本文目录
- 分散式架构的特点
- 现在主流开源分布式系统架构都有哪些
- 分布式系统架构解决的三大问题
- 什么是分布式架构
- 各种分布式系统的架构和部署图有何关系
- 北大青鸟java培训：微服务与分布式系统架构问题如何解决
- 什么是分布式系统架构
- 分布式架构和分布式系统存储研发的区别是什么
分散式架构的特点
分布式架构的特点在《分布式系统概念与设计》一书中，对分布式系统做了如下定义：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，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。上面这个简单的定义涵盖了几乎所有有效地部署了网络化计算机的系统。严格来说，同一个分布式系统中的计算机在空间部署上是可以随意分布的，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能在不同的机房中，甚至分布在不同的城市。 3.分布式架构的特征（1）分布性分布式系统中的多台计算机都会在空间上随意分布，同时，机器的分布情况也会随时变动。（2）对等性分布式系统中的计算机没有主/从之分，既没有控制整个系统的主机，也没有被控制的从机，组成分布式系统的所有计算机节点都是对等的。副本（Replica）是分布式系统最常见的概念之一，指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。在常见的分布式系统中，为了对外提供高可用的服务，我们往往会对数据和服务进行副本处理。数据副本是指在不同的节点上持久化同一份数据，当某一个节点上存储的数据丢失时，可以从副本上读取该数据，这是解决分布式系统数据丢失问题最为有效的手段。另一类副本是服务副本，指多个节点提供同样的服务，当每个节点都有能力接收来自外部的请求并进行相应的处理。（3）并发性在“问题的提出”部分，我们已经提到的与“更新的并发行”相关的内容。在一个计算机网络中，程序运行过程中的并发性操作，是非常常见的行为，例如同一个分布式系统中的多个节点，可能会并发地操作一些共享的资源，诸如数据库或分布式存储等，如何准确并高效地协调分布式并发操作也成为了分布式系统架构与设计中最大的挑战之一。（4）缺乏全局时钟在上面的讲解中，我们已经了解到，一个典型的分布式系统是由一系列在空间上随意分布的多个进程组成的，具有明显的分布性，这些进程之间通过交换消息来进行相互通信。因此，在分布式系统中，很难定义两个事件究竟谁先谁后，原因就是因为分布式系统缺乏一个全局的时钟序列控制。关于分布式系统的时钟和事件顺序，在Leslie Lamport的经典论文 Time，Clocks，and the Ordering of Events in a Distributed System中已经做了非常深刻的讲解。（5）故障总是会发生组成分布式系统的所有计算机，都有可能发生任何形式的故障。一个被大量工程实践所检验过的黄金定理是：任何在设计阶段考虑到的异常情况，一定会在系统实际运行时发生，并且，在系统实际运行过程中还会遇到很多在设计时未能考虑到的异常故障。所以，除非需求指标允许，在系统设计时不能放过任何异常情况。
现在主流开源分布式系统架构都有哪些
您好，很高兴为您解答。1：MapReduce(MR)，最为general和流行的一个分布式计算框架，其开源实现Hadoop已经得到了极为广泛的运用（Facebook,Yahoo!等等），同时在Hadoop基础上发展起来的项目也有很多（Hive是发展最好的），另外像Cloudera，Hortonworks，MapR这样的在Hadoop基础上发展起来的公司也有很多。2：Pregel，和MR一样也是Google发明的，其优势是在完成一些适合于抽象为图算法的应用的计算时可以更为高效，Giraph可以算是一个比较好的发展中的开源实现。3：Storm，Twitter的项目，号称Hadoop的实时计算平台，对于一些需要realtimeperformance的job可以拥有比MR更高的效率。