分布式系统的演进和架构
分布式文件系统发展史
分布式文件系统发展史
目前的分布式文件系统在过去几十年内发展迅猛，技术不断演进，使企业能够以更低的成本和更高的效率进行信息管理。
分布式文件系统最早可以追溯到1960年代，那时美国军事机构和研究机构正在研究一种新的分布式处理系统，以更有效地利用网络资源。
结果，第一个支持分布式文件系统的操作系统，网络终端系统（Networked Terminal System，NTS），诞生了。
NTS支持跨网络文件存储和管理，并引入了安全身份验证机制来保护数据。
1970年代，大型网络系统得到了大量运用，但这些网络系统并不能支持分布式文件系统。
大多数服务器根本没有文件系统，或者仅仅只有一个文件系统。
为了解决这个问题，研究人员开发了一种新的系统，分布式文件系统（Distributed File System，DFS），用于管理各种类型的文件系统。
DFS允许用户在网络上访问不同服务器的文件，进行无缝访问。
1980年代，这种分布式文件系统发展得更加复杂，研究人员开发了一种新的技术，本地网络文件系统（Local Network File System，LNFS），旨在更好地支持分布式文件系统。
它为用户提供了多层次的文件存储和统一管理，这使得用户可以在多台计算机上进行分散数据管理更加轻松。
为了提高性能，1990年代。
分布式系统：分析分布式系统的基本原理、技术和应用
分布式系统：分析分布式系统的基本原理、技术和应用引言在现代科技快速发展的时代中，分布式系统（Distributed System）成为了信息技术领域的一个热门话题。
无论是云计算平台、大数据处理系统还是物联网应用，都离不开分布式系统的支撑。
本文将会对分布式系统的基本原理、技术和应用进行详细的分析和探讨，帮助读者更好地理解和运用分布式系统。
1. 分布式系统的概念与特点（H2）1.1 分布式系统的定义（H3）分布式系统是由多个自治的计算机节点通过网络进行协作，共同实现一个共享的目标。
每个节点都可以独立地进行计算和处理，并通过消息传递等方式进行通信与协调。
1.2 分布式系统的特点（H3）分布式系统具有以下几个特点：•并行性：分布式系统中的多个节点可以同时进行计算和处理，大大提高系统的处理速度和效率；•可扩展性：分布式系统可以通过增加节点的方式扩展其计算和存储资源，满足用户不断增长的需求；•容错性：分布式系统中的节点相互独立，即使某个节点发生故障也不会对整个系统造成影响，提高了系统的可靠性；•灵活性：分布式系统的节点可以根据需求的变化进行动态调整和重新配置，适应不同的使用场景。
2. 分布式系统的基本原理（H2）2.1 消息传递（H3）在分布式系统中，节点之间通过消息传递的方式进行通信和协作。
消息传递可以分为同步和异步两种方式：•同步消息传递：发送方将消息发送给接收方，等待接收方处理完毕后再继续执行，类似于函数调用；•异步消息传递：发送方将消息发送给接收方后立即继续执行，不等待接收方处理完毕，类似于事件订阅和发布。
2.2 一致性协议（H3）在分布式系统中，节点之间需要进行一致性协议的约定，以保证数据的一致性和可靠性。
常见的一致性协议有两阶段提交（Two-Phase Commit）和三阶段提交（Three-Phase Commit）等。
两阶段提交是指在进行分布式事务提交时，首先进行准备阶段，确认所有节点是否准备好提交事务，然后进行提交阶段，将事务提交到所有节点。
计算机网络中的分布式系统架构
计算机网络中的分布式系统架构在计算机网络中，分布式系统架构是一个非常重要的概念。
分布式系统架构指的是将一台计算机系统划分为多个子系统，并通过网络连接它们，使它们能够协同工作，达到更高的性能、可靠性和可扩展性。
在分布式系统架构中，计算机不再是一个单一的、集中式的实体，而是由许多不同硬件和软件组成的网络。
每个节点都是一个独立的实体，它们相互连接，共同协同完成任务。
分布式系统架构可以分为两类：基于集中式和基于对等的。
基于集中式的分布式系统架构基于集中式的分布式系统架构可以看作是一种中央管理式的架构。
在该架构中，有一个中央服务器负责协调各个节点之间的通信和任务分配。
这种架构的主要优点是易于管理和维护。
因为所有的任务和数据都存储在中央服务器上，所以管理和监控系统会变得非常容易。
但是，这种架构的缺点是性能和可靠性都较差。
因为所有的流量都要进出中央服务器，如果服务器崩溃或网络中断，整个系统都将瘫痪。
