⼼的部件。
通常在机头中有包含两个控制器，互为备⽤，避免硬件故障导致整个存储系统的不可⽤。
机头中通常包含前端端⼝和后端端⼝，前端端⼝⽤户为服务器提供存储服务，⽽后端端⼝⽤于扩充存储系统的容量。
通过后端端⼝机头可以连接更多的存储设备，从⽽形成⼀个⾮常⼤的存储资源池。
在整个结构中，机头中是整个存储系统的核⼼部件，整个存储系统的⾼级功能都在其中实现。
控制器中的软件实现对磁盘的管理，将磁盘抽象化为存储资源池，然后划分为 LUN 提供给服务器使⽤。
这⾥的 LUN 其实就是在服务器上看到的磁盘。
当然，⼀些集中式存储本⾝也是⽂件服务器，可以提供共享⽂件服务。
⽆论如何，从上⾯我们可以看出集中式存储最⼤的特点是有⼀个统⼀的⼊⼝，所有数据都要经过这个⼊⼝，这个⼊⼝就是存储系统的机头。
这也就是集中式存储区别于分布式存储最显著的特点。
如下图所⽰：⼆、分布式存储分布式存储最早是由⾕歌提出的，其⽬的是通过廉价的服务器来提供使⽤与⼤规模，⾼并发场景下的 Web 访问问题。
它采⽤可扩展的系统结构，利⽤多台存储服务器分担存储负荷，利⽤位置服务器定位存储信息，它不但提⾼了系统的可靠性、可⽤性和存取效率，还易于扩展。
大数据培训课件(PPT2)精编版
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
分布式的原理
分布式的原理
分布式系统是由多个独立计算机节点通过网络连接进行协同工作的系统。
它有以下几个原理：
1. 无中心化：分布式系统没有一个中心节点来统一管理和控制，所有的节点都是平等的，并且可以相互协作完成任务。
2. 可伸缩性：分布式系统具备良好的可扩展性，可以根据需求增加或减少节点数量，从而实现系统的水平扩展或缩容，以适应不同规模的负载需求。
3. 容错性：分布式系统可以通过将数据或任务复制到多个节点上来实现容错。
如果某个节点发生故障或失效，其他节点可以接管其工作，保证系统的正常运行。
4. 数据一致性：分布式系统中的节点之间可能存在网络延迟或不稳定的情况，因此需要设计一致性协议来确保所有节点的数据保持一致。
常见的一致性协议包括 Paxos、Raft 和分布式共
识算法等。
5. 消息传递：分布式系统中的节点通过消息传递的方式进行通信和协作。
消息可以是同步的或异步的，通过合理的消息传递机制可以实现节点之间的信息交换和任务分配。
6. 数据分片：分布式系统通常需要处理大量的数据，为了提高效率和性能，可以将数据分割成多个片段，并分配到不同的节点上进行处理。
数据分片可以实现负载均衡和并行处理。
7. 安全性：分布式系统需要保证数据的安全性和隐私性，通过加密通信、访问控制和身份认证等机制来保护数据的安全。
8. 可靠性：分布式系统需要保证系统的可靠性和可用性，通过备份和复原策略来防止数据丢失和系统故障。
总结来说，分布式系统的原理包括无中心化、可伸缩性、容错性、数据一致性、消息传递、数据分片、安全性和可靠性。
这些原理共同构成了分布式系统的基础，使其能够高效地完成各种复杂的任务。
分布式方案(精选10篇)
分布式方案(精选10篇)（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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分布式系统常用技术及案例分析
分布式系统常用技术及案例分析随着互联网和移动互联网的快速发展，分布式系统成为了大规模数据处理和高并发访问的重要技术手段。
分布式系统能够充分利用多台计算机的资源，实现数据存储和计算任务的分布式处理，提高系统的可靠性和扩展性。
本文将围绕分布式系统的常用技术和相关案例进行分析，希望能够为读者提供一些参考和启发。
首先，我们来介绍一些常用的分布式系统技术。
分布式文件系统是分布式系统的重要组成部分，它能够将文件存储在多台计算机上，并提供统一的文件访问接口。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）就是一个典型的分布式文件系统，它采用了主从架构，将大文件分割成多个块存储在不同的计算节点上，实现了高可靠性和高吞吐量的文件存储和访问。
另外，分布式计算框架也是分布式系统中的关键技术之一。
MapReduce是一个经典的分布式计算框架，它能够将大规模的数据集分解成多个小任务，并在多台计算机上并行处理这些任务，最后将结果汇总起来。
通过MapReduce框架，用户可以方便地编写并行计算程序，实现大规模数据的分布式处理。
除了以上介绍的技术之外，分布式数据库、分布式消息队列、分布式缓存等技术也是分布式系统中常用的组件。
