分布式与集群

一. 分布式
	1.一个业务拆成多个子业务,部署在不同的服务器上,以缩短单个任务的执行时间来提升效率
	2.分布式中的每一个节点,都可以做集群。
	3.去中心化
		可以把系统的不同业务拆分出来,不同的服务器提供不同的业务服务,解决了之前单一入口压力过大问题,
		但当某个服务器出现问题,此服务器中的业务就失效了
	4.耦合度大大降低,可以独立开发、独立部署、独立测试、从而系统更易于扩展、服务的复用性更高
二. 集群
	1.同一个业务,部署在多个服务器上,通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率
	2.而集群并不一定就是分布式的。
	3.高可用性、扩展性
		就可以对每个业务构建集群,这样就保证了业务稳定性,集群同时还有很好的扩展性,
		当某个业务压力过大时,可以对此业务所在集群动态添加服务器,增强此业务的性能
	4.负载均衡、错误恢复、可扩展、高可用

可以参考下面文章,增加理解:
简单解释,点此

### 分布式系统集群的区别联系 #### 1. 定义 分布式系统是由多个独立的计算机节点组成,这些节点通过网络互联并协同工作,对外提供统一的服务[^3]。集群通常由一组物理或虚拟机组成,它们共同协作以提高性能、可靠性可用性[^4]。 #### 2. 基础架构 分布式系统强调任务分解分配以及数据一致性,其架构设计通常需要考虑如何将一个大任务拆分成多个子任务,并在不同节点上执行[^1]。例如,在 Hadoop 的 Map/Reduce 模型中,每个节点负责处理一部分数据[^5]。而集群更关注负载均衡高可用性,确保系统的整体性能稳定[^2]。 #### 3. 扩展性 分布式系统在扩展性方面具有天然优势,可以通过增加新的节点来提升系统的计算能力存储容量[^3]。相比之下,集群虽然也可以通过添加节点实现扩展,但其扩展能力往往受到特定软件或硬件限制的影响[^4]。 #### 4. 高可用性 两者都追求高可用性,但实现方式有所不同。分布式系统通过多副本机制一致性协议(如 Paxos 或 Raft)保证数据的可靠性一致性[^3]。集群则依赖于冗余设计故障转移机制,如 Redis 哨兵模式下的主从切换[^4]。 #### 5. 管理工具 分布式系统通常需要更复杂的管理工具来协调节点间的工作,例如 Apache ZooKeeper 或 etcd[^1]。集群可能更多地依赖于负载均衡器服务发现工具,如 Nginx 或 Consul[^2]。 #### 6. 数据存储 分布式系统中的数据存储通常采用分布式文件系统或数据库,如 HDFS 或 OceanBase,能够支持大规模数据的高效存储访问[^5]。集群的数据存储方案可能更加集中化,尽管也会有备份复制机制以增强可靠性。 #### 示例代码:简单的分布式任务分配 以下是一个使用 Python 实现的简单分布式任务分配示例,展示了如何将任务分发到不同的节点进行处理。 ```python import multiprocessing def worker(task): return f"Processed {task}" if __name__ == "__main__": tasks = ["Task1", "Task2", "Task3"] with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool: results = pool.map(worker, tasks) print(results) ``` ###
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