基于对等的分布式系统架构基于对等的分布式系统架构是分布式系统架构的另一种形式。
在这种架构中，每个节点都像其他节点一样拥有相同的权利和任务，并且可以相互通信和协作。
这种架构的主要优点是性能和可靠性都很高。
因为系统中的每个节点都是相互独立的，所以即使有一个节点出现故障，其他节点仍然可以正常工作。
但是，这种架构的主要缺点是难以管理和维护。
由于系统中所有的节点都是相互独立的，所以管理和监控系统会变得非常复杂。
分布式系统架构的应用分布式系统架构在计算机网络中应用非常广泛。
以下是一些分布式系统架构在不同系统中的应用。
1.互联网：互联网就是一个典型的分布式系统架构。
每个网站都是由许多不同的服务器组成的，它们通过互联网相互连接，并共同提供服务。
2.搜索引擎：搜索引擎也是一个典型的分布式系统架构。
每个搜索引擎都由多个服务器组成，它们负责爬取和索引互联网上的网页，并提供查询服务。
3.文件共享系统：文件共享系统也是一个分布式系统架构的例子。
服务器架构演进历程
服务器架构演进历程随着互联网的快速发展，服务器架构也在不断演进和完善。
从最初的单一服务器到分布式架构，再到微服务架构，每一次演进都是为了应对不断增长的用户量和复杂的业务需求。
本文将从历史的角度出发，探讨服务器架构的演进历程。
一、单一服务器架构在互联网发展的早期阶段，大多数网站都采用单一服务器架构。
这种架构简单直接，所有的应用程序和数据都运行在一台服务器上。
虽然单一服务器架构容易管理和部署，但是随着用户量的增加，单一服务器很快就会面临性能瓶颈和可靠性问题。
二、集中式架构为了解决单一服务器架构的问题，逐渐出现了集中式架构。
集中式架构将应用程序和数据分离，通过集中式的数据库服务器来管理数据，多台应用服务器来处理用户请求。
这种架构提高了系统的可伸缩性和稳定性，但是随着业务的不断扩张，集中式架构也逐渐显露出一些问题，比如单点故障、性能瓶颈等。
三、分布式架构为了进一步提高系统的可靠性和性能，分布式架构开始流行起来。
分布式架构将系统拆分成多个独立的服务单元，每个服务单元可以独立部署和扩展，通过消息队列或RPC等方式进行通信。
这种架构可以有效地提高系统的可伸缩性和容错性，但是也带来了一些新的挑战，比如服务治理、数据一致性等问题。
四、微服务架构随着云计算和容器技术的发展，微服务架构逐渐成为主流。
微服务架构将系统拆分成多个小的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展，通过API进行通信。
微服务架构可以更好地支持持续集成和持续部署，提高团队的独立性和灵活性，但是也需要更复杂的部署和监控系统。
五、未来发展趋势未来，随着人工智能、大数据等新技术的不断发展，服务器架构也将不断演进。
容器化、无服务器架构、边缘计算等新技术将会对服务器架构产生深远影响，带来更高的性能、更好的可扩展性和更好的用户体验。
同时，安全和隐私保护也将成为服务器架构设计的重要考虑因素。
总结服务器架构的演进历程是一个不断追求性能、可靠性和灵活性平衡的过程。
从单一服务器到微服务架构，每一次演进都是为了更好地满足不断增长的用户需求和复杂的业务场景。
分布式文件系统的架构与实现
分布式文件系统的架构与实现分布式文件系统（Distributed File System，DFS）是一种用于管理分布在多个计算机节点上的文件的系统。
它允许用户通过网络访问和共享文件，提供了高可用性、可靠性和可扩展性。
本文将介绍分布式文件系统的架构和实现。
一、引言随着数据规模的急剧增长，传统的文件系统面临着诸多挑战，如处理大规模数据、高并发访问和数据安全等。
分布式文件系统通过将数据和负载分散到多台服务器上，提供了更高效和可靠的数据管理。
下面将详细介绍分布式文件系统的架构和实现。
二、分布式文件系统的架构1. 组件介绍分布式文件系统主要由以下几个组件组成：- 客户端：提供文件访问和操作接口，将用户请求转发给服务器节点。
- 服务器节点：存储实际的文件数据和元数据，并处理客户端请求。
- 元数据服务器：负责管理文件系统的元数据信息，如文件名、文件权限、目录结构等。
- 块存储设备：用于存储文件数据的硬件设备，如磁盘、SSD等。
2. 架构特点分布式文件系统的架构具有以下特点：- 可扩展性：通过增加服务器节点和块存储设备，可以实现存储容量的无限扩展。
- 高可用性：通过数据的冗余存储和故障自动转移，可以实现系统的高可用性。
