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。
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。
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：
在现代的分布式系统中，Master 节点扮演着关键的角色，确保集群的稳定性和高可用性。我们将在本文中详细解释 Master 节点的作用、其在分布式系统中的应用、以及如何实现一个简单的示例。
著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP C(一致性)：在分布式系统中，是否立即达到数据同步的效果（平时多说的强一致性）。在分布式系统一定最终会一致的。如果请求完，整个分布式系统同步后才返回结果，叫做强一致性。如果先返回结果，在一定时间后才实现一致性就叫做弱一致性。 A（可用性）：在分布式系统中，其中一些节点出现问题，整个整体是否还可用。还可以从性能角度上考虑，整个分布式系统反应较快也属于达到了可用性。 P（分区容错性）：在分布式系统中，是否可以在有限的时间内达到数据一致的效果，如果因为网络等问题最终没有达到一致性，这时称为出现分区错误。
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。
Key Takeaways 1. 本文首先以现今分布式系统的复杂性和稳定性的需求引出混沌工程概念，并阐述了 OpenChaos 在传统混沌工程之上所做的优化与创新。 2. 第二部分介绍了 OpenChaos 的架构，详细讲解了它的可靠性模型和弹性模型的工作原理，并以两个实战案例展示了 OpenChaos 在实际应用场景中可以发挥的效果。 3. 最后一部分展望未来，提出了 OpenChaos 后续的发展方向。
前面给大家介绍了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop 框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka 等知识体系学习的文章。
在分布式系统中，服务注册与发现是一项至关重要的技术，它能够有效地管理和维护服务实例的状态，提供负载均衡和高可用性支持。ZooKeeper（以下简称 zk）和 Eureka 都是广泛应用于服务注册与发现领域的工具，本文将对它们的特点进行比较分析，重点关注 CAP 理论、集群模式等方面的异同。
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
故事从一次内部分享开始，我们每周组织组内分享，会分享一些技术，中间件，研发流程规范或者业务系统架构等内容，在进行了一系列中间件技术分享之后，会发现其中提及一系列通用的概念，这些是分布式系统所共有的，所以我们简单聊聊分布式概念。
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：
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？
想必大家都对分布式系统有所耳闻，大部分人对分布式都能侃侃而谈，但到了真正实施的时候，才发现其中的不易。今天带大家一起了解一款开源软件，ZooKeeper。它通过一些简单好用的API，来解决分布式系统设计与开发中的难点。
在前面两篇文章中(分布式高可靠之流量控制篇，你也能像大禹一样去治水)(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你一起学习了分布式系统高可靠的关键技术，包括分布式负载均衡和流量控制。除了高可靠，在实际生产中，分布式系统的高可用问题也极其重要。
分布式的概念很早就有了，然而真正在企业中得以广泛应用却是最近几年的事情。互联网的深入深化及大数据应用的兴起，对于IT系统的处理能力及效率都提出了更高的要求。通过松散耦合将多台物理服务器组成一个集群，提供更大的计算能力，这是分布式的核心作用，也是其得以广泛应用的主要原因。 我们邀请数人云王璞老师，为我们分享他在分布式计算方面的深刻理解和独到见解。 遇见未来 未来数据中心的建设战略之分布式 1 作者及其团队介绍 王璞，数人云CEO及创始人，为美国George Mason大学计算机博士，擅长分布式计算、大规模机
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅是通过消息传递进行通信和协调的系统。 首先分布式系统一定是由多个节点组成的系统，一般来说一个节点就是我们的一台计算机；然后这些节点不是孤立的，而是相互连通的；最后，这些连通的节点上部署了我们的组件，并且互相之间的操作会有协同。
分布式一致性是构建可靠的分布式系统的关键要素之一。为了确保数据的一致性和可用性，一致性算法的设计变得至关重要。本文将深入探讨两个与分布式一致性密切相关的主题：Raft 算法和 etcdRaft 存储系统。
微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务（在Java中或许可以直接说成是SpringBoot更易于你的理解），每个小服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建，并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写,以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
本原创入门教程，涵盖ZooKeeper核心内容，通过实例和大量图表，结合实战，帮助学习者理解和运用，任何问题欢迎留言。
一提起“分布式系统”，大家的第一感觉就是好高大上啊，深不可测，看各类大牛关于分布式系统的演讲或者书籍，也大多是一脸懵逼。本文期望用浅显易懂的大白话来就什么是分布式系统、分布式系统有哪些优势、分布式系统
Apache有个非常棒的开源项目叫做Zookeeper，用于管理大量主机的分布式协调服务，很多人对Zookeeper的原理不太了解，那么本文瑞哥就带大家学习一下Zookeeper的基本原理。
程序运行中，并发性操作很常见，比如同一个分布式系统中的多个节点，同时访问一个共享资源（数据库，分布式存储）
分布式事务是指在分布式系统上实现事务，同样需要保证 ACID，尤其是一致性。 分布式事务保证强一致性，但牺牲可用性。
两年前我作为一名拥有后台开发经验的移动端软件工程师入职 Uber，并负责 APP 端支付功能的开发以及重构。后来我进入了工程师管理团队，并独立带领一个团队。由于我的团队负责很多后端支付相关的系统，因此我有更多的机会接触整个支付系统的后端知识。
本文主要探讨了分布式和负载均衡在大型分布式系统中的重要性，以及如何在分布式系统中实现负载均衡。通过引入负载均衡器，可以在高并发情况下，将用户请求分发到多台服务器上，避免单个服务器过载。同时，文章还提到了分布式系统中的数据一致性问题，并针对该问题提出了一种解决方案。此外，文章还介绍了常用的负载均衡算法，并提醒大家在实际应用中要注意均衡策略的选择，避免出现单点故障和性能瓶颈。