这些技术能够帮助系统实现数据的高可靠性存储、实时消息处理和高性能的数据访问。
在实际的系统设计和开发中，根据具体的业务需求和系统规模，可以选择合适的分布式技术来构建系统架构。
接下来，我们将通过一些实际案例来分析分布式系统的应用。
以电商行业为例，大型电商平台需要处理海量的用户数据和交易数据，这就需要构建高可靠性和高性能的分布式系统。
通过采用分布式文件系统存储用户数据和商品信息，采用分布式计算框架实现数据分析和推荐系统，再配合分布式缓存和消息队列实现实时交易处理，可以构建一个完善的分布式系统架构。
另外，互联网金融领域也是分布式系统的重要应用场景。
互联网金融平台需要处理大量的交易数据和用户行为数据，保障数据的安全性和一致性是至关重要的。
软件设计师考题分析精编UML
增强团队协作和沟通效率
统一沟通语言
01
UML作为一种通用的建模语言，可以为团队成员提供一个统一
的沟通平台，减少沟通障碍，提高团队协作效率。
促进知识共享
02
通过UML建模，可以将设计知识和经验以图形化的方式展现出
来，方便团队成员共享和学习。
支持分布式开发
03
UML建模可以支持分布式开发团队之间的协作，使得不同地点
促进软件设计水平的提升
通过对考题中涉及的知识点进行梳理和归纳，引 导考生关注软件设计的核心思想和最佳实践，从 而提升其软件设计水平。
推动软件设计行业的发展
通过考试这一手段，选拔出优秀的软件设计师， 推动整个行业向更高水平发展。
汇报范围
考题类型分析
对历年软件设计师考试中的考题类型进行统计和分析， 包括选择题、简答题、设计题等。
提高软件设计质量
清晰表达设计思想
UML通过统一的建模语言，能够 准确、清晰地表达软件设计师的 设计思想，使得开发人员能够更 好地理解和实现设计。
规范化设计流程
UML提供了一套完整的建模元素 和工具，支持从需求分析到系统 设计的各个阶段，有助于规范化 设计流程，提高设计质量。
可视化建模
UML支持可视化建模，能够将复 杂的软件设计以图形化的方式展 现出来，方便设计师和开发人员 理解和评估设计。
设计的效率和准确性。
系统设计与架构
运用类图、时序图等UML图形进行系 统设计和架构规划，明确系统各部分 的职责和交互方式。
软件测试与验证
利用UML建模结果进行测试用例设计， 确保软件功能的正确性和完整性。
典型案例分析
案例一
案例二
某电商平台的订单处理系统，通过类图和 时序图对订单处理流程进行建模，明确各 个类的职责和交互时序。
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。
分布式系统架构 技术栈详解
分布式系统架构技术栈详解分布式系统架构是一种通过将系统的不同组件分布在不同的节点上来实现高可用性、可伸缩性和容错性的系统设计方法。
它是一种将任务分解成多个子任务，并通过网络进行通信和协作的系统架构。
在分布式系统架构中，技术栈是指用于构建和管理分布式系统的各种技术和工具的集合。
下面将介绍几个常用的技术栈。
1. 分布式存储技术：分布式存储技术是分布式系统中的核心技术之一。
它将数据分布到多个节点上，实现数据的高可用性和容错性。
常见的分布式存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如Cassandra和MongoDB）等。
2. 分布式计算技术：分布式计算技术用于将计算任务分布到多个节点上并进行并行计算。
常见的分布式计算技术包括MapReduce（如Hadoop）和Spark等。
这些技术通过将大规模的计算任务分解成多个小任务，并在多个节点上并行执行，从而实现高效的计算。
3. 分布式消息队列技术：分布式消息队列技术用于在分布式系统中实现异步通信和解耦。
它通过提供可靠的消息传递机制来实现系统间的解耦和异步通信。
常见的分布式消息队列技术包括Kafka和RabbitMQ等。
4. 分布式缓存技术：分布式缓存技术用于在分布式系统中提高数据访问性能。
它将数据缓存在多个节点上，以减轻数据库的负载和提高系统的响应速度。
常见的分布式缓存技术包括Redis和Memcached等。
5. 分布式服务框架技术：分布式服务框架技术用于实现分布式系统中的服务调用和管理。
它提供了服务注册、发现和负载均衡等功能，简化了分布式系统的开发和维护。
常见的分布式服务框架技术包括Dubbo和Spring Cloud等。
以上是几个常用的分布式系统架构技术栈。
在实际应用中，根据具体的需求和场景，还可以选择其他技术和工具来构建和管理分布式系统。
分布式系统架构的设计和实现是一个复杂而关键的任务，需要综合考虑系统的可靠性、性能和可扩展性等方面的需求。
左耳朵耗子：分布式系统架构经典资料推荐