- 负载均衡：通过将文件数据和请求分散到多个节点上，可以实现负载均衡，提高系统的性能。
- 容错性：通过副本冗余机制和故障检测与处理，可以实现系统的容错性，确保数据的安全性和可靠性。
三、分布式文件系统的实现1. 数据分布与块管理分布式文件系统将文件数据划分为固定大小的块，并在多个服务器节点上进行分布存储。
常见的数据分布策略有哈希分布和分段分布。
块管理系统负责将块映射到具体的物理存储设备，并处理数据的读写请求。
2. 元数据管理元数据管理是分布式文件系统的关键组件，它负责管理文件和目录的元数据信息。
元数据服务器通常使用高性能的数据库或者分布式Key-Value存储系统来存储元数据。
元数据管理系统需要支持跨节点的并发访问和高速查询，以实现文件和目录的快速定位和访问。
大型分布式系统的架构设计与优化
大型分布式系统的架构设计与优化随着互联网的普及，越来越多的服务被部署在网络上，大型分布式系统逐渐成为互联网时代的基础设施。
在急速发展的数字经济中，大型分布式系统的可靠性、弹性和扩展性愈发重要。
因此，大型分布式系统的架构设计和优化成为了互联网领域最为关键的技术之一。
一、大型分布式系统的基础架构大型分布式系统通常由多台计算机、存储设备和网络设备组成。
这些设备通过网络进行通信和交互，构成一个庞大的、分布式的系统。
大型分布式系统通常有以下三个基础架构：1. 通信层大型分布式系统的每个组成部分都需要通过网络进行通信和交互。
因此，通信层是大型分布式系统非常重要的一部分。
通信层需要保证数据的可靠性、安全性和实时性，同时需要提高通信效率，保障系统的高可用性和高性能。
2. 存储层大型分布式系统需要支持海量数据的存储和管理。
因此，存储层也是大型分布式系统的核心部分。
存储层需要保证数据的可靠性和安全性，同时需要提高数据的读写效率和存储效率。
3. 服务层大型分布式系统需要提供多种服务，包括计算服务、存储服务、网络服务等。
服务层需要负责分配和管理系统资源，保障系统的稳定性和高效性。
二、大型分布式系统的架构设计大型分布式系统的架构设计需要考虑多个方面，包括系统可靠性、性能、扩展性、弹性等。
以下是大型分布式系统的架构设计的一些关键点：1. 模块化设计大型分布式系统通常由多个模块组成，每个模块负责不同的功能。
因此，模块化设计是大型分布式系统架构设计的重要部分。
每个模块需要具备高内聚、低耦合的特点，同时需要提供清晰的接口和协议，使得不同模块之间可以进行有效的通信和交互。
2. 数据分散性大型分布式系统的数据通常分散存储在不同的设备中，这样可以提高系统的可靠性和存储效率。
同时，数据分散也要保证数据的一致性和可靠性。
数据分散需要考虑配置、备份、同步等方面，确保数据的完整性和安全性。
3. 弹性设计大型分布式系统需要具备弹性，即在面对故障和异常情况时能够自动化地进行调整和修复。
《分布式系统》课件
分布式系统的成熟
20世纪80年代末至90年代初，随着计 算机网络技术的成熟，分布式系统逐 渐成为研究的热点。
02
分布式系统的基本概念
分布式系统的基本组成
01
节点
分布式系统中的各个独立计算机实 体。
通信协议
确保节点间信息交换的规则和标准 。
03
02
网络
连接各个节点的通信链路，实现节 点间的信息交换。
促进云计算和大数据技术的发展
分布式系统是云计算和大数据技术的核心基础，对于推动相关领域 的发展具有重要意义。
分布式系统的历史与发展
早期分布式系统
分布式系统的应用与发展
20世纪60年代，为了解决大型机的高 成本和地理分布问题，出现了早期的 分布式系统。
进入21世纪，随着云计算和大数据技 术的兴起，分布式系统在各个领域得 到广泛应用和发展。
《分布式系统》ppt 课件
• 分布式系统概述 • 分布式系统的基本概念 • 分布式系统的设计原则 • 分布式系统的应用场景 • 分布式系统的挑战与解决方案 • 分布式系统的发展趋势与未来展
望
目录
01
分布式系统概述
定义与特点
定义
分布式系统是一种由多个独立计算机 节点通过网络相互连接，协同工作以 完成共同任务的计算机系统。
特点
分布式系统具有并行性、可扩展性、 可靠性和高性能等特点，能够实现大 规模数据处理和复杂任务的高效执行 。
分布式系统的重要性
解决大规模数据处理问题
随着数据量的增长，单机处理能力有限，分布式系统能够将大规模 数据分散到多个节点进行处理，提高数据处理效率。
实现复杂任务的高效执行
