为了找到答案,我已经阅读了问题分布式版本控制系统,但是这个问题是不同的,它是在比较“分布式版本控制系统”和其他“分布式系统”时出现的。
当我看到诸如“分布式数据库”、“分布式缓存”和“分布式计算”这样的词“分布式”时,我发现数据或计算实际上是通过网络分布的。在这里,“分布式”一词的意思是“分割(不总是一样)”。例如,在Hazelcast中,“分布式缓存系统”中的密钥实际上是在提供的节点之间分配的。但我在“分布式版本控制系统”中没有发现这种相似之处。
发布于 2018-11-05 15:59:51
关于版本控制系统,“分布式”只是“集中式”的反义词。集中式版本控制系统有一个中央或主服务器。它可能有也可能没有额外的服务器,但是如果它有额外的服务器,如果这些服务器与指定的中央服务器不一致,那么这些服务器就是错误的:中央服务器是真相的来源。在分布式版本控制系统中,没有这样的服务器:所有的存储库都是对等的,至少从设计的角度来看是这样的。当然,任何具有分布式设计的系统都可以像集中式一样使用。通过指定一个Git存储库作为更新的主要存储库,可以以这种方式使用Git。
当我看到诸如“分布式数据库”、“分布式缓存”和“分布式计算”这样的词“分布式”时,我发现数据或计算实际上是通过网络分布的。在这里,“分布式”一词的意思是“分割(不总是一样)”。例如,在Hazelcast中,“分布式缓存系统”中的密钥实际上是在提供的节点之间分配的。但我在“分布式版本控制系统”中没有发现这种相似之处。
具有复制的分布式数据库不一定要划分它们的存储。例如,蚀刻使用法定人数制度来选举领导者;仲裁的所有成员都试图保持数据的最新副本。多处理器系统中的缓存行为通常也是分布式存储的一种形式,尽管通常情况下耦合性要强得多。参见,例如,维基百科条目用于缓存一致性。具有复制的分布式系统通常可以通过一致性模型进行分类。
(快速搜索表明Hazelcast有处理节点故障的备份,因此它们也必须使用某种一致性模型。如果分布式系统中的某些数据子集仅存储在单个节点上,则如果节点失败,则这些数据变得不可用。由于失败的概率通常会随着节点数目的增加而增加,这通常是不可接受的。
https://stackoverflow.com/questions/53149498
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