左耳朵耗子：分布式系统架构经典资料推荐作者｜陈皓、杨爽前段时间，我写了一系列分布式系统架构方面的文章（拉到文末看目录），有很多读者纷纷留言讨论相关的话题，还有读者留言表示对分布式系统架构这个主题感兴趣，希望我能推荐一些学习资料。
就像我在前面的文章中多次提到的，分布式系统的技术栈巨大无比，所以我要推荐的学习资料也比较多，会在后面的文章中陆续发出。
在今天这篇文章中，我将推荐一些分布式系统的基础理论和一些不错的图书和资料。
这篇文章比较长，所以我特意整理了目录，帮你快速找到自己感兴趣的内容。
基础理论部分•CAP 定理•Fallacies of Distributed Computing经典资料部分•Distributed systems theory for the distributed systems engineer•FLP Impossibility Result•An introduction to distributed systems•Distributed Systems for fun and profit•Distributed Systems: Principles and Paradigms•Scalable Web Architecture and Distributed Systems•Principles of Distributed Systems•Making reliable distributed systems in the presence of software errorsDesigning Data Intensive Applications基础理论下面这些基础知识有可能你已经知道了，不过还是容我把其分享在这里。
我希望用比较通俗易懂的文字将这些枯燥的理论知识讲请楚。
CAP 定理CAP 定理是分布式系统设计中最基础，也是最为关键的理论。
它指出，分布式数据存储不可能同时满足以下三个条件。
分布式存储系统架构
分布式存储系统架构数据节点是分布式存储系统的核心组件，负责实际存储数据。
每个数据节点都包含一部分物理存储设备，可以是硬盘、闪存或ARM等。
数据节点之间相互独立，彼此之间没有任何硬件或软件的依赖关系。
数据节点通常通过网络连接到其他节点，并通过一个分布式文件系统来管理和访问存储的数据。
元数据节点是分布式存储系统中负责管理元数据的组件。
元数据是描述存储数据的信息，比如文件名、文件大小、创建时间等。
元数据节点负责存储和管理元数据，以及处理与之相关的操作，如文件的创建、读取和删除。
元数据节点通常使用分布式数据库或分布式文件系统来存储和管理元数据。
数据管理节点是负责管理数据节点和元数据节点的组件。
数据管理节点会根据数据的访问需求将数据复制到多个数据节点上，从而提供高可靠性和高可用性的数据服务。
数据管理节点还负责监控节点的状态，并在节点发生故障时进行故障转移。
与数据节点和元数据节点不同，数据管理节点通常不存储实际的数据，但它可以对数据进行操作和管理。
客户端节点是分布式存储系统中与用户进行交互的组件。
客户端节点可以是运行在终端设备上的应用程序、网站或是其他系统。
客户端节点通过与数据管理节点通信来读取和写入数据。
分布式存储系统通常提供一些客户端接口和协议，如文件系统接口、块设备接口或对象存储接口，以方便用户使用和访问存储的数据。
在分布式存储系统架构中，数据通常会被分成多个块，并分布存储在不同的数据节点上。
这样可以提高系统的可扩展性和容错性。
当需要访问数据时，客户端节点会向数据管理节点发送请求，并根据元数据定位所需的数据块。
数据管理节点会将请求转发给包含所需数据块的数据节点，并将数据块返回给客户端节点。
分布式存储系统的架构还可以包括一些其他的组件，如负载均衡器、缓存服务器或安全认证服务器。
负载均衡器可以根据节点的负载情况将客户端请求分发给合适的节点，以提高系统的性能和可扩展性。
缓存服务器可以缓存热门的数据块，以减少对数据节点的访问。
分布式系统架构与应用研究
分布式系统架构与应用研究近年来，随着互联网技术的高速发展，分布式系统架构成为了当前互联网应用主流的架构形式之一。
它能够很好地解决集中式系统的瓶颈问题，并且具有高可用性、高并发、可扩展性等优点，不断在各个行业得到广泛应用和推广。
一、分布式系统架构的基础概念分布式系统架构顾名思义，即分布式系统的组织结构和架构方式。
分布式系统是由多个节点或计算机组成的，它们通过网络连接在一起互相通信和协同工作。
分布式系统强调的是分布式处理和分布式存储，通过将计算、存储和通信资源分散在各个节点上，实现任务的协同完成。
常用的分布式系统架构包括三大类：客户/服务器模型、P2P模型以及消息队列模型。
