在计算机科学领域中，集群（Cluster）和分布式（Distributed）是两个常用但概念不同的术语。它们在设计和实现大规模计算系统时扮演着重要的角色。本文将深入探讨集群与分布式的区别，并讨论它们如何在实际应用中相互关联。
接口使用的什么技术（dubbo、webService、httpclient等是否了解）；
后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，两个厨师的关系是集群。
现在微服务开发是一个很流行的趋势,与人交谈如果说不知道微服务是什么东西倒显得落后了，但是、和微服务相近概念还有集群、分布式，这几个概念总容易让人混淆，那么本文就以简单通俗的方式来讲解他们的概念和区别，方便大家理解和记忆。
大家好，我是田哥。最近给大家整理了一份分布式面试题，一共有121道，后面会不断增加，争取做到全网最全的分布式面试题。大部分题目都是来自小伙伴们在面试中被问到后，反馈到我这里的。也由此可知，下一个被问到的估计就是你。
互联网特别是电商平台，阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等，都是典型的高并发场景。
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。-百度百科
说到分布式，这是一块比较重要的知识。本章会介绍什么是分布式，分布式的作用，单体和分布式的比较，CAP定理，集群、分布式与微服务的区别。主要以概念理解为主，为后面的学习打下知识基础。
集群是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现相同的业务，做相同的事；但是每台服务器并不是缺一不可，存在的主要作用是缓解并发能力和单点故障转移问题。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对大并发，要实现高可用，既需要分布式，也离不开集群。
注册中心：没有必要将数据持久化到数据库中，可以持久化到本地硬盘。（需要在 注册中心的 server-addr 指定 nacos 的服务，可以指定多个）
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。
现在的互联网，几乎常见的复杂系统都会使用分布式架构，如果在不清楚概念之前，刚接触分布式架构这个名词会感觉十分的高大上，其实在对比单服务，集群服务之后，你就会发现本质上都是一样的。
集群是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现相同的业务，做相同的事情。但是每台服务器并不是缺一不可，存在的作用主要是缓解并发压力和单点故障转移问题。我们可以利用一些廉价的符合工业标准的硬件构造高扩展、高性能、低成本、高可用的系统。
Dubbo和Spring Cloud相关 Dubbo 你说你了解dubbo，能讲一下dubbo的基本原理吗？ dubbo支持的通信协议和序列化协议？dubbo负载均衡和集群容错策略有哪些？dubbo的
多台服务器组成的一组计算机，作为一个整体存在，向用户提供一组网络资源，这些单个的服务器就是集群的节点。
分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流，吵得很热的云计算实际上只是包装在分布式之外的商业概念，很多开发者（包括我）都想加入研究云计算这个潮流，在 Google 上通过 “云计算” 这个关键词来查询资料，查到的都是些概念性或商业性的宣传资料，其实真正需要深入的还是那个早以被人熟知的概念——分布式。
随着分布式事务的出现，传统的单机事务模型（ACID）已经无法胜任，尤其是对于一个高访问量、高并发的互联网分布式系统来说。
IDF05（Intel Developer Forum 2005）上，Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事，半开玩笑当众单膝下跪致歉，给广大软件开发者一个明显的信号，单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束，分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流。
随着业务的拓展，功能越来越多。把所有的功能都放在同一个服务下，代码混合交错，造成维护困难，也容易造成某一小bug导致整个服务不可用。因此我们会按业务功能会拆分成多个不同的服务（微服务的形成），多个服务组成的系统，有个响亮的名字：分布式系统；而系统中的服务状态我们该怎么去管理，有什么相关的理论呢？
在IDF05（Intel Developer Forum 2005）上，Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事，半开玩笑当众单膝下跪致歉，给广大软件开发者一个明显的信号，单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束，分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流。
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： image.png 先说区别： 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。 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。 举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前
在IDF05（Intel Developer Forum 2005）上，Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事，半开玩笑当众单膝下跪致歉，给广大软件开发者一个明显的信号，单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束，分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流，吵得很热的云计算实际上只是包装在分布式之外的商业概念，很多开发者（包括我）都想加入研究云计算这个潮流，在google上通过“云计算”这个关键词来查询资料，查到的都是些概念性或商业性的宣传资料，其实真正需要深入的还是那个早以被人熟知的概念------分布式。
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：
分布式、微服务、集群和SOA（面向服务的架构）是现代软件架构中的一些重要概念，它们之间有一些联系和关系，但又有一些区别。下面是它们之间的关系解释：
简单的说，“分工协作，专人做专事”就是分布式的概念。就好比你是你们公司唯一的码农，那么前后端都需要你自己来开发（单体架构），但随着业务的增长，你确实忙不过来了，老板给你招来了一个前端，那么你就只需要专注后端开发就行了（分布式）。但是软件的分布式搭建远远不像现实例子中这么简单，需要考虑和处理很多方面的问题，我们先了解以下几个常见的概念：
