服务器集群和分布式的区别
分布式集群部署方案
分布式集群部署方案1. 引言随着互联网应用的不断发展，对服务器性能和可用性的要求越来越高。
为了满足这些要求，分布式集群已成为一种常见的部署方案。
本文将介绍分布式集群的概念以及相关的部署方案。
2. 什么是分布式集群分布式集群是将多台服务器连接起来，通过共享资源和分工合作的方式提供高性能和高可用性的服务。
它通过将任务分配给不同的服务器来提高处理能力，并提供自动故障转移和负载均衡等功能。
3. 分布式集群的优势分布式集群的部署方案有以下几个优势： - 高可用性：当其中一台服务器出现故障时，其他服务器可以接管其任务，保证服务的持续性。
- 高性能：任务可以分配给多台服务器同时处理，提高了整体的处理能力。
- 负载均衡：通过动态调整任务的分配，可以让不同的服务器负载相对均衡，避免某些服务器过载。
4. 分布式集群的部署方案分布式集群的部署方案有很多种，下面介绍几种常见的方案。
4.1 多主多从多主多从是一种常见的分布式集群部署方案。
其中有多台主服务器负责处理客户端的请求，而从服务器负责对主服务器进行复制，保证数据的一致性。
这种方案可以提高性能和可靠性，但在主服务器出现故障时可能会有较长时间的切换。
4.2 主备模式主备模式是指在一组服务器中，只有一台服务器作为主服务器，其他服务器作为备份。
当主服务器出现故障时，备份服务器可以快速接管其任务。
这种方案具有快速故障转移的特点，但在正常情况下备份服务器处于空闲状态。
4.3 无中心化无中心化的部署方案将任务分散到多个服务器上，并通过分布式算法进行任务的协调和管理。
由于没有中心服务器，这种方案具有较高的可扩展性和弹性，但在任务的协调和管理上可能相对复杂。
5. 分布式集群的部署步骤下面是分布式集群的部署步骤的一个简单示例：5.1 确定集群规模根据需求确定集群的规模，包括服务器的数量和配置。
考虑到性能和可靠性的要求，确保集群具备足够的处理能力和冗余机制。
5.2 选择部署方案根据应用的特点和需求选择适合的分布式集群部署方案，如多主多从、主备模式或无中心化等。
分布式和微服务的区别
分布式和微服务的区别简单的说，微服务是架构设计⽅式，分布式是系统部署⽅式，两者概念不同。
（微服务重在解耦合，使每个模块都独⽴。
分布式重在资源共享与加快计算机计算速度。
）微服务是啥？这⾥不引⽤书本上的复杂概论了，简单来说微服务就是很⼩的服务，⼩到⼀个服务只对应⼀个单⼀的功能，只做⼀件事。
这个服务可以单独部署运⾏，服务之间可以通过RPC来相互交互，每个微服务都是由独⽴的⼩团微服务架构⼜是啥？在做架构设计的时候，先做逻辑架构，再做物理架构，当你拿到需求后，估算过最⼤⽤户量和并发量后，计算单个应⽤服务器能否满⾜需求，如果⽤户量只有⼏百⼈的⼩应⽤，单体应⽤就能搞定，即所有应⽤部署在⼀个应⽤服务器⾥，如果是很⼤⽤户量，且某些功能会被频繁访问，或者某些功能计算量很⼤，建议将应⽤拆解为多个⼦系统，各⾃负责各⾃功能，这就是微服务架构。
那么分布式⼜是啥分布式服务顾名思义服务是分散部署在不同的机器上的，⼀个服务可能负责⼏个功能，是⼀种⾯向SOA架构的，服务之间也是通过rpc来交互或者是webservice来交互的。
逻辑架构设计完后就该做物理架构设计，系统应⽤部署在超过⼀台服务器或虚拟机上，且各分开部署的部分彼此通过各种通讯协议交互信息，就可算作分布式部署，⽣产环境下的微服务肯定是分布式部署的，分布式部署的应⽤不⼀定是微服务架构的，⽐如集群部署，它是把相同应⽤复制到不同服务器上，但是逻辑功能上还是单体应⽤。
SOA架构和微服务架构的区别1.SOA架构和微服务架构的区别⾸先SOA和微服务架构⼀个层⾯的东西，⽽对于ESB和微服务⽹关是⼀个层⾯的东西，⼀个谈到是架构风格和⽅法，⼀个谈的是实现⼯具或组件。
1.SOA（Service Oriented Architecture）“⾯向服务的架构”:他是⼀种设计⽅法，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的功能。
⼀个服务通常以独⽴的形式存在于操作系统进程中。
各个服务之间通过⽹络调⽤。
服务器集群技术的实现和应用
服务器集群技术的实现和应用服务器集群技术是指将多台服务器通过网络连接在一起，共同工作，以提高整体性能、可靠性和可扩展性的技术。
在现代互联网应用中，服务器集群技术已经成为保障系统稳定运行和高并发处理能力的重要手段。
本文将介绍服务器集群技术的实现原理、应用场景以及优势，帮助读者更好地了解和应用这一技术。
一、服务器集群技术的实现原理服务器集群技术的实现原理主要包括负载均衡、故障转移和水平扩展三个方面。
1. 负载均衡：负载均衡是服务器集群中的关键技术，通过将请求分发到集群中的不同服务器上，实现对请求的均衡处理。
常见的负载均衡算法包括轮询、最小连接数、最短响应时间等，可以根据实际需求选择合适的算法。
2. 故障转移：在服务器集群中，一台服务器出现故障时，需要及时将其上的服务迁移至其他正常工作的服务器上，以保证系统的稳定运行。
故障转移技术可以通过监控系统状态、自动检测故障并触发迁移操作来实现。
3. 水平扩展：服务器集群可以通过水平扩展来提高系统的处理能力和容量。
水平扩展是指向集群中增加新的服务器节点，从而分担系统负载，提高系统的整体性能。
水平扩展还可以提高系统的可靠性，一旦某个节点发生故障，其他节点仍然可以继续提供服务。