其中，客户/服务器模型是最广泛应用的模型，它有两个核心角色——客户端和服务器端。
而P2P模型的核心思想是点对点的通信方式，每个节点都是对等的，不存在固定的客户端和服务器端。
消息队列模型是新兴的一种分布式系统架构，是一种面向消息的通信模型，各个节点之间通过消息进行通信，实现任务协同完成。
二、分布式系统架构的优点分布式系统架构有以下几个优势：1、高可用性：由于分布式系统是由多个节点组成，当单个节点出现故障时，系统可以自动切换到其他节点进行工作，保证系统的可用性。
2、高并发性：分布式系统能够通过多台计算机的协同工作，处理大量的并发请求，提高系统的并发处理能力。
3、可扩展性：分布式系统可以根据业务需求和系统负载情况，进行扩展，增加计算、存储等资源的节点，提高系统的扩展性。
4、易维护性：分布式系统架构使得系统组件和服务能够分离部署和维护、易于升级和扩展，避免了单点故障。
三、分布式系统架构的应用场景分布式系统架构在各个行业都有广泛应用，特别是在大数据领域和高并发系统中广泛应用，如电商、金融、移动互联网等。
1、电商行业：电商平台需要处理大量的用户请求，分布式系统架构可以有效提高系统的并发处理能力和高可用性。
2、金融行业：金融交易需要保证系统的高可用性和数据的一致性，分布式系统可以通过多副本和容错机制保证系统数据的安全性和可靠性。
JAVA分布式架构的演变及解决方案
JAVA分布式架构的演变及解决⽅案分布式系统介绍定义：组件分布在⽹络计算机上组件之间仅仅通过消息传递来通信并协调⾏动负载均衡硬件负载均衡如f5等，⼤多⽐较昂贵。
软件负载均衡如lvs,nginx等。
免费，可控性强总结：1：增加⽹络开销与延迟，不过基本上影响很⼩，可以不在考虑因素之内2：负载均衡硬件/软件出现问题，那么整个⽹络都会受到影响，所以需要考虑代理服务器的双机热备问题。
⽽且在切换过程中，未完成的请求还是会受到影响。
总的来说，是⼀种⾮常⽅便及适⽤的保证⾼可⽤的⼀种⽅式。
为了解决当交易数据库出现故障时，整个系统就会瘫痪这个单点的问题，我们可以添加另外⼀个数据库，与数据库⼀保持相同的数据。
事务分布式和集群区别：⼀句话：分布式是并联⼯作的，集群是串联⼯作的。
分布式：⼀个业务分拆多个⼦业务，部署在不同的服务器上集群：同⼀个业务，部署在多个服务器上集群是个物理形态，分布式是个⼯作⽅式。
只要是⼀堆机器，就可以叫集群，他们是不是⼀起协作着⼲活，这个谁也不知道；⼀个程序或系统，只要运⾏在不同的机器上，就可以叫分布式，嗯，C/S架构也可以叫分布式。
集群⼀般是物理集中、统⼀管理的，⽽分布式系统则不强调这⼀点。
所以，集群可能运⾏着⼀个或多个分布式系统，也可能根本没有运⾏分布式系统；分布式系统可能运⾏在⼀个集群上，也可能运⾏在不属于⼀个集群的多台（2台也算多台）机器上。
1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地⽅。
⽽集群指的是将⼏台服务器集中在⼀起，实现同⼀业务。
分布式中的每⼀个节点，都可以做集群。
⽽集群并不⼀定就是分布式的。
2：简单说，分布式是以缩短单个任务的执⾏时间来提升效率的，⽽集群则是通过提⾼单位时间内执⾏的任务数来提升效率。
例如：如果⼀个任务由10个⼦任务组成，每个⼦任务单独执⾏需1⼩时，则在⼀台服务器上执⾏该任务需10⼩时。
采⽤分布式⽅案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理⼀个⼦任务，不考虑⼦任务间的依赖关系，执⾏完这个任务只需⼀个⼩时。
分布式计算系统的架构和优化
分布式计算系统的架构和优化随着信息技术的不断进步，分布式计算系统也变得越来越重要。
一方面，分布式计算系统可以大大提高计算效率，提高数据处理速度和质量；另一方面，分布式计算系统可以提高系统的可靠性、可伸缩性和可拓展性。
为了保证分布式计算系统的高效性和安全性，需要不断优化分布式计算系统的架构和算法。
本文将介绍分布式计算系统的基本架构和主要优化技术。
一、分布式计算系统的基本架构分布式计算系统可以分为三个主要部分：客户端、中间件和服务器。
其中，客户端提供用户接口，使用户能够访问和使用分布式计算系统。
中间件提供在网络上通信和数据传输的基本服务。
服务器是计算机集群中的实际计算机节点，它们处理分布式计算任务并返回结果。
客户端和服务器之间的通信主要是通过中间件来完成的。
中间件具有以下重要功能：1. 负责消息传递和数据传输。
中间件像“快递员”一样传递消息和数据，确保数据的准确和可靠性。
2. 负责任务协调和管理。
中间件将用户任务分派给服务器，并监控服务器的工作状态，确保任务得到及时处理。
3. 负责安全管理。
