单机、集群和分布式(微服务结构)的区别

本文深入探讨了单机、集群及分布式系统的基本概念与特性,对比了各自的优势与局限,尤其强调了分布式系统如何通过微服务架构解决业务模块间的耦合问题,实现系统扩展与资源高效利用。

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一、单机

  单机就是所有的业务全部写在一个项目中,部署服务到一台服务器上,所有的请求业务都由这台服务器处理。显然,当业务增长到一定程度的时候,服务器的硬件会无法满足业务需求。自然而然地想到一个程序不行就部署多个喽,

      这就是集群。

二、 集群

         集群就是单机的多实例,在多个服务器上部署多个服务,每个服务就是一个节点,部署N个节点,处理业务的能力就提升 N倍(大约),这些节点的集合就叫做集群。

         负载均衡:协调集群里的每个节点均衡地接受业务请求。通俗的讲就是服务A和服务B相同时间段内处理的同类业务请求数量是相似的

       

          

         集群的特点:

         扩展性好:集群只是单机的多个复制,没有改变单机的原有的代码结构,每次部署新节点只需要复制部署即可。

         单个节点业务耦合度高、资源浪费:节点是多个业务处理集合(耦合高),每个具体业务的访问量可能差异很大,比如JD上账户管理模块的访问量肯定低于订单模块,

         然而账户管理模块和订单模块的部署数量是一样的(因为每个节点里都有这两个模块),相对订单模块来说,部署同样多的账户管理模块就是浪费。

         那就把单机节点不同的业务处理模块拆开喽,这就是分布式了

三、分布式(微服务)

       分布式结构就是将一个完整的系统,按照业务功能,拆分成一个个独立的子系统,在分布式结构中,每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中,它们之间通过RPC方式通信。

       举个例子,假设需要开发一个在线商城。按照微服务的思想,我们需要按照功能模块拆分成多个独立的服务,如:用户服务、产品服务、订单服务、后台管理服务、数据分析服务等等。

       这一个个服务都是一个个独立的项目,可以独立运行。如果服务之间有依赖关系,那么通过RPC方式调用。

       

       优点:

  1. 系统之间的耦合度大大降低,可以独立开发、独立部署、独立测试,系统与系统之间的边界非常明确,排错也变得相当容易,开发效率大大提升。
  2. 系统之间的耦合度降低,从而系统更易于扩展。我们可以针对性地扩展某些服务,就是对子系统集群。例如双十一时,订单子系统、支付子系统需要集群,账户管理子系统不需要集群。
  3. 服务的复用性更高。比如,当我们将用户系统作为单独的服务后,该公司所有的产品都可以使用该系统作为用户系统,无需重复开发。



参考链接:https://www.zhihu.com/question/20004877/answer/282033178

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mileres/p/9838618.html

<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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