二、服务器集群技术的应用场景服务器集群技术广泛应用于互联网、电子商务、大数据分析等领域，以下是一些常见的应用场景：1. 网站和应用程序：对于高访问量的网站和应用程序，通过服务器集群可以实现负载均衡，提高系统的并发处理能力，保障用户访问体验。
2. 数据库集群：数据库集群是服务器集群技术的重要应用之一，通过将数据库分布在多台服务器上，可以提高数据库的读写性能和可靠性，保障数据的安全和稳定。
3. 缓存集群：缓存集群可以将热点数据缓存到多台服务器上，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度，提升用户体验。
4. 大数据分析：在大数据分析领域，服务器集群可以实现数据的分布式存储和计算，加快数据处理速度，提高分析效率。
服务器集群搭建
服务器集群搭建在当今的数字化时代，对服务器的需求与日俱增。
无论是大型企业，还是小型组织，都需要一个高效、稳定、可扩展的服务器架构来支持其业务运营。
然而，单一的服务器往往无法满足这些需求，因此我们需要搭建服务器集群，以提高服务器的性能、可用性和可扩展性。
一、服务器集群的概念服务器集群是由多台服务器组成的系统，通过负载均衡技术和网络设备将这些服务器整合成一个整体，以提供更高效、更稳定、更可扩展的服务。
当访问请求到来时，负载均衡器将根据预设的规则将请求分配给不同的服务器，从而平衡每台服务器的负载，提高整体性能。
二、搭建服务器集群的步骤1、确定需求在搭建服务器集群之前，我们需要明确我们的需求。
这包括我们需要支持多少用户，需要什么样的性能，需要多少存储空间等等。
这些需求将直接影响我们的服务器集群的设计。
2、选择合适的服务器选择合适的服务器是搭建服务器集群的重要步骤。
我们需要考虑服务器的性能、可用性、可扩展性等因素。
我们还需要考虑服务器的品牌、型号、配置等因素，以确保我们的服务器可以满足我们的需求。
3、安装操作系统和软件在每台服务器上安装相同的操作系统和软件是搭建服务器集群的必要步骤。
这可以确保我们的服务器具有一致的环境，从而避免由于环境差异导致的问题。
4、配置负载均衡器负载均衡器是服务器集群的核心组件之一。
我们需要选择一个适合我们的负载均衡器，并将其配置为根据预设的规则将请求分配给不同的服务器。
5、配置网络设备网络设备是服务器集群的重要组成部分。
我们需要配置网络设备，以确保服务器之间的通信畅通无阻。
这包括配置路由、交换机、防火墙等设备。
6、测试和优化在完成上述步骤后，我们需要进行测试和优化，以确保我们的服务器集群可以正常工作并达到预期的性能。
这包括对服务器进行压力测试、对负载均衡器进行监控和调整等。
三、总结搭建服务器集群是一个复杂的过程，需要考虑多种因素。
然而，通过合理的规划和正确的配置，我们可以构建一个高效、稳定、可扩展的服务器集群，以满足我们的需求并提供优质的服务。
服务器集群技术方案(1)
服务器集群技术方案集群（Cluster）技术是发展高性能计算机的一项技术。
它是一组相互独立的计算机，利用高速通信网络组成一个单一的计算机系统，并以单一系统的模式加以管理。
其出发点是提供高可靠性、可扩充性和抗灾难性。
一个集群包含多台拥有共享数据存储空间的服务器，各服务器通过部局域网相互通信。
当一台服务器发生故障时，它所运行的应用程序将由其它服务器自动接管。
在大多数模式下，集群中所有的计算机拥有一个共同的名称，集群的任一系统上运行的服务都可被所有的网络客户使用。
采用集群系统通常是为了提高系统的稳定性和网络中心的数据处理能力及服务能力。
当前主流的集群方式包括以下几种：1.服务器主备集群方式服务器主-备方式由一台服务器在正常运行状态提供对外服务，其它集群节点作为备份机，备份机在正常状态下不接受外部的应用请求，实时对生产机进行检测，当生产机停机时才会接管应用服务，因此设备利用率最高可达50%。
主备方式集群如下图所示，节点2为正常提供服务的服务器，运行多个应用（pkgA,pkgB..）,节点1平时只监控节点2的状态，不对外提供服务，当节点2出现故障时，节点1将把两个应用接管过来，并对外提供服务。
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-1主备方式集群2.服务器互备份集群方式多台服务器组成集群，每台服务器运行独立的应用，同时作为其它服务器的备份机，当主应用中断，服务将被其它集群节点所接管，接管服务的节点将运行自身应用和故障服务器的应用，这种方式各集群节点的硬件资源均可被应用于对外服务。
互备方式集群如下图所示，节点1和节点2分别运行1个或多个不同的应用,但只对外提供本地的主应用，两个节点之间互相进行监控，集群中任何一个节点出现故障后，另一个节点把故障节点的主应用接管过来，所有应用服务由一台服务器完成。
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-2互备份方式集群这种方式的主要缺点在于：➢由于需要重新启动数据库核心进程，无法保证数据库系统连续不间断地运行➢在系统切换的过程中，客户端与服务器之间的数据库连接会中断，需要重新进行数据库的连接和登录工作➢由于数据库系统只能在一台服务器上运行，另一台服务器无法分担系统的负载，实际上造成了客户投资的浪费。
服务器集群技术
服务器集群技术第一点：服务器集群技术概述服务器集群技术是一种计算机技术，通过将多个服务器组合成一个集群，共同提供计算、存储和网络服务，以提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