中间件提供访问控制和数据加密功能，确保系统的安全性和数据的保密性。
服务器是实际完成计算任务的节点，它们具有以下重要功能：1. 处理计算任务。
服务器根据用户发来的指令，运行相应的计算任务，将结果返回给中间件。
2. 存储和管理数据。
服务器对数据进行存储和管理，确保数据的可靠性和安全性。
3. 提供计算服务。
服务器对外提供计算服务，满足用户的需求。
二、分布式计算系统的优化技术1. 负载均衡技术负载均衡是指将任务均匀地分配给多个服务器，以提高系统的性能和可靠性。
在分布式计算系统中，负载均衡可以通过以下方式实现：1.1 基于硬件的负载均衡。
硬件负载均衡设备将请求分发到多个服务器，以实现负载均衡。
1.2 基于软件的负载均衡。
软件负载均衡算法根据服务器的负载情况和性能状况选择最佳服务器，将任务发送到该服务器上。
1.3 基于网络的负载均衡。
分布式系统 拓扑结构
分布式系统拓扑结构1. 什么是分布式系统分布式系统是由多个独立计算机组成的网络，这些计算机通过消息传递进行通信和协调工作，以实现一个共同的目标。
分布式系统的设计目标是提高可靠性、可扩展性和性能。
在分布式系统中，各个计算机节点可以是物理服务器、虚拟机或容器。
这些节点通过网络连接在一起，并共享资源和任务。
2. 分布式系统的拓扑结构分布式系统的拓扑结构指的是各个节点之间的连接方式和组织形式。
不同的拓扑结构对于分布式系统的可靠性、性能和可扩展性都有影响。
以下是常见的几种分布式系统拓扑结构：2.1. 星型拓扑星型拓扑是最简单也是最常见的一种拓扑结构。
在星型拓扑中，所有节点都直接连接到一个中心节点，中心节点负责协调和管理整个系统。
星型拓扑具有以下特点： - 中心节点作为单点故障，如果中心节点出现故障，整个系统将无法正常工作。
- 中心节点的性能限制了整个系统的性能，因为所有的通信都需要经过中心节点。
- 易于管理和维护，因为所有节点都直接连接到中心节点。
2.2. 环型拓扑环型拓扑是一种将节点连接成环状结构的拓扑方式。
每个节点都与相邻的两个节点直接连接。
环型拓扑具有以下特点： - 没有中心节点，每个节点都是对等的。
- 可以实现高可靠性，如果某个节点故障，数据可以通过其他路径传输。
- 网络延迟较大，因为数据需要在整个环上传递。
2.3. 树型拓扑树型拓扑是一种将节点组织成树状结构的拓扑方式。
根节点连接到多个子节点，每个子节点又可以连接到更多的子节点。
树型拓扑具有以下特点： - 根节点作为单点故障，如果根节点出现故障，整个系统将无法正常工作。
- 可以实现分层管理和控制，不同层级可以负责不同的任务和功能。
- 网络延迟较大，数据需要通过多个节点传输。
2.4. 网状拓扑网状拓扑是一种将节点连接成复杂网络的拓扑方式。
每个节点都可以与其他任意节点直接连接。
网状拓扑具有以下特点： - 高可靠性，如果某个节点故障，数据可以通过其他路径传输。
分布式架构设计概要总结
分布式架构设计概要总结一、构建分布式的原因——业务架构的演进分布式系统，顾名思义，数据是分布在不同的节点上，那么数据分布就是首先需要考虑的一点。
我们先思考几点：1、数据如何均匀分布到不同的节点上，涉及到负载均衡；2、为了保证数据的可靠些，需要对数据设置多个副本，那么如何保证副本之间的一致性；3、节点是廉价的pc机，如果节点宕机，那么如何自动检测，并迁移数据；4、分布式最基础的两个协议，一个是paxos选举协议，一个是两阶段提交协议：●paxos选举协议：用于在多个节点中选举一个总控节点；●两阶段提交协议：保证在多个节点中事务操作的原子性，要么完全成功，要么全部失败。
在上图简单以时间线为准，粗略描述了我们系统架构随着业务的需求考量以及业务的发展，系统承担的并发量也将逐步提升，这就要求我们的系统架构需要开始思考如何利用现有的资源来解决。
我们目前急需处理并发请求的服务.而思考的方向可以从我们已有的计算机知识体系中找到答案。
比如：●对于并发问题，我们知道处理共享资源可以通过加锁的方式来保证我们的线程安全，那么在有限的资源下又要如何提升我们的并发量，于是我们很容易想到hashmap是如何处理线程安全的，对此我们就会考虑到一个设计思想，那就是分而治之的策略，即是否可以将共享资源拆分成多份来缓解我们的压力,即集群.●这个时候我们的流量压力通过集群分担到各个应用中，但是此时对数据库的压力反而增加了，于是我们会想到使用缓存策略来缓解我们的压力，对于缓存架构，我们也可以采用CPU高速缓存的策略来对我们现有的服务进行改进。
●另外,随着业务的增长以及需求不断地调整变化，有时候为了提升我们的查询性能，还需要以不同的维度重新构建数据库表结构。
比如订单服务，可以以用户维护进行数据异构产生用户与订单服务的数据库表结构来提升我们的查询性能。
