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2025-03-21 15:39
赋能高科一、分布式系统设计三要素？
分布式系统核心三要素:
要素一: 多副本(Replication), 系统包含多个完全相同(一致)的节点，
要素二: 多分区(Sharding), 系统被拆分成多个完全独立的节点组，
要素三: 协作(Cooperation), 节点组之间有协作, 共同完成某项工作。
多副本
多副本很容易理解, 正如前面提到的那个技术人员的看法, 大部分挂以"分布式"之名的系统, 仅仅是因为其具备了多副本能力. 多副本技术非常重要, 因为它至少能解决分布式系统的两个核心目的: 高可用和可扩展.
事实上, 多副本并非 天然地 可扩展和高可用.
首先, 多副本遇到一致性的问题, 只有强一致性的多副本, 才可容灾达到高可用. 如果多副本不是强一致性, 那么必须增加一层 Indirection[1] 实现强一致性之后, 才能容灾. 实践中经常遇到的容灾操作, 例如 MySQL 主从切换, 都是增加了运维人员(Indirection)进行确认, 达到强一致性(数据真的一致, 或者即使数据不一致但人认为可接受)之后, 才进行切换.
其次, 只有使用者不强求强一致性, 多副本才是天然可扩展的. 例如, MySQL 主从同步, 使用者很多时候不要求强一致性, 所以读 Slave 副本. 同时, 工程上多副本对于写操作完全没有可扩展性, 因为所有的写操作的压力是同等作用于所有副本的. 但是,未经工程优化 的强一致性读操作, 多副本也没有可扩展性, 因为每一次读操作必须由全体副本共同完成, 压力也是同等作用于所有副本的.
可能有人对强一致性读操作的压力有疑问, 这里再多解释一下什么是工程优化. 被称为"唯一的共识协议"的 BasicPaxos 不区分工程实践上的读写操作, 每一次读操作都需要全部节点真正地做同样计算. 工程实践上, 在概率上能优化成先读取数据的摘要(例如版本号, MD5 值)做判断, 判断后再决定是否需要读取全部的数据, 从而降低压力.Raft 对读操作也做了工程优化, 例如 Leader 在确定自己的身份有效之后, 可以独立地处理读请求, 但 Raft 多副本只能有一个 Leader 可以处理请求(Raft Multi-Group 就是后面要提到的 Sharding), 无法得到扩展.
多副本天然要求强一致性, 所以, 我们提到多副本, 一般默认是指强一致性多副本, 所以, 是高可用的. 但是, 未经工程优化的强一致性多副本, 默认是无扩展性的. 1 台机器能存储 3TB 的数据, 3 台机器组成的多副本也只能存储 3TB 的数据, 而不是 9TB. 1 台机器能处理 10w qps 写请求, 3 台机器组成的多副本也只能处理 10w qps 写请求, 甚至更少.
多分区
多副本不是天然可扩展的, 但是多分区是天然可扩展的. 前面提到, 3 台机器组成的多副本, 只能存储 3TB 的数据, 处理 10w qps 请求. 如果数据对半分成 2 个分区, 再增加 3 台机器 , 这样的话, 整个系统的存储容量和处理能力是不是扩容到了 2 倍?
不像多副本必须经过仔细的工程优化, 只要对数据进行了分区(Sharding), 系统就是天然地扩展了. 例如前面提到的 Raft 多副本只能有一个 Leader, 如果我们将数据分成 3 等分, 那么每一个分区都可以拥有一个 Leader, 这样, 在不增加机器的前提下, 3 台机器都是 Leader, 对于读请求的处理能力, 理论上扩容为 3 倍, 从 10w qps 增加为 30w qps.
多分区之间是 shared-nothing 的, 每一个分区并不知道其它分区的存在, 也不依赖其它分区, 可以独立地进行工作. 如果分区之外的 Indirection 依赖两个分区才能完成某项工作, 那就涉及到了下面介绍的"协作".
协作
理想状态下, 系统被拆分成若干个完全独立的分区, 但是, 现实中分区之间必须进行协作, 共同完成某项工作. 例如某个数据库表被拆分分别存储在两个分区, 但需要对这个表格进行排序之后取某个区间时(order by xxx limit offset, size), 这两个分区在逻辑上就被强绑定在一起, 缺一不可.
比如某些分布式数据库, 一个事务跨越多个分区, 每一个分区上面的事务参与者, 都要指向一个单点标记(commit point), 只要其中一个分区宕机, 事务就无法完成.
协作是一种增加 Indirection 之后的结果, 为了解决问题, 我们不得不增加一层 Indirection[1]. 所以, 分布式系统往往要求分区之间进行协作, 完全独立的分区结构, 几乎是不可能存在的. 否则, 中国的某个技术人员部署了自己的 MySQL 数据库运行网站, 另外, 美国的某个程序员也独立地部署了自己的 MySQL 数据库和博客网站, 这两个人部署的独立的 MySQL 数据库, 你会认为它们两者组成了一个分布式系统吗? 你会认为两者是一个集群吗?