分布式系统能够将复杂任务分解为多个子任务，并行处理，提高任 务执行效率。
分布式数据库系统架构与原理
分布式数据库系统架构与原理分布式数据库系统架构：分布式数据库系统是指将数据库系统分布在多个节点上，每个节点都有自己的数据存储和处理能力。
其架构设计可以分为两种常见模式：集中式架构和分散式架构。
1. 集中式架构：集中式架构是指将所有数据库管理系统的功能和数据都集中在一个节点上。
其中，有一个中央服务器负责协调所有数据节点之间的数据请求和处理。
这种架构的好处是集中管理，方便维护和扩展。
同时，数据的一致性和完整性也相对容易控制。
然而，这种架构的缺点是单点故障，如果中央服务器出现故障，整个系统将无法使用。
2. 分散式架构：分散式架构是指将数据库系统的功能和数据分散到多个节点上，每个节点都可以独立响应请求和处理数据。
节点之间通过网络进行通信和数据同步。
这种架构的好处是可以提高系统的可靠性和性能。
例如，当系统负载过重时，可以通过增加节点来分担负载。
然而，分散式架构也存在一些挑战，如节点间的数据一致性和同步问题，以及系统的安全性。
分布式数据库系统原理：1. 数据分片：为了实现数据在多个节点间的分配和存储，分布式数据库系统通常采用数据分片技术。
数据分片将数据按照某种规则划分为多个片段，并分配到不同的节点上。
这样可以提高数据的并行处理能力，提高系统的性能和扩展性。
2. 数据复制：为了提高系统的可靠性和容错性，分布式数据库系统通常采用数据复制技术。
数据复制将数据在多个节点之间进行同步，并保持数据的一致性。
当一个节点发生故障时，可以从其他节点上获取备份数据，保证系统的可用性。
3. 数据一致性：在分布式环境下，由于节点之间的通信延迟和网络故障等原因，可能导致数据的一致性问题。
为了解决这个问题，分布式数据库系统采用了一致性协议和分布式事务管理机制。
其中，一致性协议如Paxos和Raft保证了节点之间的数据一致性，而分布式事务管理机制如两阶段提交和多阶段提交保证了分布式事务的原子性和持久性。
4. 查询优化：分布式数据库系统需要对查询进行优化，以提高系统的性能和效率。
分布式计算系统架构与算法原理
分布式计算系统架构与算法原理随着云计算和大数据的快速发展，分布式计算系统越来越受到关注和广泛应用。
分布式计算系统是指将任务拆分成多个子任务，分布在多台计算机上进行并行处理，通过网络进行通信和协作，最终将结果整合到一起的计算系统。
分布式计算系统通常由四个关键组件构成：计算节点、通信节点、调度节点和存储节点。
计算节点负责执行具体的计算任务，通信节点负责处理节点间的通信和消息传递，调度节点负责任务的分配和调度，存储节点负责存储任务的输入和输出数据。
在分布式计算系统中，有两种常见的任务分配和调度方式：静态任务分配和动态任务分配。
静态任务分配是指在系统启动时将任务固定分配给各个计算节点，任务分配策略主要考虑负载均衡和任务数据的局部性。
动态任务分配是指根据系统的负载情况动态地将任务分配给计算节点，任务分配策略主要考虑系统的负载均衡和响应时间。
在分布式计算系统中，有两种常见的通信方式：消息传递和共享内存。
消息传递是指节点通过发送和接收消息进行通信，常见的消息传递框架有MPI、RabbitMQ等。
共享内存是指多个节点共享同一块物理内存，通过对内存的读写实现通信，常见的共享内存框架有OpenMP、Hadoop等。
在分布式计算系统中，还涉及到两个重要的问题：数据一致性和容错性。
数据一致性是指在分布式计算过程中，各个节点之间的数据保持一致，常见的数据一致性协议有2PC和Paxos。
容错性是指在分布式计算系统中，当一些节点发生故障时，系统能够继续正常运行，常见的容错机制有备份和重启等。
在分布式计算系统中，还有一些常见的算法原理被广泛应用。
例如，MapReduce算法是一种用于大规模数据处理的分布式计算模型，它将计算任务分为Map和Reduce两个阶段，Map阶段将输入数据映射成中间键值对，Reduce阶段将中间键值对聚合成最终结果。
另外，PageRank算法是一种用于计算网页排名的算法，它通过迭代计算每个网页的重要程度，并根据重要程度进行排序。
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。
分布式系统的体系结构
• Performance optimization: 存储过程: 一个存储过程的SQL指令,是一
套已编制并储存在数据库服务器.