其实对于这种数据异构在编程设计中也是有体现的，比如表单的业务 bean 与数据库存储的业务 bean 多少存在一些冗余但可能是类型或者是状态显示不同，目的当然是简化便于理解。
分布式文件系统体系结构
分布式文件系统体系结构一、前言随着互联网的发展，数据量的不断增加，传统的文件系统已经无法满足大规模数据存储和管理的需求。
因此，分布式文件系统应运而生。
分布式文件系统是指将数据分散存储在多个物理节点上，通过网络连接实现数据共享和管理的一种文件系统。
本文将详细介绍分布式文件系统体系结构，包括其概念、特点、组成部分以及工作原理等方面。
二、概念分布式文件系统是指将一个逻辑上统一的文件系统分散存储在多个物理节点上，并通过网络连接实现数据共享和管理的一种文件系统。
它可以提供高可用性、高扩展性、高性能和容错能力等优点。
三、特点1. 可扩展性：由于数据可以被拆分到多个节点上进行存储，因此可以轻松地扩展存储容量。
2. 高可用性：由于数据被复制到多个节点上进行存储，即使某个节点出现故障也不会影响整个系统的正常运行。
3. 高性能：由于数据可以并行读写，在大规模并发访问时具有较好的性能表现。
4. 容错能力：由于数据被复制到多个节点上进行存储，即使某个节点出现故障也不会导致数据丢失。
四、组成部分1. 元数据服务器：用于存储文件系统的元数据，包括文件名、文件大小、访问权限等信息。
2. 数据节点：用于存储实际的文件数据。
3. 客户端：用于向分布式文件系统发出读写请求，与元数据服务器和数据节点进行通信。
五、工作原理1. 文件上传：客户端向元数据服务器发送上传请求，元数据服务器记录文件信息并返回一个唯一标识符。
客户端将文件分割为多个块，并将每个块上传到不同的数据节点上。
每个块都会被复制到多个节点上以提高容错能力。
2. 文件下载：客户端向元数据服务器发送下载请求，并提供唯一标识符。
元数据服务器返回相应的块信息和所在的节点地址。
客户端从对应的节点上下载所需块，并将它们组合成完整的文件。
3. 文件删除：客户端向元数据服务器发送删除请求，并提供唯一标识符。
元数据服务器删除相应的块信息并通知相应的节点删除对应的块。
六、总结分布式文件系统是一种可以提供高可用性、高扩展性、高性能和容错能力等优点的文件系统，由元数据服务器、数据节点和客户端组成。
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主流分布式系统架构分析目录一、前言 (3)二、SOA架构解析 (3)三、微服务（Microservices）架构解析 (7)四、SOA 和微服务架构的差别 (9)五、服务网格（Service Mesh）架构解析 (9)六、分布式架构的基本理论 (11)七、分布式架构下的高可用设计 (15)八、总结 (19)一、前言本文我们来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。
分布式架构中，SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构，而且目前服务网格的概念也越来越火了。
那我们本文就先从这些常见架构开始。
二、SOA架构解析SOA 全称是: Service Oriented Architecture，中文释义为“面向服务的架构”，它是一种设计理念，其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。
各个服务通常以独立的形式部署运行，服务之间通过网络进行调用。
架构图如下：跟SOA 相提并论的还有一个ESB(企业服务总线)，简单来说ESB 就是一根管道，用来连接各个服务节点。
ESB的存在是为了集成基于不同协议的不同服务，ESB 做了消息的转化、解释以及路由的工作，以此来让不同的服务互联互通; 随着我们业务的越来越复杂，会发现服务越来越多，SOA架构下，它们的调用关系会变成如下形式：很显然，这样不是我们所想要的，那这时候如果我们引入ESB的概念，项目调用就又会很清晰，如下：SOA所要解决的核心问题▪系统间的集成: 我们站在系统的角度来看，首先要解决各个系统间的通信问题，目的是将原先系统间散乱、无规划的网状结构，梳理成规整、可治理的星形结构，这步的实现往往需要引入一些概念和规范，比如ESB、以及技术规范、服务管理规范; 这一步解决的核心问题是【有序】。
▪系统的服务化: 我们站在功能的角度，需要把业务逻辑抽象成可复用、可组装的服务，从而通过服务的编排实现业务的快速再生，目的是要把原先固有的业务功能抽象设计为通用的业务服务、实现业务逻辑的快速复用;这步要解决的核心问题是【复用】。