集群中的每个服务器被称为节点，节点之间通过网络连接，协同工作，共同完成任务。
服务器集群技术的主要优点有：1.高可用性：当集群中的某个节点出现故障时，其他节点可以接管故障节点的任务，从而保证系统的正常运行。
通过配置高可用性软件，如heartbeat、corosync 等，可以实现节点之间的故障转移和负载均衡。
2.可扩展性：服务器集群技术可以根据系统的负载情况，动态地增加或减少节点，以满足不断变化的计算需求。
这使得集群可以随着业务的发展而扩展，而无需停机或重新配置系统。
3.负载均衡：通过负载均衡技术，可以将任务均匀地分配到集群中的各个节点，从而提高系统的处理能力和效率。
负载均衡可以通过软件实现，如LVS、HAProxy 等，也可以通过硬件设备实现，如 F5 负载均衡器。
4.数据冗余：在服务器集群中，可以通过数据冗余技术，将数据复制到多个节点，以提高数据的可靠性和安全性。
常见的数据冗余技术有 RAID、DNS 轮询等。
5.灵活性：服务器集群技术可以支持多种应用和服务，如 Web 服务、数据库服务、文件服务等。
此外，集群可以根据不同的业务需求，灵活地调整节点数量、配置和负载策略。
服务器集群技术的主要应用场景有：1.大型网站：为了应对高并发、高流量的需求，大型网站通常采用服务器集群技术，将网站的业务流量分发到多个服务器，提高网站的访问速度和稳定性。
2.云计算平台：云计算平台通过服务器集群技术，提供大规模、弹性可扩展的计算资源和服务，满足不同用户的计算需求。
3.分布式存储：分布式存储系统通过服务器集群技术，将数据分布存储到多个节点，提高数据的可靠性和可扩展性。
4.大数据处理：大数据处理框架如 Hadoop、Spark 等，通过服务器集群技术，实现大规模数据的分布式计算和存储。
服务器集群实现原理
服务器集群实现原理
服务器集群实现原理是将多台服务器组成一个整体，共同提供服务。
它的实现原理包括以下几个方面：
1. 负载均衡：服务器集群中的每台服务器都会接收到客户端的请求，通过负载均衡算法来分配请求到不同的服务器上，从而避免某一台服务器负载过重，提高整体的性能和可靠性。
2. 高可用性：服务器集群通常会使用一种故障转移技术，当其中一台服务器出现故障时，会自动将请求转移到其他正常的服务器上，保证业务的连续性，提高系统的可用性。
3. 数据同步：服务器集群中的每台服务器都需要保持数据的一致性，通过实时或定期的数据同步机制，将数据从主服务器同步到其他从服务器上，从而保证数据的一致性和可靠性。
4. 会话保持：实现服务器集群时，有些应用可能需要保持用户的会话状态，这就需要将用户的会话信息存储在共享的存储介质中，以便不同的服务器可以访问和更新这些会话信息。
5. 自动扩展：当系统需要处理更多的请求时，可以通过动态添加更多的服务器来扩展集群的规模，以满足业务的需求。
在实际应用中，可以使用一些软件或硬件技术来实现服务器集群，如负载均衡器、分布式文件系统、数据库复制等。
这些技术的选择和配置，可以根据具体的业务需求和系统规模来进行优化和调整，以达到最佳的性能和可靠性。
分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别
并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。
可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力或存储器），使用多处理器求解单个问题。
分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。
并行计算与分布式计算的区别：（1）简单的理解，并行计算借助并行算法和并行编程语言能够实现进程级并行（如MPI）和线程级并行（如openM P）。
而分布式计算只是将任务分成小块到各个计算机分别计算各自执行。
（2）粒度方面，并行计算中，处理器间的交互一般很频繁，往往具有细粒度和低开销的特征，并且被认为是可靠的。
而在分布式计算中，处理器间的交互不频繁，交互特征是粗粒度，并且被认为是不可靠的。
并行计算注重短的执行时间，分布式计算则注重长的正常运行时间。
（3）联系，并行计算和分布式计算两者是密切相关的。
某些特征与程度（处理器间交互频率）有关，而我们还未对这种交叉点（crosso ver point）进行解释。
另一些特征则与侧重点有关（速度与可靠性），而且我们知道这两个特性对并行和分布两类系统都很重要。
（4）总之，这两种不同类型的计算在一个多维空间中代表不同但又相邻的点。
集群计算：计算机集群使将一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。
集群服务器有什么优点与缺点
集群服务器有什么优点与缺点
集群服务器在某种程度上具有更强大的功能，不仅是因为增加节点而强化的处理能力，其扩展技术也更加容易实现，并且可扩展性也远远超过SMP。
综合来看，使用集群技术的优势有几点：
一、强扩展能力
一般的扩展技术，大概能支持几十个CPU的扩展，而集群的话可以扩展到几百甚至几千个CPU，并且相对其他技术限制更小，在扩展能力上具有明显优势。
其次，通过增加额外节点，能增加整体负荷的承受能力，能不断调整来满足具体增长的应用需求。
二、更容易实现