「CAP定理，简单来说就是分布式系统不可能同时满足Consistency 一致性、Availability 可用性、Partition Tolerance 分区容错性三个要素」
Hadoop的部署模式有四种：本地模式、伪分布式模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。
Google Chubby的作者Mike Burrows曾说：“这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它算法都是残次品。”由此可见，raft、zab等一致性算法都是在paxos的基础上通过增加或者调整一些限制条件演进而来的。目前Paxos算法在Google的Chubby、MegaStore、Spanner等系统中得到了应用，而raft在redis集群的leader选举中有很好地应用，zab则是雅虎工程师针对zookeeper设计的分布式一致性算法。paxos实际上又分为Basic Paxos、Fast Paxos和Multi-Paxos，而前两者只能对一个值形成决议，因此它们几乎只是用来做理论研究，并不直接应用在实际工程中。因而本文后面提到的Paxos，实际上指的都是Multi-Paxos。
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前，大家先思考一个问题，为什么要进行分布式架构？ 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统，也根本没必要进行分布式系统架构，为什么？因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候，根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了，一般会怎么解决呢？ 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展，首先要找到当前性能的瓶颈点，是CPU，是内存，是硬盘，还是带宽。砸钱加CPU，砸钱换SSD硬盘，砸钱换1T内存，这通常是解决问题最直接也最高效
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前，大家先思考一个问题，为什么要进行分布式架构？ 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统，也根本没必要进行分布式系统架构，为什么？因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候，根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了，一般会怎么解决呢？ 首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展，首先要找到当前性能的瓶颈点，是CPU，是内存，是硬盘，还是带宽。砸钱加CPU，砸钱换SSD硬盘，砸钱换1T内存，这通常是解决问题最直接也最高
今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前，大家先思考一个问题，为什么要进行分布式架构？
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102854828 简介：带你剖析elastic search分布式⼯作原理 前言 Elasticsearch 是分布式的，但是对于我们开发者来说并未过多的参与其中，我们只需启动对应数量的节点，并给它们分配相同的 cluster.name 让它们归属于同⼀个
Java开发五年多.投递阿里、腾讯、头条、美团、京东等各互联网公司的高级Java岗位，最终得到了美团的面试机会，并成功拿下美团高级Java岗的offer。美团Java岗四面，前三面都是技术面，第四面是HR面，下面是面试题！
这些面试题来自于我的老乡读者分享，很厉害，2年经验，面试几个月拿下了N个Offer，包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
Redisson和它俩的区别就像一个用鼠标操作图形化界面，一个用命令行操作文件。Redisson是更高层的抽象，Jedis和Lettuce是Redis命令的封装。
分布式系统从诞生发展到现在已经走过十几个年头了，其中伴随着一些很重要的基础理论，正式这些影响深渊的基础理论，奠定了分布式系统的见识基础，造就了分布式领域的一座座宏伟大厦。为了练就一身武功，让我们从这些
首先，分布式系统的首要目标是提升系统的整体性能和吞吐量。如果最终设计出来的分布式系统占用了10台机器才勉强达到单机系统的两倍性能，那么这个分布式系统还有存在的价值吗？另外，及时采用了分布式架构，也仍然需要尽力提升单机上的程序性能，是的整体性能达到最高。所以，我们忍让需要掌握高薪更难单机程序的设计何编程技巧，例如多线程并发编程、多进程高性能IPC通信、高性能的网络框架等。
选择典型的集群规划，即一台Master，两台Slave的设置。 主机名及局域网IP配置如下：
在孙悟空的七十二变中，我觉得最厉害的是分身能力，这也是他百试不得其爽的终极大招，每每都能打得妖怪摸不着北。
首先得知道什么是分布式，以及和集群的区别？ 分布式：一个业务分拆成多个子业务，部署在不同的服务器上，多半是为了业务解耦，不同的业务可以分别部署，互不干扰，只在需要时相互调用，提升效率。 集群：同一个业务，部署在多个服务器上，多半是为了解决高并发，高访问量，提高系统性能。 ##RMI RMI（Remote Method Invocation）即远程方法调用，是java在JDK1.1中实现的一组用于开发分布式应用程序的API，它大大增强了Java开发分布式应用的能力。 (RMI的具体用法这里不说了，在我另一篇文章中已经有讲解了) 知道了分布式，就知道RMI到底用来干嘛的了，就是用来让不同业务的子系统之间进行服务调用，例如A系统要调用B系统的某个方法，就可以用RMI实现。 但是RMI本身并没有集群的功能，就是同一个业务部署了多台服务器，他只会根据你配置的ip地址，端口去调用其中一台，不会去调用另外的，所以， 怎么去有规则的调用另外的服务器就是负载均衡的工作了，这需要你自己实现。 总结：RMI能实现分布式服务，但单凭他自己不支持集群。
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版 大快DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
根据百度的解释： 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
Docker Swarm是Docker自带的一个集群管理模块。他能够实现Docker集群的创建和管理。
如此复杂的业务关系， 想要靠人来解决是不可能的， 所以微服务提供了一个组件—–注册中心
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