Data Integrity: 触发器:是一种专用类型的存储过程,
保持数据的完整性和一致性
Location of System Services Traditional Relational
• ③数据存储层。即实际意义上的RDBMS。
Logical Components of Information System
Presentation and Application
Resource Manager / Services
Mainframe
Mainframe
• 什么是“dumb” terminals?(哑终端) • 因为它仅仅是终端机上的一个仿真程序,
数据仓库
数据仓库
• Execution and data flow: • Updates and standard queries: to
local DBS • Complex queries: to data warehouse • Data warehouse does not forward
Separation of presentation logic from other layers
什么是API?
• API 就是应用程序编程接口。它是能用 来操作组件、应用程序或者操作系统的 一组函数。
Separation of application logic from storage management
• 什么是数据仓库? • 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主
题的（Subject Oriented）、集成的 （Integrate）、相对稳定的（NonVolatile）、反映历史变化（Time Variant） 的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓 库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先， 数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理， 它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数 据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成 后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而 且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
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。
分布式系统的演进和架构
阶段三：应用服务器集群
系统架构发展到这个阶段，各种问题也会接踵而至：
用户请求交由谁来转发到具体的应用服务器上(谁来负责负载均衡)
用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session，达到
session共享的目的。
那么此时，系统架构又会变成如下方式
阶段三：应用服务器集群
负载均衡又可以分 为软负载和硬负载。 软负载我们可以选 择Nginx、Apache等， 硬负载我们可以选 择F5等。而session 共享问题我们可以 通过配置tomcat的 session共享解决。
阶段七：数据库的水平/垂直拆分
水平拆分:把同一个 表中的数据拆分到 两个甚至更多的数 据库中，水平拆分 的原因是某些业务 数据量已经达到了 单个数据库的瓶颈， 这时可以采取将表 拆分到多个数据库 中。
阶段八：应用的拆分
随着业务的发展，业务量越来越大， 应用的压力越来越大。工程规模也越 来越庞大。这个时候、交易拆分成多个子系统。
阶段四：数据库压力变大，数据库读写分离
架构演变到上面的阶段，并不是终点。通过上面的 设计，应用层的性能被我们拉上来了， 但数据库的 负载也在逐渐增大，那如何去提高数据库层面的性能 呢？有了前面的设计思路以后，我们自然也会想到通 过增加服务器来提高性能。但假如我们单纯的把数据 库一分为二，然后对于数据库的请求，分别负载到两 台数据库服务器上，那必定会造成数据库数据不统一 的问题。 所以我们一般先考虑将数据库读写分离。
阶段七：数据库的水平/垂直拆分
我们的网站演进的变化过程， 交易、商品、用户的数据都还 在同一 个数据库中，尽管采 取了增加缓存，读写分离的方 式，但是随着数据库的压力持 续增加，数据库的瓶颈仍然是 个最大的问题。因此我 们可 以考虑对数据的垂直拆分和水 平拆分。
分布式系统的架构设计模式
分布式系统的架构设计模式包括以下几种：