即使你拥有的是价格便宜、性能低下的多台服务器，通过集群技术仍然可以将它们连接在一起然后使得整个服务器系统多倍甚至几十倍的增长，而这仅仅通过软件即可实现，相对其他技术来说显得更为轻松，更容易实现。
并且，从软硬件成本上看，这种方式的性能提升显然更加规模效益。
三、易管理
可以通过管理系统来对所有的应用和系统进行监控和管理，使其像运行在同一台服务器一样。
同时，可以从网络的任意节点处来监控当前状态，如果出现服务器重连，会自动使其返回工作状态，自动平衡负荷等。
但技术的不足之处在于：
当应用出现故障需要重新修复运转时，其他服务器会接管该应用的数据区，而这个接管过程却需要消耗一些时间，应用越大，接管时间越长，会造成一定的延误。
分布式与集群的区别是什么？
分布式与集群的区别是什么？
“我是哟哟吼说科技，专注于数据⽹络的回答，欢迎⼤家与我交流数据⽹络的问题”
分布式是指将不同功能，或不同地点，或拥有不同数据的多台计算机通过⽹络连接起来，由控制系统统⼀管理，完成⼤规模信息处理的计算机系统。
集群是指将多台服务器集中在⼀起提供同⼀种服务，在逻辑上可以看做是⼀台服务器对外进⾏服务，这些服务器组合就是集群。
如题，分布式和集群的区别是什么？
哟哟简单总结⼀句话：分布式是“并联”⼯作的，集群是“串联”⼯作的。
下⾯哟哟来具体介绍⼀下两者的区别：
1、从概念上就可以看出两者最主要的区别就是分布式是将⼀种业务拆分成多个⼦业务部署在多台服务器上，进⽽对外提供服务；⽽集群就是将多台服务器组合在⼀起提供同⼀种服务；
2、集群强调在多台服务器位置集中，并且容易统⼀管理；⽽分布式没有具体要求，不论放置在哪个位置，只要通过⽹络连接起来就⾏；
3、集群是⼀种物理形态，即多台服务器在⼀起提供⼀种服务；⽽分布式是⼀种⼯作⽅式，即⼀个程序或业务分解到多台服务器分别完成；
总之，两者最明显的区别还是集群是多台服务器做相同类型的任务，分布式是多台服务器协同做⼀种任务。
欢迎⼤家多多关注我，在下⽅评论区说出⾃⼰的见解。
数据库的几种集群方式
数据库的几种集群方式数据库的集群方式有多种，下面我将从几个角度介绍常见的几种集群方式。
1. 主从复制（Master-Slave Replication），主从复制是最常见的数据库集群方式之一。
它通过将一个数据库服务器作为主服务器（Master），负责处理写操作，并将写操作的日志传递给一个或多个从服务器（Slave）。
从服务器只负责处理读操作，并通过复制主服务器的数据来保持数据一致性。
主从复制可以提高读写分离性能和数据冗余。
2. 主主复制（Master-Master Replication），主主复制是另一种常见的数据库集群方式。
它将多个数据库服务器配置为主服务器，每个主服务器都可以处理读写操作。
主主复制通过相互复制彼此的数据来实现数据的同步。
主主复制可以提高读写性能和高可用性，但需要解决数据冲突和一致性问题。
3. 数据库分片（Database Sharding），数据库分片是将一个大型数据库分割成多个较小的片段（Shard），每个片段存储在不同的服务器上。
每个服务器负责处理自己所管理的片段的读写操作。
数据库分片可以水平扩展数据库的处理能力和存储容量，提高性能和可伸缩性。
但需要考虑数据分布、数据迁移、数据一致性等问题。
4. 分布式数据库（Distributed Database），分布式数据库是将数据分散存储在多个服务器上的数据库系统。
每个服务器都具有独立的计算和存储能力，并可以处理自己所负责的数据的读写操作。
分布式数据库可以通过数据划分和数据复制来提高性能、可用性和可扩展性。
但需要解决数据一致性、数据分布和数据访问的问题。
5. 云数据库（Cloud Database），云数据库是将数据库部署在云平台上的一种集群方式。
云数据库提供了高可用性、弹性扩展和灵活的付费模式。
云数据库可以通过自动备份、故障转移和自动扩展来提供高可用性和性能。
同时，云数据库还可以提供多种数据库引擎和管理工具，方便用户进行管理和操作。
集群和分布式计算区别
集群和分布式计算区别在计算机科学中，分布式计算（英语：Distributed computing），⼜译为分散式運算。
这个研究领域，主要研究分布式系统（Distributed system）如何进⾏计算。
分布式系统是⼀组电脑（computer），通过⽹络相互链接传递消息与通信后并协调它们的⾏为⽽形成的系统。
组件之间彼此进⾏交互以实现⼀个共同的⽬标。
把需要进⾏⼤量计算的⼯程数据分区成⼩块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果统⼀合并得出数据结论的科学。
计算机集群简称集群是⼀种计算机系统，它通过⼀组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来⾼度紧密地协作完成计算⼯作。
在某种意义上，他们可以被看作是⼀台计算机。
集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域⽹连接，但也有其它的可能连接⽅式。
集群计算机通常⽤来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。
⼀般情况下集群计算机⽐单个计算机，⽐如⼯作站或超级计算机性能价格⽐要⾼得多。
计算机集群的特点： 1. 通过多台计算机完成同⼀个⼯作。
达到更⾼的效率。
2. 两机或多机内容、⼯作过程等完全⼀样。
如果⼀台死机，另⼀台可以起作⽤。