4：Spark，UCBerkeleyAMPLab的项目，其很好地利用了JVM中的heap，对于中间计算结果可以有更好的缓存支持，因此其在performance上要比MR高出很多。Shark是其基础上类似于Hive的一个项目。5：Dryad和Scope，都是MR（MicrosoftResearch）的项目，从paper上来看Dryad是一个更为generalpurpose的计算框架，在vertices里实现计算，通过channels实现communication，两者组成一个graphworkflow；而Scope有点类似于Hive和Shark，都是将某种类似于SQL的scriptlanguage编译成可以在底层分布式平台上计算的job。但是这两个项目因为不开源，所以资料不多，也没有开源项目那样的community。当然还有其他很多，比如Google的Dremel，Yale的HadoopDB（现在已经商业化叫做Hadapt）。如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】希望我的回答对您有所帮助，望采纳！~O(∩_∩)O~
分布式系统架构解决的三大问题
分布式系统定义：建立在网络之上的软件系统，彼此之间通过消息传递进行通信和协调的系统，展 现给用户是一个统一的整体。
分布式系统架构需要解决三大问题
什么是吞吐量？
能接收多少请求，能返回多少请求。一般单位时间内能处理多少请求，如每秒处理多少请求，一般叫QPS，如果更严格的QTS每秒处理事务数
这里有几个概念表达同一件事
1.吞吐量：指QPS
2.并发量：指同一时间内的连接数
3.性能：指响应时间
这里数据来源于压测，并发量越大，QPS也会升高，在并发量一定范围内响应时间是不变的，当并发量无线增大时，响应时间会增高，增高到一定程度就会下降。
如何提升吞吐量？
单机性能不足需要扩容部署，多台机器同时提供服务，形成集群部署，流量请求过来均匀的把流量分配到每台机器。如果依然存在瓶颈，先扩容后找原因，最终决定性能的可能不是应用系统，可能是数据库，因为它是长连接独占的同步交互。如果数据库性能不足，应用扩容太多也没有用，因为最终流量都要达到数据库中，因此数据库也需要扩容。
总结：要想提升吞吐量，唯一解决办法就是扩容，扩容不但解决消息堆积问题，还能提升请求耗时。
如何提升可用性？
解决可用性的唯一手段就是冗余，冗余就要解决副本与副本之间的一致性问题，分布式一致性问题就构成了分布式理论的核心，即CAP问题。
C：一致性
A：可用性
P：分区容错性
分布式场景中当发生故障时P是必须存在，当解决一致性时无法解决可用性，当解决可用性时无法解决一致性，所以三种不都能同时满足，只能选择任意两种。要么选择CP，要么选择AP。注意只有在发生故障时才会这么选择，当正常场景下三种均满足。
如何解决扩展性？
扩展性分功能扩展和集群扩展。
什么是分布式架构
分布式架构是 分布式计算技术的应用和工具，目前成熟的技术包括J2EE, CORBA和.NET(DCOM)。一、分布式计算技术的形成CORBA (Common Object Request Broker Architecture) 是在1992年由OMG(Open Management Group) 组织提出的。那时的分布式应用环境都采用Client/Server架构，CORBA的应用很大程度的提高了分布式应用软件的开发效率。当时的另一种分布式系统开发工具是Microsoft的DCOM(Distributed Common Object Model)。Microsoft为了使在Windows平台上开发的各种应用软件产品的功能能够在运行时(Runtime)相互调用(比如在Microsoft Word中直接Excel文件)，实现了OLE(Linked and Embedded Object)技术，后来这个技术衍生为COM(Common Object Model)。随着Internet的普及和网络服务(Web Services)的广泛应用, Browser/Server架构的模式逐渐体现出它的优势。 