客户端-服务器模式：客户端与服务器进行交互，获取数据并在客户端进行显示。
三层架构：将系统分为表现层、逻辑层和数据层，简化了应用程序的部署。
大多数Web应用都是三层的。
N层架构：通常指的是Web应用，它进一步将其请求转发给其他企业服务。
3层架构是N层架构的特殊形式。
Peer-to-peer架构：没有专门的机器提供服务或管理网络资源，而是将所有的责任统一分配给所有的机器，称为对等机。
对等体既可以作为客户机，也可以作为服务器。
这种架构的例子包括BitTorrent 和比特币网络。
并发进程：分布式计算架构的另一个基本方面是并发进程之间的通信和协调工作的方法。
通过各种消息传递协议，进程之间可以直接通信，通常是主/从关系。
数据库为中心：实现了网络数据库参数内和参数外的分布式计算功能。
无线传感器网络：传感器节点以无线方式通信，可以感知和传输数据，通常用于环境监测、智能家居等领域。
此外，还有Chubby客户端、Gossip协议、Phi累积故障检测、脑裂等分布式系统的架构设计模式。
这些设计模式有助于构建高效、可
扩展和可靠的分布式系统，满足各种不同的业务需求。
分布式架构原理和实现
分布式架构原理和实现分布式架构是指将一个大型的系统拆分成多个子系统，每个子系统可以在不同的节点上运行。
不同的子系统之间通过网络进行通信和交互，从而实现整个系统的功能。
分布式架构因为其高可扩展性、高性能和易于维护等优点，成为当前架构设计的主流。
下面将围绕分布式架构原理及实现，详细介绍分步骤，来帮助理解这个架构。
1. 拆分系统在设计分布式架构时，首先需要考虑的是如何将整个系统拆分成多个子系统。
通过业务功能或数据关系来进行拆分都是很好的选择。
对于不同的拆分方式，设计方案可能会有所不同，但共同点是需要保证子系统之间的数据一致性和相互关联性。
2. 定义接口拆分系统后，需要为每个子系统定义接口。
接口可以是REST，SOAP或其他形式。
每个子系统之间必须能够互相调用API，以实现数据和控制的共享。
3. 选择通信协议通信协议是指不同子系统之间进行通信和交换数据的规则。
通信协议可以是HTTP，TCP/IP，JMS或其他协议。
不同的协议在传输效率，稳定性等方面有所不同。
要根据具体情况，选择合适的通信协议。
4. 选择数据存储方式分布式系统必须处理大量数据的读取和写入。
为了实现数据的高可用性，可以选择将数据冗余存储在多个地方。
数据存储方式可以是分布式数据库，NoSQL数据库或其他存储方式。
在选择数据存储方式时，应视系统特点进行权衡。
5. 负载均衡和故障转移因为分布式系统使用的是多个节点，因此在设计时需要考虑负载均衡和故障转移。
可以使用硬件负载均衡，软件负载均衡，DNS轮询以及其他负载均衡方式来实现这种平衡。
同时，还需要考虑故障转移，以保证节点出现故障时，系统能够继续正常运行。
6. 安全性在设计分布式架构时，安全性是一个非常重要的方面。
必须考虑数据的安全性和系统的安全性。
可以通过使用SSL / TLS协议，OAuth，Kerberos等安全协议来确保数据的安全性。
同时，还需要考虑分布式系统运行时的安全问题。
以上是分布式架构实现的一些主要步骤。
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。
软件架构的演进与发展趋势
软件架构的演进与发展趋势随着科技的不断进步，软件架构也在不断的演化和发展，从传统架构到微服务架构、去中心化架构再到边缘计算架构，每一种架构都有其优劣之处，也反映了各个时期的需求和趋势。
本文将从软件架构的演进过程和未来发展趋势两个方面对软件架构的整体情况进行探讨。
一、软件架构的演进过程1. 传统架构传统的软件架构通常采用单体架构，将所有的功能模块都放在一个部署包中，这样做的好处是开发简单，部署方便，但是面对复杂的业务需求，这种传统的架构已经不适用了。
2. SOA架构SOA架构（面向服务的架构）是针对传统架构的不足而提出的一种新型的架构。
其核心思想是将软件系统拆分成多个服务，每个服务都是独立的，可独立部署和管理。
这种架构具有易于维护、易于扩展等优点。
3. 微服务架构微服务架构是SOA的升级版，其核心理念是将应用程序切割成小的服务，这些服务可以独立部署、独立运行、独立升级，从而实现更加细粒度的业务划分和更加灵活的部署方式。
微服务架构有着很高的故障容错能力、可扩展性和快速部署的能力，正在成为当下的主流架构。
4. 去中心化架构去中心化架构是一种新型的架构思想，它将数据和应用放在离数据源最近的地方，避免访问远程数据库，从而提高了系统的响应速度。
去中心化架构通常采用区块链等技术实现，可以保证数据安全，降低了系统崩溃的风险。
5. 边缘计算架构边缘计算架构是一种新兴的分布式架构，其基本思想是将计算任务移动到离任务发生地更近的边缘设备上。