所以，据此可以认为（只是据此），分布式就是将⼀个任务分摊到不同的节点共同完成，这⼏个节点是协同⼯作的，存在互相依赖的关系，其中⼀个挂掉了有可能使得其他节点都不能⼯作；⽽集群就是多个节点执⾏相同的任务，互不⼲扰，就像饭堂的窗⼝，每个窗⼝的职能都是⼀样的，在哪个窗⼝都能达到⽬的，随便关了哪个窗⼝都可以，只要还有窗⼝可⽤，客⼈就能排队打饭。
正如上⽂的引⽂，集群要解决的是可靠性，⽽分布式的主要⼯作是分解任务，将职能拆解。
分布式强调机器间的协作，其重点是任务可拆分，如某个任务需要⼀个机器运⾏10个⼩时，将该该任务⽤10台机器的分布式跑，可能2个⼩时就跑完了。
（⼦任务之间有依赖关系）。
集群偏重⼲同⼀样⼀件事的⼀组机器。
如某个任务需要⼀个机器运⾏10个⼩时，那任务放到处理该任务的集群上还是需要10个⼩时。
并行计算、分布式计算、集群计算和网格计算的介绍和区别？
并⾏计算、分布式计算、集群计算和⽹格计算的介绍和区别？并⾏计算（Parallel Computing）并⾏计算或称平⾏计算是相对于串⾏计算来说的。
并⾏计算（Parallel Computing）是指同时使⽤多种计算资源解决计算问题的过程。
为执⾏并⾏计算，计算资源应包括⼀台配有多处理机（并⾏处理）的计算机、⼀个与⽹络相连的计算机专有编号，或者两者结合使⽤。
并⾏计算的主要⽬的是快速解决⼤型且复杂的计算问题。
并⾏计算可以划分成时间并⾏和空间并⾏。
时间并⾏即流⽔线技术，空间并⾏使⽤多个处理器执⾏并发计算，当前研究的主要是空间的并⾏问题。
以程序和算法设计⼈员的⾓度看，并⾏计算⼜可分为数据并⾏和任务并⾏。
数据并⾏把⼤的任务化解成若⼲个相同的⼦任务，处理起来⽐任务并⾏简单。
空间上的并⾏导致两类并⾏机的产⽣，按照Michael Flynn（费林分类法）的说法分为单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD），⽽常⽤的串⾏机也称为单指令流单数据流（SISD）。
MIMD类的机器⼜可分为常见的五类：并⾏向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、⼤规模并⾏处理机（MPP）、⼯作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。
2. 分布式计算（Distributed Computing）分布式计算这个研究领域，主要研究分散系统（Distributed system）如何进⾏计算。
分散系统是⼀组计算机，通过计算机⽹络相互链接与通信后形成的系统。
把需要进⾏⼤量计算的⼯程数据分区成⼩块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统⼀合并得出数据结论的科学。
⽬前常见的分布式计算项⽬通常使⽤世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能⼒，通过互联⽹进⾏数据传输。
如分析计算蛋⽩质的内部结构和相关药物的Folding@home项⽬，该项⽬结构庞⼤，需要惊⼈的计算量，由⼀台电脑计算是不可能完成的。
即使现在有了计算能⼒超强的超级电脑，但是⼀些科研机构的经费却⼜⼗分有限。
服务器集群
集群服务器集群，英文名称为Cluster，通俗地说，集群是这样一种技术：它将多个系统连接到一起，使多台服务器能够像一台机器那样工作或者看起来好像一台机器。
采用集群系统通常是为了提高系统的稳定性和网络中心的数据处理能力及服务能力。
举个例子来说，我们架设了一台WWW服务器，上面构建了一个电子商务网站，然而随着时间的推移，名声越来越大，这时点击率也就越来越高，WWW服务器的负载也就越来越高。
这种情况下，我们就必须提升WWW服务器的能力，以满足以益增长的服务请求。
这时，我们就面临两种选择：1）升级WWW服务器，采用更快的CPU，增加更多的内存，使其具有更强的性能；但日益增长的服务请求又会使服务器再次过载，需要再次升级，这样就陷入了升级的怪圈。
还有，升级时还得考虑到服务如何接续，能否中止！2）增加WWW服务器，让多台服务器来完成相同的服务。
第二种方法就是服务器集群，简而言之，就是一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统，并以单一系统的模式加以管理。
此单一系统为客户工作站提供高可靠性的服务。
一个服务器集群包含多台拥有共享数据存储空间的服务器，各服务器之间通过内部局域网进行相互通信；当其中一台服务器发生故障时，它所运行的应用程序将由其他的服务器自动接管；在大多数情况下，集群中所有的计算机都拥有一个共同的名称，集群系统内任意一台服务器都可被所有的网络用户所使用。
在集群系统中运行的服务器并不一定是高档产品，但服务器的集群却可以提供相当高性能的不停机服务；每一台服务器都可承担部分计算任务，并且由于群集了多台服务器的性能，因此，整体系统的计算能力将有所提高；同时，每台服务器还能承担一定的容错任务，当其中某台服务器出现故障时，系统可以在专用软件的支持下将这台服务器与系统隔离，并通过各服务器之间的负载转移机制实现新的负载平衡，同时向系统管理员发出报警信号。
目前，有两种常用的服务器集群方法，一种是将备份服务器连接在主服务器上,当主服务器发生故障时,备份服务器才投入运行,把主服务器上所有任务接管过来。
服务器集群技术方案
服务器集群技术方案
服务器集群技术方案是指通过将多台服务器组成一个集群，实现资源