于是，Sun公司在其Java技术的基础上推出了应用于B/S架构的J2EE的开发和应用平台;Microsoft也在其DCOM技术的基础上推出了主要面向B/S应用的.NET开发和应用平台。二、使用的协议.NET中涵盖的DCOM技术和CORBA一样，在网络传输层都采用TCP/IP协议;也都有自己的IDL规范。所不同的是，在TCP/IP之上，CORBA采用GIOP/IIOP协议，所有CORBA服务器以IIOP通信，形成了ORB软件通道;J2EE的RMI曾经采用独立的通信协议，目前已经改为RMI/IIOP，体现了J2EE的开放性;DCOM也有自己的通信协议(TCP在135端口的服务)，但微软没有公开这个协议的规范;同样，CORBA的IDL采用类C++的定义，是公开的规范;DCOM的IDL的文件虽然是文本形式的，微软没有正式公布它的规范，在使用中，.NET的IDL是由开发工具生成的。三、应用的环境关于.NET，比尔盖茨这样说:“简单地说，.NET是以微软的各种产品为开发工具和应用平台， 实现基于XML的网络服务。”由此也可以看出，.NET在Microsoft的世界里功能强大，但对于Unix和Linux这些在服务器市场占主要份额的系统，.NET显得束手无策。因此，J2EE显示了它跨平台的优势，为网络服务商提供了很好的面向前端(front-end)的开发和应用平台, 随着网络服务进一步广泛应用和服务集成度的提高, 在网络服务提供商的后台会形成越来越庞大的分布式计算环境, CORBA模块结构更适合后台(back-end)的多种服务, 例如网络服务的计费程序等. 因此可以看出, J2EE和CORBA技术在网络服务(Web Services)这片蓝天下, 各自有自己的海洋和陆地。如果在前端(front-end)使用了.NET开发平台，那么在后端(back-end)的分布式结构中，DCOM就是理想的选择。J2EE是纯Java技术，很多测试显示RMI(Java)服务器的响应速度远远低于非Java的CORBA服务器。因此，在一些对数据处理速度和响应时间要求较高的系统开发中，要对RMI和CORBA的性能进行测试对比后再做选择。四、应用软件的开发和维护从应用软件的开发过程的角度看, J2EE是完全开放式的平台, 体现为既面向设计人员, 也面向开发人员的规范; CORBA也是一种规范, 但更多体现为中间产品, CORBA产品的提供商才是这种规范的真正执行者, 对应用开发的程序员而言, 只要了解IDL语言的规范, 不必详细知道ORB/GIOP/IIOP的协议细节。.NET作为Microsoft在网络环境的主打, 体现为一系列产品化的开发工具, 比如C#, C++, 等。这些开发工具是直接针对应用开发人员的。其实Sun公司提供的J2EE也是由许多软件包(应用API)来面对开发人员的。从软件开发成本与周期以及软件的维护角度看，J2EE比CORBA有以上优势。五、应用前景对于分布式计算技术的架构，不能绝对地说哪一个更好，只能说哪一个更合适。针对不同的软件项目需求，具体分析才是明智的选择。从宏观市场看，CORBA产品的销售并没有想象那样给CORBA产品提供商带来可观的利润;而J2EE的呼声也高于.NET; 随着J2EE中RMI/IIOP与CORBA接口的完善，再加上开发费用的考虑和使用的方便性，J2EE一揽子开放的环境会是人们首先考虑的选择;但CORBA标准的强壮的兼容性，也使这种技术在大型系统开发中会占有一席之地。
各种分布式系统的架构和部署图有何关系
1.系统架构图是个统称，其实包括逻辑架构图、部署架构图、运行架构图、网络架构图等。因此系统架构图是个比较广泛的概念。2.逻辑架构图一般说的某个软件系统的内部包、类、对象之间的逻辑关联关系，如继承、泛化、关联等。3.部署架构图描述的是一个软件部署到现实环境的布置情况，因此一般在图形上是表示软件的某个部分、组件在对应硬件环境下的物理与调用关系。如分布式系统，这个图是肯定需要绘制的。这些图的理解，关键是要自己去动手绘制才会加深理解，你可以多看看别人的图。希望对你有帮助！
北大青鸟java培训：微服务与分布式系统架构问题如何解决
