单机,集群和分布式概念

文章讨论了单机系统在处理并发和模块化方面的局限性,以及集群和分布式如何解决这些问题。集群能提升性能和并发量,但部署复杂;分布式通过模块化部署优化资源分配,提高系统稳定性和可扩展性,但需关注模块划分和通信效率。

单机的局限性:

1.受限于硬件资源,单机所能承受的用户并发量太少;

2.一个系统有多个模块,任意模块的修改都会导致整个项目代码重新编译、部署;

3.系统中,有些模块是CPU密集型,有些模块是I/O密集型,造成各个模块对于硬件资源的需求是不一样的。

集群:

负载均衡       

集群的优点?
        性能提升了,用户的并发量提升了,因为水平扩充了硬件资源;
        部署简单。
集群的缺点?
        1、项目代码还是需要整体重新编译,而且需要进行多次部署。
        2、系统中有些模块是属于CPU密集型(计算量大的),有些模块是属于I/O密集型的(接触输入输出,网络IO),造成各模块对硬件资源的需求是不一样。

并不是说机器多,并发量就上来,性能就高。像一些使用不多的模块,不需要高并发,所以也就不需要分别部署在三台机器上,不常用的模块只需要部署在一台机器上就好

分布式:

集群:每一台服务器独立运行一个工程的所有模块。
分布式:一个工程拆分了很多模块,每一个模块独立部署运行在一个服务器主机上,所有服务器协同工作共同提供服务,每一台服务器称作分布式的一个节点,根据节点的并发要求,对一个节点可以再做节点模块集群部署。

分布式优点:

1.对于并发量大的模块我们单独处理,单独加集群;

2.假如其中一个模块出问题了,我们只需要修改一个模块就可以了;

3.把CPU密集型的模块部署在CPU资源好的机器上。把内存小的模块部署在硬盘资源少的机器上。把IIO密集型的模块部署在CPU不是很好的机器上。

4、有的模块要求并发能力高,可以进行多机器集群部署。有的模块并发能力小,部署在一台机器就可以。
5、配置着高可用,容灾,主备服务器,不用担心就—套系统挂掉了怎么办。


分布式问题:

1、大系统的软件模块该怎么划分?

  • 各模块可能实现大量重复的代码!
  • 模块和模块之间的界线不清晰(有的模块里面的函数调动另一个模块的函数代码)。
  • 处理不好,造成大量重复代码。而且你改你的,我改我的,重复的公共代码就出问题了,变成不可控制了。

2. 各个模块之间如何通信?