传统的单机系统，虽然可以多核共享内存、磁盘等资源，但是当计算与存储能力无法满足大规模数据处理的需要时，面对自身CPU与存储无法扩展的先天限制，单机系统就力不从心了。 1．分布式系统的架构 所谓的分布式系统，即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统，一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。本书介绍的Spark分布式计算框架，可以看作分布式软件系统的组成部分，基于Spark，开发者可以编写分布式计算程序。 直观来看，大规模分布式系统由许多计算单元构成，每个计算单元之间松耦合。同时，每
微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务，每个小服务运行在自 己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是 HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建， 并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写，以及不同数据 存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
微服务准确的说是微服务架构，而分布式则有分布式系统和分布式架构之说，为了不引起不必要的误会，这里统一指分布式架构。
我们在Mysql系列文章中已经介绍过，我们常用的InnoDB存储引擎是支持事务的。这里所说的事务由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。事务保证了这一组操作要么都成功，要么都失败；并且事务提交之后，数据不会丢失。总结下来就是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），即ACID四个特性。这种事务是针对单个数据库的，数据库底层只是在单个计算机内部通过一系列机制实现了ACID特性，不需要与其他外部数据源进行交互。从系统架构上划分，这属于集中式系统架构，这也符合早期做的传统软件项目的特点，没有负载均衡，都是单机运行，而数据库也是单台，只是做数据库备份，在主库宕掉时，切换到从库即可。
分布式协同，也叫分布式协调，是在计算机网络中，不同的硬件或软件组件完成各自的任务，然后通过协同工作来解决问题。
「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」
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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。
我们每天都在谈论分布式架构，也有朋友经常问我分布式架构到底是个什么的架构。其实简单来说就是，分布式系统架构就是将多个服务器资源统一管理起来，然后挑选合适的服务器去处理用户的请求或者指定的任务。当然分布式系统技术肯定不是这一篇能讲清楚的，前面也讲了两篇了，忘记了的可以回顾下(不好意思，懂分布式事务的你真的很了不起，下篇，面试是不是经常被问到分布式系统核心问题，这一次没人难倒你)我也会一直讲这方面技术的。
1 Redis分布式算法原理 1.1 传统分布式算法 举个例子 蓝色表与4个节点时相同槽 1.2 Consistent hashing一致性算法原理 环形 hash 空间：按照常用的 hash 算法来将对应的 key 哈希到一个具有 232 个桶的空间，即（0-232-1）的数字空间中，现在我们将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形 把数据通过一定的 hash 算法映射到环上 3 将机器通过一定的 hash 算法映射到环上 4节点按顺时针转动，遇到的第一个机器，就把数据放
我们常常会听说，某个互联网应用的服务器端系统多么牛逼，比如QQ、微信、淘宝。那么，一个互联网应用的服务器端系统，到底牛逼在什么地方？为什么海量的用户访问，会让一个服务器端系统变得更复杂？本文就是想从最基本的地方开始，探寻服务器端系统技术的基础概念。
根据ZooKeeper官网定义：ZooKeeper是一个集中式服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。每次实现它们时，都需要做大量工作来修复不可避免的错误和竞争条件。由于难以实现这些类型的服务，应用程序最初通常会忽略这些服务，这使得它们在发生变化时变得脆弱，难以管理。即使做得正确，在部署应用程序时，这些服务的不同实现也会导致管理复杂性。
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。
由于这系列文章实在是太长，所以很抱歉发错了顺序，这应该是第二篇，不过单独来看也是可以成文的。 目录服务（ZooKeeper） 分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如自己的负责模块，自己的负载情况，对某些数据的掌握等等。而这些和其他进程相关的数据，在故障恢复、扩容缩容的时候变得非常重要。 简单的分布式系统，可以通过静态的配置文件，来记录这些数据：进程之间的连接对应关系，他们的IP地址和端口，等等。然而一个自动化程度高的分布式系统，必然要求这些状态数据都是动态保存的
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。
alibaba有好几个分布式框架，主要有：进行远程调用(类似于RMI的这种远程调用)的(dubbo、hsf)，jms消息服务(napoli、notify)，KV数据库(tair)等。 这个框架/工具/产品在实现的时候，都考虑到了容灾，扩展，负载均衡，于是出现一个配置中心(ConfigServer)的东西来解决这些问题。
该文介绍了分布式系统的基本概念、设计原则、关键技术、实践案例以及未来展望。主要目的是让读者快速了解分布式系统的来龙去脉，了解它的产生背景、使用场景、主要使用技术以及优秀的实践案例。
在分布式系统中，如何确保一致性始终是绕不开的话题。无论是对分布式事务的处理、数据副本之间的同步，还是集群节点状态的管理。为此，就诞生了很多分布式一致性算法和协议，比如Paxos算法、ZAB协议、Raft算法、以及当下比较火的区块链共识机制。
研究生阶段学习的分布式原理与泛型几乎忘完了，当初不怎么懂。。。现在工作中发现大数据技术的底层还是分布式系统，那么重新拾起，总结下~
distributed system is one in which components located at networked computers communicate and coordinate their actions only by passing messages（分布式系统是指位于网络计算机的组件仅通过传递消息来通信和协调其行为的系统。）
这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往对系统的性能影响大。
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