什么是分布式系统架构
分布式应用程序就是指应用程序分布在不同计算机上，通过网络来共同完成一项任务，通常为服务器/客户端模式。更广义上理解“分布”，不只是应用程序，还包括数据库等，分布在不同计算机，完成同一个任务。之所以要把一个应用程序分布在不同的计算机上，主要有两个目的：1) 分散服务器的压力大型系统中，模块众多，并发量大，仅用一个服务器承载往往会发生压力过大而导致系统瘫痪的情况。可以在横向和纵向两方面来进行拆分，把这些模块部署到不同的服务器上。这样整个系统的压力就分布到了不同的服务器上。l 横向：按功能划分。l 纵向：N层架构，其中的一些层分布到不同的服务器上（分层的概念会在后文进行介绍）。2) 提供服务，功能重用使用服务进行功能重用比使用组件进行代码重用更进一层。举例来说，如果在一个系统中的三个模块都需要用到报表功能，一种方法是把报表功能做成一个单独的组件，然后让三个模块都引用这个组件，计算操作由三个模块各自进行；另一种方法是把报表功能做成单独的服务，让这三个模块直接使用这个服务来获取数据，所有的计算操作都在一处进行，很明显后者的方案会比前者好得多。服务不仅能对内提供还能对外提供，如果其他合作伙伴需要使用我们的报表服务，我们又不想直接把所有的信息都公开给它们。在这种情况下组件方式就不是很合理了，通过公开服务并对服务的使用方做授权和验证，那么我们既能保证合作伙伴能得到他们需要的数据，又能保证核心的数据不公开。
分布式架构和分布式系统存储研发的区别是什么
分布式架构是软件系统 分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成。 hps+ssan多节点+ibm6000服务器+Oraclerac是一套基于全闪存融合扩容hds的分布式存储系统。 在这个上面允许的xx云软件，是一个基于分布式架构的软件系统 人才少，需求量大是什么意思？ 我基本上除了阿里王博士，和阿里超融合一体机的相关负责人，还没有见过听说过能一个人把整套分布式系统存储技术搞定的 所以你说的人才少是合理的 需求量大就存疑了....... 人家大厂研发好了，一般技术人员去实施运维就好了啊 以联想为例，他的超融合一体机研发，需求量大么... 哦，博士确实挺缺的....分布式架构是软件系统 分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成 数字经济时代，各个企业、个人都在生产数据，利用数据，数据也在 社会 中不断流动、循环，为这个时代创造着价值与机遇。尽管数据如此珍贵，但我们仍然会听到在集中式存储场景中，由于网络攻击、火灾、地震而造成数据故障、丢失等问题。 为了防止数据出现故障、数据丢失、服务器出错、数据无法恢复等情况，越来越多企业开始把集中存储转变为分布式存储。分布式存储，类似于“把鸡蛋放到不同的篮子里”，简单来说就是把一张照片或文件切碎并放在不同的存储服务器上，任何人都可以成为节点，任何人都可以成为中心，因此，无论数据中心发生数据丢失，数据存储都可以实现永久存储，只要存在存储服务器，就能恢复数据。 其实，分布式存储已经不是什么新鲜事物，而是经历了多年的积累和发展，用户对支撑的服务器需求也越来越明确：相比传统服务器，分布式存储需要更大存储容量，兼具性能的同时，还要更灵活的存储能力，专门的存储服务器应运而生。 存储服务器是随着互联网分布式存储架构迅速崛起而出现的一个服务器品类，随着大数据、视频、图片搜索等互联网创新应用的发展，适用于不同场景的存储服务器种类也越来越多。当前，不仅互联网运营商在大规模采购存储服务器，传统的企业和政府也在批量部署，用于视频、文件归档、邮件以及大数据分析等应用。 浪潮信息一直是存储服务器的主要供应商，今年4月浪潮信息发布了全新的M6系列服务器，其中就包含存储服务器子系列，包含2U24盘、4U46盘、4U60盘、4U106盘等一系列产品，覆盖冷存储、温存储以及视频分析等不同用户不同类型的应用场景。其中，NF5466M6就是一款4U46盘，兼顾高存储容量、强大计算性能和极致IO扩展能力的双路存储优化服务器，是分布式存储架构的不二之选。