两个模块之间rpc通信协议,交互。

<think>嗯,用户想理解集群分布式系统的区别。这个问题其实在系统架构设计中很基础但也很重要,从引用内容看用户应该已经接触过一些资料,但可能还缺乏系统性的对比。 用户提供的引用材料挺全面,特别是引用2引用4把集群描述为"相同功能的多副本",分布式则是"拆分业务"。不过引用3提到mysql的例子时,把分布式存储分布式文件系统混在一起讨论了,这里可能需要帮用户厘清。 我注意到用户可能存在的几个认知盲点:一是容易把技术实现设计目的混淆,比如引用4提到负载均衡就只想到集群;二是对"单点故障"的理解可能停留在表面,没意识到分布式系统里某个业务节点故障集群中某个副本故障的恢复机制完全不同。 准备用表格形式对比核心差异,这样最直观。要特别强调设计目标的不同:集群是为了扛高并发,分布式是为了解耦复杂业务。用户可能没意识到这会导致运维复杂度差异——分布式系统调试就像在迷宫找路,而集群扩容就像复印文件。 用户应该会对CAP理论感兴趣,虽然引用里没提,但这是分布式系统的精髓。不过第一次解释时用"一致性优先还是可用性优先"这种白话更友好,避免直接抛术语。 最后那个动物园管理员的类比可能有点幼稚,但能帮助非技术背景用户建立画面感。技术用户可以直接看架构图,不过当前对话没有附图条件。</think>好的,我们来清晰、系统地梳理一下集群(Cluster)分布式系统(Distributed System)之间的核心区别。 **核心区别总结:** * **集群的核心是“复制”与“冗余”:** 将**相同的业务/服务**部署在**多台服务器**上,像一个团队的多名成员做**完全相同**的工作,目的是**提高处理能力、可用性容错性**。 * **分布式系统的核心是“拆分”与“协作”:** 将一个**大型、复杂的业务/系统**拆分成**多个不同的子业务/模块**,这些子业务/模块部署在**多台服务器**上,彼此**协同工作**,像一个团队的不同成员负责**不同的专业任务**,共同完成一个**大项目**,目的是**解决单机无法处理的性能、存储或复杂度问题**。 **详细对比:** | 特征 | 集群 (Cluster) | 分布式系统 (Distributed System) | | :----------- | :------------------------------------------------ | :------------------------------------------------------- | | **设计目标** | **提高性能(吞吐量)、可用性、容错性。** | **解决单机性能/存储瓶颈、处理复杂业务、提高可扩展性。** | | **业务/服务** | **所有节点运行完全相同的业务逻辑应用代码。** | **不同节点运行不同的业务逻辑或应用模块(子服务)。** | | **数据** | **通常所有节点访问共享的同一份数据源(如共享存储),或维护完全相同的数据副本(需要同步)。** | **数据通常根据业务拆分存储在不同节点上(分片),节点可能只持有部分数据。** | | **节点关系** | **节点是“平等”的副本,功能无差别。** | **节点是“专业分工”的,功能有差异,相互依赖。** | | **扩展方式** | **水平扩展:增加更多相同功能的节点(复制)。** | **水平扩展:可以按需增加特定功能的节点(分治)。** | | **主要优势** | **高可用(一个节点宕机,其他顶上)、负载均衡(分摊请求)、易于横向扩展同质服务。** | **高性能(并行处理)、大容量存储(分片)、可扩展复杂系统、资源灵活利用。** | | **主要挑战** | **数据一致性(副本同步)、脑裂问题(网络分区时协调)、共享资源瓶颈。** | **系统复杂性(设计、开发、调试)、网络通信开销与可靠性、分布式事务、数据一致性(跨节点)、容错(部分节点故障影响整体业务流)。** | | **故障影响** | **单节点故障通常不影响服务(其他副本接管),服务整体可用。** | **单节点故障可能导致其负责的**特定功能**不可用,可能影响整体业务流程(除非有冗余设计)。** | | **对外表现** | **用户感知为一个更强大、更可靠的单体服务。** | **用户感知为一个单一的逻辑系统,但内部由多台协作的计算机组成。** | | **典型场景** | **Web服务器集群、数据库读写分离从库集群、Redis Sentinel/Sentinel集群。** | **大型网站后端微服务架构(用户服务、订单服务、支付服务等)、分布式数据库(如HBase, Cassandra)、分布式文件系统(如HDFS)、大数据处理框架(如Hadoop, Spark)。** | | **类比** | **多个收银员在多个收银台处理相同的结账业务。** | **一个工厂的生产线:采购、加工、组装、质检、包装由不同车间(节点)协作完成。** | **关键概念图解:** 1. **集群:** * 用户请求 -> 负载均衡器 -> [节点A: 完整服务] 或 [节点B: 完整服务] 或 [节点C: 完整服务] * **所有节点 (A, B, C) 都能独立处理完整的用户请求。** 负载均衡器只是决定把请求发给谁。数据通常存储在共享数据库或需要同步。 2. **分布式系统:** * 用户请求 -> 网关/协调器 -> (可能需要调用) * 服务节点X (处理子任务A, 如用户认证) * 服务节点Y (处理子任务B, 如查询库存) * 服务节点Z (处理子任务C, 如创建订单) * **最终结果组合后返回给用户。** * **节点 X, Y, Z 各自负责系统的一部分功能,需要协作才能完成完整的用户请求。** 它们各自可能存储自己负责的数据。 **为什么需要它们?** * **集群:** 主要解决**单一服务的性能瓶颈高可用性**问题。当访问量太大,单个服务器撑不住时,加机器做集群是最直接的办法。同时,一台机器挂了,另一台能立刻顶上[^4]。 * **分布式系统:** 主要解决**单体应用过于庞大复杂、单机存储/计算能力不足**的问题。将大系统拆分成小服务,分别开发、部署、扩展,更灵活,更能应对海量数据高并发场景[^1][^2]。 **相互关联:** * 分布式系统中的**某个关键子服务**(如用户认证服务)本身**可能就是一个集群**,以提高该子服务的性能可用性。 * 一个大型系统往往是**分布式架构**,其内部的**各个组件或服务**又可能采用**集群部署**。例如,一个电商网站是分布式系统(用户服务、商品服务、订单服务等),而其中的商品服务可能部署在一个由多台服务器组成的集群上。 **简单来说:** * 看到一堆机器做**一模一样**的事,目标是**抗压、防死** -> **集群**。 * 看到一堆机器**各干各的活**(不同的活),但**合起来**完成一个大任务,目标是**拆解巨无霸、处理海量** -> **分布式系统**。 **相关问题:** 1. **CAP 理论如何应用于集群分布式系统的设计权衡?** (CAP - 一致性 Consistency, 可用性 Availability, 分区容错性 Partition Tolerance) 2. **分布式系统中常见的通信协议有哪些?它们如何解决网络不可靠的问题?** (如 RPC, REST, gRPC, 消息队列) 3. **在分布式系统设计中,如何保证数据的一致性?有哪些常用的一致性模型?** (如强一致性、最终一致性、BASE理论) 4. **微服务架构是分布式系统的一种实现方式吗?它带来了哪些优势挑战?** 5. **容器化技术(如 Docker)容器编排系统(如 Kubernetes)如何简化集群分布式系统的部署与管理?** [^1]: 引用说明了分布式系统是为了解决集中式系统的问题(大而复杂、单点故障、扩展性差),通过拆分系统并让拆分后的部分协同工作,对外提供统一服务。 [^2]: 引用清晰区分了集群分布式集群是相同业务的多副本,分布式是不同的子业务协作。并指出核心目标差异(集群提升单位时间任务数/吞吐量,分布式缩短单个任务时间/处理能力)。 [^3]: 引用提到分布式主要应对单机性能不足,并举例说明了分布式存储(如分库分表)分布式文件系统的应用场景。 [^4]: 引用解释了集群如何通过增加相同功能的节点来扩展服务能力,并通过负载均衡分配请求,提高可用性(单点故障不影响服务)。
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