只有同时满足: 多副本, 多分区, 协作三个条件的系统, 才是真正意义上的分布式系统(集群)。
二、分布式系统数据分布设计包括？
数据分布是分布式数据库的主要特征。实现数据访问的局部化是分布式数据库设计的重要内容。文中介绍了分布式数据库系统的主要特征及关键技术,重点对关系的分割和分布式数据的访问进行了讨论。
三、Java分布式应用程序设计- 实现高效的分布式系统
什么是Java分布式应用程序设计？
Java分布式应用程序设计是一种通过将应用程序分解为多个独立模块并在分布式系统上部署和运行的方法。通过分布式应用程序设计，可以实现高效的系统扩展、灵活的服务部署和提高应用程序的可靠性和可扩展性。
为什么选择Java来设计分布式应用程序？
Java是一种广泛应用于企业级应用程序开发的编程语言。它具有丰富的工具和框架支持，一个强大的开发者社区以及稳定性和性能良好的特性。这使得Java成为设计分布式应用程序的理想选择。
分布式应用程序设计的关键要素
要成功设计和实现Java分布式应用程序，需要考虑以下关键要素：
- 通信协议和数据传输：选择适当的通信协议，如HTTP、TCP或RMI，并确保数据的安全传输。
- 服务发现和注册：使用服务发现和注册机制，使各个模块能够找到并与其他模块进行通信。
- 负载均衡：通过将请求分散到不同的服务器上，平衡系统的负载，提高性能。
- 并发和并行：通过合理的线程和进程管理，实现任务的并发处理和并行计算。
- 容错和故障恢复：设计弹性系统，能够处理部分节点故障，并利用备份机制进行故障恢复。
- 数据一致性和事务管理：确保在分布式环境下，数据的一致性，并使用事务管理机制来保证数据的完整性。
Java分布式应用程序设计框架
Java生态系统中有多个优秀的分布式应用程序设计框架可供选择。以下是几个常用的框架：
- Spring Cloud：一个为开发人员提供了分布式系统的开发工具的开源框架。
- Hadoop：一个用于存储和处理大规模数据集的分布式计算框架。
- Apache ZooKeeper：一个用于分布式应用程序的协调服务的开源框架。
- gRPC：Google开源的高性能、通用的远程过程调用（RPC）框架。
如何进行Java分布式应用程序设计？
进行Java分布式应用程序设计需要遵循以下步骤：
- 定义系统需求：明确分布式系统的功能、性能、可靠性等需求。
- 模块化设计：将应用程序拆分为独立的模块，并定义各个模块之间的通信接口。
- 选择合适的框架：根据需求选择适合的框架，如Spring Cloud、Hadoop等。
- 实现和测试：按照设计开发各个模块，并进行综合测试和性能测试。
- 部署和运维：将各个模块部署到分布式环境中，并进行系统运维和监控。
Java分布式应用程序设计的优势和挑战
Java分布式应用程序设计具有以下优势：
- 高可靠性：Java的稳定性和异常处理机制使得分布式系统更加可靠。
- 良好的性能：通过合理的并发和并行设计，Java分布式应用程序可以具备出色的性能。
- 强大的生态系统：Java生态系统中有许多成熟的框架和工具，可以帮助开发者更便捷地设计分布式系统。
然而，Java分布式应用程序设计也面临一些挑战，如配置复杂、性能调优等。但通过合理的设计和调优，这些挑战是可以克服的。
感谢您阅读本篇关于Java分布式应用程序设计的文章。通过本文，您可以了解到Java分布式应用程序的基本概念、关键要素和设计框架。希望这对您在实践中设计和实现高效的分布式系统时有所帮助。
四、分布式系统比较常见的分布式方式？
一些常见的分布式系统大类：支持持久化存储的分布式存储系统着重计算的分布式/并行计算框架分布式消息队列 根据不同的应用的领域。
把上述分类细化，常见分布式存储系统分为：分布式协同系统（分布式日志复制）分布式任务调度框架流计算框架分布式文件/对象系统分布式NoSQL存储分布式关系数据库（OLAP、OLTP）；各种消息队列mq分布式机器学习/深度学习训练框架分布式协调系统（日志复制系统）其实就是paxos算法及其变体的实现，典型的有zookeeper、etcd；
一般来说只存少量的元数据信息，重点在高可用强一致，不提供高的through put，是分布式系统不可或缺的组件；面向非结构化数据的分布式文件/对象系统比较有名的包括Lustre（HPC）GlusterFS（NAS NFS）、HDFS（hadoop）、ceph（虚机块存储）、swift（restful对象存储），各有不同的适用领域。
