原创 分布式系统学习笔记

分布式系统其实就是为了处理更多数据而存在的。对于大数据学习者来讲，分布式系统入门还是很容易的。本文为大家总结整理了一篇关于分布式系统的学习笔记，主要内容有分布式系统的定义、常用分布式方案以及分布式和集群的对比，下面一起来看看吧~

1、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。简单来说，就是一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于昂贵的大型机）组成分布式集群对外提供服务。计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。 初代的web服务网站架构往往比较简单，应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。

从分布式系统的定义中我们知道，各个主机之间通信和协调主要通过网络进行，所以，分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能被部署在不同的机房中，还可能在不同的城市中， 对于大型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。

2、常用分布式方案

（1）分布式应用和服务

将应用和服务进行分层和分割，然后将应用和服务模块进行分布式部署。这样做不仅可以提高并发访问能力、减少数据库连接和资源消耗，还能使不同应用复用共同的服务，使业务易于扩展。比如：分布式服务框架 Dubbo。

（2）分布式静态资源

对网站的静态资源如 JS、CSS、图片等资源进行分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力，提高访问速度。比如：CDN。

（3）分布式数据和存储

大型网站常常需要处理海量数据，单台计算机往往无法提供足够的内存空间， 可以对这些数据进行分布式存储。比如 Apache HadoopHDFS。

（4）分布式计算

随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。比如 Apache HadoopMapReduce。

3、分布式和集群的对比

（1）分布式：是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务。

（2）集群：是指在多台不同的服务器中部署相同应用或服务模块，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。

以上就是分布式系统的学习笔记，大家都看懂了吗？如果觉得本文对你有所帮助，不妨把学习笔记转发出去，让更多的人看到~