分布式和集群的区别与联系

分布式和集群都是用来提高系统效率的，只是方式不同

分布式：一个业务拆成多个子业务，部署在不同的服务器上，以缩短单个任务的执行时间来提升效率

集群：同一个业务，部署在多个服务器上，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(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）

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

在客户端看来，一个集群就是一个服务实体，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，集群提供了两个关键特性：

（1）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

（2）高可用性－集群通过服务实体冗余避免了服务出错，集群中，如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会立即接管，增强了应用的可用性

分布式和集群通常结合起来使用，分布式提供了去中心化的能力，可以把系统的不同业务拆分出来，不同的服务器提供不同的业务服务，解决了之前单一入口压力过大问题，但当某个服务器出现问题，此服务器中的业务就失效了，集群提供了高可用性能力，就可以对每个业务构建集群，这样就保证了业务稳定性，集群同时还有很好的扩展性，当某个业务压力过大时，可以对此业务所在集群动态添加服务器，增强此业务的性能