什么是分布式系统？

分布式系统是指由多个独立的计算机节点（或服务器）通过网络相互连接和协作，共同完成某个任务或提供某个服务的系统。在分布式系统中，各个节点可以同时进行计算、存储和通信，并通过消息传递等方式进行协调和同步。

分布式系统的设计目标是提高系统的性能、可靠性和可扩展性，同时减少单点故障和提高系统的容错性。通过将任务和数据分布到多个节点上，分布式系统可以实现更高的并行性和处理能力。此外，分布式系统还可以提供更好的负载均衡，以应对不断增长的工作负载。

分布式系统的主要特征

分布式系统具有以下主要特征：

  1. 分布性：分布式系统中的计算机节点分布在不同的物理或逻辑位置上，可以是同一局域网内的多台机器，也可以是分布在全球不同地区的服务器。
  2. 并行性：分布式系统中的节点可以同时进行计算和处理任务，从而实现并行处理和提高系统的性能。并行性可以通过将任务划分为子任务，并在不同节点上并行执行来实现。
  3. 通信：分布式系统通过网络进行节点之间的通信和数据传输，以实现协作和信息交换。节点之间的通信可以通过消息传递、远程过程调用（RPC）或分布式共享内存等方式实现。
  4. 缺乏全局时钟：由于节点之间的通信延迟和不可靠性，分布式系统往往无法依赖全局时钟来进行同步。因此，分布式系统需要采用一些分布式算法来实现一致性和协调，如分布式锁、一致性协议等。
  5. 容错性：分布式系统需要具备容错机制，以应对节点故障、网络故障或其他异常情况。容错性的实现通常包括备份和冗余，例如使用冗余节点、数据复制和副本机制，以确保系统的可用性和数据的完整性。
  6. 可扩展性：分布式系统应具备良好的可扩展性，即能够方便地扩展节点数量和处理能力，以适应不断增长的工作负载。可扩展性的实现可能包括水平扩展、垂直扩展、负载均衡等技术手段。
  7. 不确定性：由于节点之间的通信延迟和不可靠性，分布式系统中的操作可能存在不确定性。例如，消息传递可能会有延迟，网络可能会发生分区，导致节点之间的信息不一致。因此，分布式系统需要考虑和处理这种不确定性情况。

这些特征使得分布式系统能够实现高性能、高可用性和可扩展性，但也带来了挑战，如一致性问题、并发控制、故障处理等。因此，在设计和开发分布式系统时，需要考虑这些特征，并选择合适的技术和算法来解决相关问题。

分布式系统面临的问题

分布式系统面临的问题包括以下几个方面：

  1. 一致性问题：在分布式系统中，数据的复制和同步是一个挑战。节点之间的数据复制可能存在延迟和不一致性，需要采用合适的复制策略和同步机制，如主从复制、多主复制、一致性哈希等。
  2. 并发控制：在分布式系统中，多个节点同时对共享资源进行读写操作可能导致并发冲突和数据不一致。并发控制机制，如分布式锁、版本控制、乐观并发控制等，用于确保对共享资源的访问是安全和有序的。
  3. 故障处理和容错性：分布式系统中的节点可能会发生故障，如节点崩溃、网络分区等，这可能导致数据丢失或系统不可用。为了保证系统的可用性和数据的完整性，需要采用故障检测和恢复机制，如心跳检测、故障转移、数据备份等。
  4. 分布式系统的可扩展性：随着用户和数据量的增长，分布式系统需要能够方便地扩展节点数量和处理能力。设计和实现具有良好可扩展性的分布式系统需要考虑负载均衡、数据分片、分布式缓存等技术手段。
  5. 监控和管理：在分布式系统中，由于节点数量众多，监控和管理变得更加复杂。需要建立有效的监控系统来收集和分析系统的运行状态和性能指标，并采用自动化的管理工具来管理节点、配置和部署系统。

衡量分布式系统的指标

衡量分布式系统性能和质量的指标可以包括以下几个方面：

  1. 可用性：指系统处于正常运行状态的时间比例。如果用户无法访问系统，则称系统不可用。通常以百分比（如99.9%）表示。较高的可用性意味着系统更可靠，用户能够更稳定地访问和使用系统。

    从技术角度来看，可用性主要与容错性有关。因为故障发生的概率随着组件数量的增加而增加，系统应该能够进行补偿，以确保随着组件数量的增加，系统的可靠性不会降低。

    容错性是指系统在发生故障时仍能以明确定义的方式继续运行的能力。

  2. **可扩展性：衡量分布式系统在面对不断增长的工作负载时，能够方便地扩展节点数量和处理能力的能力。**可扩展性可以包括水平扩展（增加节点数量）和垂直扩展（增加节点的处理能力）。

  3. **一致性：表示分布式系统中的数据副本在不同节点之间保持一致的程度。**较高的一致性意味着系统中的数据在不同节点上的访问结果是相同的，而较低的一致性可能导致数据不一致的情况。

  4. **可靠性：表示分布式系统在面对节点故障、网络故障或其他异常情况时能够继续正常运行的能力。**可靠性通常与容错性相关，包括故障检测、故障转移、数据备份等机制。

  5. 性能：是指计算机系统在使用的时间和资源相对于所完成的有用工作量来衡量的特征。

    1. 吞吐量：表示分布式系统在单位时间内能够处理的请求或事务数量。吞吐量越高，系统的处理能力越强，能够更高效地处理用户请求和数据处理任务。
    2. 响应时间：表示分布式系统对于用户请求的响应速度。较低的响应时间意味着系统能够更快地响应用户请求，提供更好的用户体验。
    3. 并发性能：衡量系统在处理并发请求时的能力。较好的并发性能意味着系统能够同时处理多个请求，并保持较低的响应时间和高吞吐量。

总结

任何计算机系统都需要完成两个基本任务：

  • 存储
  • 计算

随着任务规模变大：

  • 1、使用单台计算机，硬件升级，成本过高
  • 2、使用多台计算机，使用中档、大众化的硬件，成本降低

使用多台计算机存在如下特征：

  • 分布性。计算机节点分布在不同的位置。
  • 并行性。计算机节点可以同时进行计算和处理任务。
  • 可扩展性：可以添加节点，提高处理能力。
  • 不确定性。由于节点之间通信有延迟或者存在故障，会导致消息传递有延迟、节点信息存在不一致

使用多台计算机面临的问题：

  • 节点的数量。

    • 数量变多，增加系统故障概率，可能导致数据丢失或系统不可用。
    • 数量变多，并行读写数据，会导致并发冲突和数据不一致。

  • 节点之间的距离。

    • 每个节点的时钟不同步，会导致网络延迟
    • 节点之间数据需要复制和同步，会导致数据不一致性。
    • 节点之间距离变远，会降低某些操作的性能。

所以，分布式系统要提供以下能力：

  • 可用性。
  • 可扩展性。可以增加节点数量和提高节点处理能力。
  • 一致性。提高数据一致性。
  • 可靠性。系统故障时，仍然能正常运行。
  • 性能。