▪业务的服务化: 我们站在企业的角度，要把企业职能抽象成可复用、可组装的服务，就要把原先职能化的企业架构转变为服务化的企业架构，以便进一步提升企业的对外服务的能力。
“前面两步都是从技术层面来解决系统调用、系统功能复用的问题”。
而本步骤，则是以业务驱动把一个业务单元封装成一项服务。
要解决的核心问题是【高效】。
三、微服务（Microservices）架构解析微服务架构和SOA 架构非常类似,微服务只是SOA 的升华，只不过微服务架构强调的是“业务需要彻底的组件化及服务化”，原单个业务系统会被拆分为多个可以独立开发、设计、部署运行的小应用。
这些小应用间通过服务化完成交互和集成。
组件表示的就是一个可以独立更换和升级的单元，就像PC 中的CPU、内存、显卡、硬盘一样，独立且可以更换升级而不影响其他单元。
若我们把PC 中的各个组件以服务的方式构建，那么这台PC 只需要维护主板（可以理解为ESB）和一些必要的外部设备就可以。
CPU、内存、硬盘等都是以组件方式提供服务，例如PC 需要调用CPU 做计算处理，只需知道CPU 这个组件的地址就可以了。
微服务的特征1.通过服务实现组件化2.按业务能力来划分服务和开发团队3.去中心化4.基础设施自动化(devops、自动化部署)四、SOA 和微服务架构的差别微服务不再强调传统SOA架构里面比较重的ESB企业服务总线，同时以SOA 的思想进入到单个业务系统内部实现真正的组件化。
Docker 容器技术的出现，为微服务提供了非常便利的条件，比如更小的部署单元，每个服务可以通过类似Spring Boot 或者Node 等技术独立运行。
还有一个点大家应该可以分析出来，SOA 注重的是系统集成，而微服务关注的是完全分离。
五、服务网格（Service Mesh）架构解析17 年年底，非侵入式的Service Mesh 技术慢慢走向了成熟。
Service Mesh ，中文释义“服务网格”，作为服务间通信的基础设施层在系统中存在。
如果要用一句话来解释什么叫Service Mesh，我们可以将它比作是应用程序或者说微服务间的TCP/IP层，负责服务间的网络调用、熔断、限流和监控。
我们都知道在编写应用程序时程序猿一般都无须关心TCP/IP 这一层（比如提供HTTP 协议的Restful 应用），同样如果使用服务网格我们也就不需要关系服务间的那些原来是由应用程序或者其他框架实现的事情(熔断、限流、监控等)，现在只要交给Service Mesh 就可以了。
服务网格架构图如下：目前流行的Service Mesh 开源软件有Linkerd、Envoy 和Istio，而最近Buoyant（开源Linkerd 的公司）又发布了基于Kubernetes 的Service Mesh 开源项目Conduit。
关于微服务和服务网格的区别，我这样理解：微服务更注重服务之间的生态，专注于服务治理等方面，而服务网格更专注于服务之间的通信，以及和DevOps 更好的结合等。
服务网格的特征1.应用程序间通讯的中间层2.轻量级网络代理3.应用程序无感知4.解耦应用程序的重试/超时、监控、追踪和服务发现六、分布式架构的基本理论在说CAP、BASE 理论之前，我们先要了解下分布式一致性的问题。
实际上对于不同业务的服务，我们对数据一致性的要求是不一样的，如12306，它要求数据的严格一致性，不能把票卖给用户以后却发现没有座位了;再比如银行转账，我们通过银行转账的时候，一般都会收到一个提示: 转账申请将会在24 小时内到账。
实际上这个场景满足的是最终钱只要转账成功了即可，同时如果钱没汇出去还要保证资金不丢失。
所以说，用户在使用不同的服务的时候对数据一致性的要求是不一样的。
关于分布式一致性问题分布式系统中要解决的一个非常重要的问题就是数据的复制。
在我们的日常开发经验中，相信大多数开发人员都遇过这样的问题: 在做数据库读写分离的场景中，假设客户端A 将系统中的一个值V 由V1 变更为V2，但客户端B 无法立即读取到V 的最新值，e而需要在一段时间之后才能读取到。
这再正常不过了，因为数据库复制之间存是在延时的。
所谓分布式一致性的问题，就是指在分布式环境中引入数据复制机制后，不同数据节点之间可能会出现的、且无法依靠计算机应用程序自身解决的数据不一致的情况。
简单来说，数据一致性就是指在对一个副本数据进行变更的时候，必须确保也能够更新其它的副本，否则不同副本之间的数据将出现不一致。
那么如何去解决这个问题呢？按照正常的思路，我们可能会想到既然是网络延迟导致的问题，那么我们就把同步动作进行阻塞，用户2 在查询的时候必须要等数据同步完成以后再来做。
但这个方案会非常影响性能。