共享、负载均衡、高可用性和扩展性等目标的技术方案。
在互联网应用快
速发展的背景下，服务器集群技术成为了构建高性能、高可用性的企业级
应用的重要手段。
1.负载均衡：负载均衡是服务器集群的重要组成部分，它可以将用户
的请求在多个服务器之间进行分配，从而提高服务器的性能和可用性。
常
用的负载均衡技术包括基于硬件的负载均衡和基于软件的负载均衡。
2.数据备份与恢复：在服务器集群中，数据备份与恢复是非常重要的。
通过备份数据可以保障数据的安全性，一旦发生服务器故障，可以快速恢
复数据，避免数据丢失。
3.高可用性：高可用性是指系统能够在发生故障时自动切换到备用服
务器，从而实现服务的不中断。
常用的实现高可用性的技术包括双机热备、多机热备和冗余备份等。
4.数据同步与共享：服务器集群中的服务器需要进行数据同步与共享，确保各个节点之间的数据一致性。
常用的数据同步技术包括分布式文件系统、数据库集群和分布式缓存等。
5.扩展性：服务器集群技术方案需要具备良好的扩展性，可以根据业
务需求灵活地增加或减少服务器节点。
常用的扩展技术包括分布式存储、
自动扩缩容和分布式计算等。
总体来说，服务器集群技术方案是一种将多台服务器组成一个整体，
通过负载均衡、数据备份与恢复、高可用性、数据同步与共享和扩展性等
功能，提高服务器性能和可用性的技术方案。
随着互联网应用的快速发展，服务器集群技术成为了构建高性能、高可用性的企业级应用的重要手段。
分布式和阵列式
分布式和阵列式什么是分布式系统？分布式系统是由多台计算机组成的网络，这些计算机通过网络协议进行通信和协作，共同完成一个或多个共享任务。
分布式系统的目标是通过将任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算机来提高系统的性能和可靠性。
在分布式系统中，每个计算机被称为一个节点，节点之间通过消息传递进行通信。
节点可以是物理机器，也可以是虚拟机或容器。
分布式系统通常具有以下特点：1.高可靠性：由于任务被分散到多个节点上执行，当一个节点发生故障时，其他节点可以继续工作，从而保证系统的可靠性。
2.可扩展性：分布式系统可以通过增加或减少节点的数量来扩展或缩小系统的规模，以适应不同的负载需求。
3.高性能：通过并行处理和负载均衡，分布式系统可以提供更高的计算能力和处理速度。
4.灵活性：分布式系统可以通过添加新的节点或移除现有的节点来适应不同的需求和变化的环境。
分布式系统的架构模式分布式系统可以采用不同的架构模式来实现任务的分布和协作。
以下是一些常见的分布式系统架构模式：1. 客户端-服务器模式客户端-服务器模式是一种基本的分布式系统架构模式，其中客户端发送请求并接收响应，而服务器接收请求并发送响应。
客户端和服务器可以位于不同的计算机上，通过网络进行通信。
这种模式适用于需要集中处理和存储的应用程序，例如Web服务器和数据库服务器。
2. 对等网络模式对等网络模式是一种去中心化的分布式系统架构模式，其中所有节点都是对等的，没有中心节点。
每个节点都可以充当客户端和服务器，可以直接与其他节点进行通信。
对等网络模式适用于需要节点之间直接通信的应用程序，例如文件共享和点对点通信应用程序。
3. 云计算模式云计算模式是一种将计算资源和服务提供给用户的分布式系统架构模式。
云计算提供了按需分配和管理计算资源的能力，用户可以根据自己的需求动态地扩展或缩小计算资源。
云计算模式可以分为公有云、私有云和混合云等不同类型。
4. 分布式数据库模式分布式数据库模式将数据库的数据和操作分布到多个节点上。
数据库集群与分布式数据库考试
数据库集群与分布式数据库考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据库集群中通常使用哪些技术来实现高可用性和负载均衡？A. 主从复制B. 分片C. 集群节点间通信D. 多活数据中心2. 在数据库集群中，主从复制的作用是什么？A. 提高数据备份效率B. 实现读写分离，提高性能C. 保证数据一致性D. 提高容灾能力3. 分布式数据库与传统数据库的主要区别是什么？A. 数据存储在多个地理位置B. 数据库系统具有更高的可扩展性C. 数据库系统具有更高的容错性D. 数据库系统具有更好的性能4. 什么是分布式数据库的CAP理论？A. 一致性、可用性、分区容错性无法同时满足B. 一致性、可用性、分区容错性之间需要权衡C. 分布式数据库可以通过副本实现数据一致性D. 分布式数据库可以通过分片实现数据一致性5. 在分布式数据库中，什么是全局事务？A. 事务涉及多个数据库，但只有一个数据库可以提交B. 事务涉及多个数据库，所有数据库都可以提交C. 事务仅涉及一个数据库D. 事务具有原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）特性6. 什么是数据库分片？A. 将数据分散到多个数据库中，以提高查询性能B. 将数据分散到多个数据库中，以提高写入性能C. 将数据分散到多个数据库中，以减少数据冗余D. 将数据分散到多个数据库中，以增加数据安全性7. 在分布式数据库中，什么是数据迁移？A. 将数据从一个数据库迁移到另一个数据库B. 将数据从一个地理位置迁移到另一个地理位置C. 将数据从一种格式迁移到另一种格式D. 将数据从一种类型迁移到另一种类型8. 什么是数据库复制？A. 将数据从一个数据库复制到另一个数据库的过程B. 