MySQL大型分布式集群

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分布式与集群的区别

分布式任务处理服务：负责具体的业务逻辑处理

分布式节点注册和查询：负责管理所有分布式节点的命名和物理信息的注册与查询，是节点之间联系的桥梁

分布式DB：分布式结构化数据存取

分布式Cache：分布式缓存数据（非持久化）存取

分布式文件：分布式文件存取

网络通信：节点之间的网络数据通信

监控管理：搜集、监控和诊断所有节点运行状态

分布式编程语言：用于分布式环境下的专有编程语言，比如Elang、Scala

分布式算法：为解决分布式环境下一些特有问题的算法，比如解决一致性问题的Paxos算法。集群是个物理形态，分布式是个工作方式。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。分布式是相对中心化而来，强调的是任务在多个物理隔离的节点上进行。中心化带来的主要问题是可靠性，若中心节点宕机则整个系统不可用，分布式除了解决部分中心化问题，也倾向于分散负载，但分布式会带来很多的其他问题，最主要的就是一致性。集群就是逻辑上处理同一任务的机器集合，可以属于同一机房，也可分属不同的机房。分布式这个概念可以运行在某个集群里面，某个集群也可作为分布式概念的一个节点。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。(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）

而采用集群方案，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，1小时后，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！集群一般被分为三种类型，高可用集群如RHCS、LifeKeeper等，负载均衡集群如LVS等、高性能运算集群;分布式应该是高性能运算集群范畴内。 分布式：不同的业务模块部署在不同的服务器上或者同一个业务模块分拆多个子业务，部署在不同的服务器上，解决高并发的问题。集群：同一个业务部署在多台机器上，提高系统可用性。

MySQL大型分布式集群

通过分布式集群和分库分表两部分内容进行分析：

1、主要解决针对大型网站架构中持久化部分中，大量数据存储以及高并发访问所带来是数据读写问题。分布式是将一个业务拆分为多个子业务，部署在不同的服务器上。集群是同一个业务，部署在多个服务器上。

2、着重对数据切分做了细致丰富的讲解，从数据切分的原理出发，一步一步深入理解数据的切分，通过深入理解各种切分策略来设计和优化我们的系统。这部分中我们还用到了数据库中间件和客户端组件来进行数据的切分，让广大网友能够对数据的切分从理论到实战都会有一个质的飞跃。通过分布式+集群的方式来提高io的吞吐量，以及数据库的主从复制，主主复制，负载均衡，高可用，分库分表以及数据库中间件的使用。

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