如果同步的数据比较多或比较频繁，那么阻塞操作可能会导致整个新系统不可用。
故我们没有办法找到一种既能够满足数据一致性、又不影响系统性能的方案，所以就诞生了一个一致性的级别:1.强一致性: 这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入的是什么，读出来的也要是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响较大。
2.弱一致性: 这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不保证立即可以读到写入的值，也不保证多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别(如秒级别)后，数据能够达到一致状态。
3.最终一致性: 最终一致性其实是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到数据一致的状态。
这里之所以将最终一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常推崇的一种一致性模型，也是业界在大型分布式系统的数据一致性上用的比较多的一致性模型。
CAP 理论它是一个经典的分布式系统理论。
CAP 理论告诉我们: 一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)及分区容错性(P:Partition tolerance) 这三个基本要求，最多只能同时满足其中两项。
CAP 理论在互联网界有着广泛的知名度，也被称为“帽子理论”，它是由Eric Brewer 教授在2000 年举行的ACM 研讨会提出的一个著名猜想: 一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错(Partition-tolerance)三者无法在分布式系统中被同时满足，并且最多只能满足两个!▪一致性: 所有节点上的数据时刻保持同步▪可用性: 每个请求都能接收一个响应，无论响应成功或失败分区容错: 系统应该持续提供服务，即使系统内部(某个节点分区)有消息丢失。
比如交换机失败、网址网络被分成几个子网，形成脑裂、服务器发生网络延迟或死机，导致某些server 与集群中的其他机器失去联系。
分区是导致分布式系统可靠性问题的固有特性，从本质上来看，CAP 理论的准确描述不应该是从3 个特性中选取两个，所以我们只能被迫适应，根本没有选择权。
CAP 并不是一个普适性原理和指导思想，它仅适用于原子读写的NoSql 场景中，并不适用于数据库系统。
BASE 理论从前面的分析中我们知道: 在分布式(数据库分片或分库存在的多个实例上)前提下，CAP 理论并不适合数据库事务(因为更新一些错误的数据而导致的失败，无论使用什么高可用方案都是徒劳的，因为数据发生了无法修正的错误)。
此外XA 事务虽然保证了数据库在分布式系统下的ACID (原子性、一致性、隔离性、持久性)特性，但同时也带来了一些性能方面的代价，对于并发和响应时间要求都比较高的电商平台来说，是很难接受的。
eBay 尝试了另外一条完全不同的路，放宽了数据库事务的ACID 要求，提出了一套名为BASE 的新准则。
BASE 全称为Basically Available,Soft-state,Eventually Consistent. 系统基本可用、软状态、数据最终一致性。
相对于CAP 来说，它大大降低了我们对系统的要求。
Basically Available(基本可用)表示在分布式系统出现不可预知的故障时，允许瞬时部分可用性1.比如我们在淘宝上搜索商品，正常情况下是在0.5s 内返回查询结果，但是由于后端的系统故障导致查询响应时间变成了2s2.再比如数据库采用分片模式，100W 个用户数据分在5 个数据库实例上，如果破坏了一个实例，那么可用性还有80%，也就是80%的用户都可以登录，系统仍然可用3.电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。
这就是损失部分可用性的体现Soft-state(软状态).表示系统中的数据存在中间状态，并且这个中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，也就是表示系统允许在不同节点的数据副本之间进行数据同步过程中存在延时; 比如订单状态，有一个待支付、支付中、支付成功、支付失败，那么支付中就是一个中间状态，这个中间状态在支付成功以后，在支付表中的状态同步给订单状态之前，中间会存在一个时间内的不一致。