将数据从一种格式复制到另一种格式的过程C. 将数据从一种类型复制到另一种类型的过程D. 将数据从多个数据库复制到单个数据库的过程9. 在分布式数据库中，什么是读写分离？A. 将读操作和写操作分开在不同的服务器上执行B. 将读操作和写操作分开在同一台服务器上执行C. 将读操作和写操作集中在同一台服务器上执行D. 将读操作和写操作分布在多个服务器上执行10. 什么是数据库连接池？A. 用于缓存数据库连接，以提高应用程序性能B. 用于缓存数据库连接，以提高网络性能C. 用于缓存数据库连接，以提高操作系统性能D. 用于缓存数据库连接，以提高硬件性能11. 数据库集群中，主节点负责哪些任务？A. 负责整个集群的数据存储B. 负责处理客户端请求C. 负责管理和维护集群的状态D. 负责协调集群中的数据复制12. 分布式数据库的特点包括哪些？A. 数据分散在多个节点上B. 提供全局视图和局部隔离C. 适用于高并发读写场景D. 数据库之间相互独立，无共享13. 什么是分布式数据库的分布式事务？A. 事务涉及多个节点，且必须在所有节点上保持一致B. 事务仅涉及单个节点，但具有高可用性和可扩展性C. 事务在节点间进行同步，但可能导致性能瓶颈D. 事务不涉及数据复制，仅存在于单个节点14. 数据库集群中，分片键的选择对性能有何影响？A. 分片键的选择会影响数据分布和访问模式B. 分片键的选择只会影响数据分布，不会影响性能C. 分片键的选择不会影响数据分布和访问模式，但会提高性能D. 分片键的选择不会影响数据分布，但会降低性能15. 什么是数据库集群的透明重连？A. 透明重连是指在数据库连接中断后，自动重新连接到另一个数据库实例B. 透明重连是指在数据库连接中断后，手动重新连接到另一个数据库实例C. 透明重连是指在数据库连接中断后，自动切换到备用数据库实例D. 透明重连是指在数据库连接中断后，手动切换到备用数据库实例16. 分布式数据库的复制方式有哪些？A. 单向复制B. 双向复制C. 混合复制D. 都不是17. 数据库集群中，负载均衡的作用是什么？A. 分配数据库连接，避免单点压力B. 提高数据库查询性能C. 提供数据备份和恢复功能D. 提供故障切换功能18. 什么是数据库集群的高可用性？A. 数据库集群可以在所有节点上执行查询B. 数据库集群可以在所有节点上执行写操作C. 数据库集群可以在大多数节点上执行查询和写操作D. 数据库集群可以在所有节点上执行写操作，同时提供故障切换19. 什么是数据库集群的灾备计划？A. 灾备计划是指预防数据丢失或损坏的措施B. 灾备计划是指在发生灾难时，快速恢复数据库集群的措施C. 灾备计划是指定期测试和验证数据库集群恢复能力的措施D. 灾备计划是指培训和指导员工在发生灾难时的应对措施二、问答题1. 什么是数据库集群？请简述其基本概念和特点。
分布式和微服务的区别
分布式和微服务的区别
⼤多数⽂章都没有说清这两者的区别，只是说微服务是分布式的细分，那细分的微服务就不是分布式了吗？既然是，⼜回到没区别了
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微服务是架构设计⽅式，分布式是系统部署⽅式，两者概念不同
微服务是指很⼩的服务，可以⼩到只完成⼀个功能，这个服务可以单独部署运⾏，不同服务之间通过rpc调⽤。
分布式是指服务部署在不同的机器上，⼀个服务可以提供⼀个或多个功能，服务之间也是通过rpc来交互或者是webservice来交互的。
两者的关系是，系统应⽤部署在超过⼀台服务器或虚拟机上，且各分开部署的部分彼此通过各种通讯协议交互信息，就可算作分布式部署，⽣产环境下的微服务肯定是分布式部署的，分布式部署的应⽤不⼀定是微服务架构的，⽐如集群部署，它是把相同应⽤复制到不同服务器上，但是逻辑功能上还是单体应⽤。
看完再回味，分布式⼀个服务可以提供⼀个或多个功能，微服务⼀个服务只提供⼀个功能。
等有更好的理解再补充。
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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改任务需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。
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。
假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务!
集群概念
1. 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。
在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。
与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
· 可扩展性--集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
· 高可用性--集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。
在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。
如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。
集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
· 负载均衡--负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复--由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。
这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图(信息上下文)必须是一样的。
3. 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
· 集群地址--集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。
具有单一集群地址(也叫单一影像)是集群的一个基 本特征。
维护集群地址的设置被称为负载均
衡器。
负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。
有的负载均 衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。
只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有 一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信--为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。
内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
集群分类
Linux集群主要分成三大类( 高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)，高可用集群( High Availability Cluster)，负载均衡集群(Load Balance Cluster)，科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
具体包括：
Linux High Availability 高可用集群：普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等；Linux Load Balance 负载均衡集群：LVS等....；Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群：Beowulf 类集群....；分布式存储；其他类linux集群：如Openmosix, rendering farm 等..
详细介绍
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备", "双机互备", "双机".
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。
(请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。
一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。
这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。
从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。
这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
高性能计算分类
高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
象在家搜寻外星人( SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home )就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。
SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上 参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。
服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。
按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD(Single Instruction/Multiple Data)的范畴。
分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD(Multiple
Instruction/Multiple Data)的范畴。
4. 分布式(集群)与集群的联系与区别
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。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。