边缘计算架构可以提高数据处理和分析的效率，减少数据传输的延迟和带宽需求，是许多物联网、工业互联网等领域的重要技术。
二、软件架构未来的发展趋势1. 云计算和容器化云计算和容器化是未来软件架构发展的重要方向。
云计算可以提供标准化的、易于维护的基础软件环境，而容器化则可以在保障软件运行效率的同时降低成本，提高灵活性。
2. AI和机器学习AI和机器学习已经在许多领域得到广泛应用，未来也将在软件架构设计中扮演越来越重要的角色。
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阶段七：数据库的水平/垂直拆分
我们的网站演进的变化过程， 交易、商品、用户的数据都还 在同一 个数据库中，尽管采 取了增加缓存，读写分离的方 式，但是随着数据库的压力持 续增加，数据库的瓶颈仍然是 个最大的问题。因此我 们可 以考虑对数据的垂直拆分和水 平拆分。
垂直拆分:把数据库中不同业 务数据拆分到不同的数据库。
处理，只需知道 CPU 这个组件的地址就可以了。
主流的分布式架构
微服务的特征
通过服务实现组件化
开发者不再需要协调其它服务部署对本服务的影响。
按业务能力来划分服务和开发团队
开发者可以自由选择开发技术，提供 API 服务
微服务的特征
去中心化
每个微服务有自己私有的数据库持久化业务数据
去解决的问题。
分布式系统的优势
资源共享。系统中的数据、程序、外设等资源都可由各子系统共享，这也是提高性 能价格比的重要方面，同时也增加了系统的适应性与灵活性。
性能价格比高。采用低价的微机构成高性能的系统，与同样功能的大、中型 计算机 相比，分布式多微机系统的价格仅为几分之一甚至几十分之一
采用模块化结构。使系统容易实现通用化与系列化，系统的扩充也很方便，还可以 对系统进行重构，实时地动态分配与管理系统，以适应不同环境和用户的要求。
阶段四：数据库压力变大，数据库读写分离
这个架构设计的变化会带来如 下几个问题：
主从数据库之间的数据需要同 步(可以使用 mysql 自带的 master-slave 方式实现主从复 制)
应用中需要根据业务进行对应 数据源的选择( 采用第三方数 据库中间件，例如 mycat )
阶段五：使用搜索引擎缓解读库的压力
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】。
多个微服务，通常在客户端或者中间层（网关）处理
微服务的特征
基础设施自动化(devops、自动化部署) Java EE部署架构，通过展现层打包WARs，业务层划分到JARs最后部署为EAR
一个大包，而微服务则打开了这个黑盒子，把应用拆分成为一个一个的单个 服务，应用Docker技术，不依赖任何服务器和数据模型，是一个全栈应用， 可以通过自动化方式独立部署，每个服务运行在自己的进程中，通过轻量的 通讯机制联系，经常是基于HTTP资源API，这些服务基于业务能力构建，能 实现集中化管理（因为服务太多，不集中管理就无法DevOps）。
可靠性高。子系统故障一般不会影响全局，可由其它子系统以“容错”方式带故障 运行。各子系统间还可互相诊断、检测和保护，从而提高了整个系统的可靠性。
响应速度快。可通过并行处理或各子系统分别处理来实现快速响应。集中式控制则采 用分时处理方式对多个对象的申请按优先级排队响应，往往滞后与等待时间较长。
较典型的有:dubbo、
webservice、hessian、http、
RMI 等等。前期通过这些技
术能够很好的解决各个服务
之间通信问题，但是， 互联
网的发展是持续的，所以架
构的演变和优化也还在持续。
分布式系统的意义
之所以要发展分布式系统架构，是因为单机系统存在着如下诸多缺点等待被 解决：
升级单机处理能力的性价比越来越低 我们知道单机的处理能力主要依靠 CPU、内存、磁盘。通过升级硬件来这种
分布式系统的演进和架构
背景
随着社会的发展，技术的进步，以前的大型机架构由于高成本、难维护等原 因渐渐地变得不再那么主流了，取而代之的是分布式架构，从大型机到分布 式，经历了好几个阶段，我们弄明白各个阶段的架构，才能更好地理解和体 会分布式架构的好处。
成熟的大型网站的系统架构并非从开始就能设计的非常完美，也并非一开 始就具备高性能、高并发、高可用、安全性等特性，而是随着用户量的增加、 业务功能的扩展逐步演变过来，慢慢的完善的。 针对不同业务特征的系统， 各自都会有自己的侧重点，比如淘宝这类的网站，要解决的重点问题是商品 搜索、下单、支付等问题; 腾讯类的网站，要个种类的业务都 有自己不同的系统架构
我们都知道数据库常常对模 糊查找效率不是很高，像电 商类的网站，搜索是非常核 心的功能，即使是做了读写 分离，这个问题也不能得到 有效解决。那么这个时候我 们就需要引入搜索引擎了， 使用搜索引擎能够大大提升 我们系统的查询速度，但同 时也会带来一 些附加的问题， 比如维护索引的构建、数据 同步到搜索引擎等。
阶段一
这个阶段是网站的初期，也可以认为是互联网发展的早期，系
统架构如上图所示。我们经常会在单台服务器上运行我们所有的程序和软件。
把所有软件和应用都部署在一台机器上，这样就完成一个简单系统的搭建，
在这个阶段的追求的主要是效率。
阶段二：应用服务器和数据库服务器分离
随着网站的上线，访问量逐步上升，服务器的负 载慢慢提高，我们应该在服务器还没有超载的时候就 做好规划、提升网站的负载能力。假若此时已经没办 法在代码层面继续优化提高，那么在单台机器的性能 遇到瓶颈的时候，增加机器是一个比较简单好用的方 式，投入产出比相当高。这个阶段增加机器的主要目 的是将 web 服务器和 数据库服务器拆分开来，这样 做的话不仅提高了单机的负载能力，也提高了整个系 统的容灾能力。
阶段二：应用服务器和数据库服务器分离
这个阶段的系统架 构，应用服务器和 数据库服务器完全 隔离开来，相互互 不影响，大大减少 了网站宕机的风险， 此阶段我们已经开 始关注到应用服务 器的管理了。
阶段三：应用服务器集群
这个阶段，随着访问量的继续不断增加，单台应用服务器已经无法满足我 们的需求。 假设数据库服务器还没有遇到性能问题，那我们可以通过增加应 用服务器的方式来将应用服务器集群化，这样就可以将用户请求分流到各个 服务器中，从而达到继续提升系统负载能力的目的。此时各个应用服务器之 间没有直接的交互，他们都是依赖数据库各自对外提供服务。
阶段六：引入缓存机制缓解数据库的压力
随着访问量的持续不断增加，逐 渐会出现许多用户访问同一内容 的情况，那么对于这些热点数据， 没必要每次都从数据库重读取， 这时我们可以使用到缓存技术， 比如 redis、memcache 来作为我 们应用层的缓存。另外在某些场 景下，如我们对用户的某些 IP 的 访问频率做限制， 那这个放内存 中就又不合适，放数据库又太麻 烦了，那这个时候可以使用 Nosql 的方式比如 mongDB 来代替传统 的关系型数据库。
每个微服务只能访问自己的数据库，而不能访问其它服务的数据库
某些业务场景下，需要在一个事务中更新多个数据库。这种情况也不能
直接访问其它微服务的数据库，而是通过对于微服务进行操作。
数据的去中心化，进一步降低了微服务之间的耦合度，不同服务可以采
用不同的数据库技术（SQL、NoSQL等）。在复杂的业务场景下，如果包含
阶段四：数据库压力变大，数据库读写分离
架构演变到上面的阶段，并不是终点。通过上面的 设计，应用层的性能被我们拉上来了， 但数据库的 负载也在逐渐增大，那如何去提高数据库层面的性能 呢？有了前面的设计思路以后，我们自然也会想到通 过增加服务器来提高性能。但假如我们单纯的把数据 库一分为二，然后对于数据库的请求，分别负载到两 台数据库服务器上，那必定会造成数据库数据不统一 的问题。 所以我们一般先考虑将数据库读写分离。
阶段七：数据库的水平/垂直拆分
水平拆分:把同一个 表中的数据拆分到 两个甚至更多的数 据库中，水平拆分 的原因是某些业务 数据量已经达到了 单个数据库的瓶颈， 这时可以采取将表 拆分到多个数据库 中。
阶段八：应用的拆分
随着业务的发展，业务量越来越大， 应用的压力越来越大。工程规模也越 来越庞大。这个时候就可以考虑将应 用拆分，按照领域模型将我们的用户、 商品、交易拆分成多个子系统。
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
背景
下面我们来简单的模拟一个架构的演变过程。 搭建一个简单的 电商系统，从这个系统中看系统的演变过程。注意的是接下来的演 示模型， 主要关注的是数据量、访问量提升，网站结构的变化， 而不关注具体业务的功能点。其次，这个过程是为了让大家能更好 的了解网站演进过程中的一些问题和应对策略。 假如我们系统具备以下功能: 用户模块:用户注册和管理。 商品模块:商品展示和管理。 交易模块:创建交易及支付结算。
阶段三：应用服务器集群
系统架构发展到这个阶段，各种问题也会接踵而至：
用户请求交由谁来转发到具体的应用服务器上(谁来负责负载均衡)
用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session，达到
session共享的目的。
那么此时，系统架构又会变成如下方式
阶段三：应用服务器集群
负载均衡又可以分 为软负载和硬负载。 软负载我们可以选 择Nginx、Apache等， 硬负载我们可以选 择F5等。而session 共享问题我们可以 通过配置tomcat的 session共享解决。
主流的分布式架构