结构化数据的NoSQL分布式存储，种类和数量最多，按照Martin Fowler的分类，包括Aggregated Oriented NoSQL和图数据库NoSql；Aggregated Oriented NoSQL大致分为3类：Key-value NoSQL，例如Redis Riak等；column family NoSQL(wide column store)，典型的是Hbase Cassandradocument NoSQL,典型的是MongoDB
五、鸿蒙分布式系统利与弊？
鸿蒙分布式系统是华为公司推出的一款全场景分布式操作系统，其优点包括：
1. 跨设备适配性强：鸿蒙可以在各种设备上运行，包括手机、平板、智能穿戴、车载系统、智能家居等，可以实现多种设备之间的无缝连接和协同工作。
2. 高效稳定：鸿蒙采用了微内核架构，使得系统更加稳定，同时也更加高效，能够更好地处理各种任务。
3. 安全性强：鸿蒙在安全方面有很多创新，包括使用了分布式安全架构、安全通信协议、安全存储技术等，能够有效保护用户隐私和数据安全。
但是，鸿蒙也存在一些潜在的缺点和挑战，如：
1. 生态系统尚不完善：鸿蒙作为一款新兴操作系统，其生态系统还不够完善，与Android和iOS相比，应用数量还较少，用户体验可能不如其他操作系统。
2. 开发者生态还需发展：鸿蒙需要更多的开发者加入其生态系统，为其开发更多优秀的应用程序和服务，以吸引更多用户使用。
3. 面临政策和市场风险：鸿蒙的发展可能会受到政策和市场的影响，需要继续加强技术研发和市场拓展，以保持竞争优势。
六、econ分布式系统介绍？
eon(EaseCon)分布式系统是威创新一代分布式处理系统。由信号采集端、坐席管控端、拼接节点组成:信号采集端支持海量P信号,各种视频模式; 坐席支持键鼠跨屏,高清画面超低延时; 拼接节点支持4:4:4高画质量,所有节点跨屏同步。针对LED场景发布LED拼接节点,拼接节点与发送器合二为一。
七、分布式系统的定义？
分布式系统是由多个计算机或节点组成的系统，这些节点通过网络通信协作完成某个或一组共同的任务。该系统可以被设计为无中心化的，也可以有中心化的。在分布式系统中，各个节点之间可以独立地运行，并且可以动态地加入或离开系统，同时也可以与其他节点进行通信和协调。分布式系统的一些特点是：公平性、可靠性、可扩展性和容错性，这些特点使得分布式系统在现代计算机网络和互联网应用中得到广泛应用。
八、分布式拼接系统原理？
一种多屏拼接控制显示系统，包括多个信号源处理装置、网络交换机、多个显示输出处理装置以及显示部件，所述多个信号源处理装置分别连接至网络交换机，所述网络交换机连接至多个显示输出处理装置，所述多个显示输出处理装置连接至所述显示部件，所述多个信号源处理装置和所述多个显示输出处理装置一一对应，所述多个信号源处理装置从前端设备接收图像信号，经过预处理和编码发送至网络交换机，所述网络交换机将信号源处理装置发送的信号传递给所述多个显示输出处理装置，所述多个显示输出处理装置对信号进行解码处理并发送至显示部件，实现多屏拼接显示。
九、分布式组件设计什么意思？
分布式组件技术将事务逻辑和系统服务相分离,简化了系统开发的复杂性,已经成为企业应用开发的主流技术,但缺乏Web接口和通信协议难于穿越防火墙的局限性制约了其在Internet环境下的应用。
Web服务是近年来提出的一种新的面向服务的体系结构,主要用来开发基于Internet的服务。针对分布式组件技术在Internet环境下数据共享和应用集成的局限性,提出了分布式组件技术和Web服务集成的方案,并以CORBA为例说明了集成中的关键技术。
十、分布式系统理论
分布式系统理论：深入理解分布式系统的基石
随着互联网技术的不断发展，分布式系统已成为许多应用的核心组成部分。分布式系统理论作为其理论基础，对于理解其工作原理和优化性能至关重要。本文将深入探讨分布式系统理论的核心概念和原理，帮助读者更好地理解这一领域。一、分布式系统概述
分布式系统是由多个计算节点通过网络连接而成的系统，每个节点可以独立地执行任务，并通过共享数据实现协作。这种系统具有高可用性、可扩展性和容错性等优点，但也带来了复杂性。理解分布式系统的基本原理，如数据一致性、通信协议和负载均衡等，是实现高效和可靠分布式系统的关键。二、分布式系统中的数据一致性
数据一致性是分布式系统中的核心问题。由于网络延迟和节点间通信的不确定性，多个副本的数据可能不一致。为了解决这个问题，需要采用适当的一致性算法，如一致性哈希、时间戳等，以确保数据的一致性和可用性。三、分布式系统中的通信协议
分布式系统中的通信协议是实现节点间协作的关键。常见的通信协议包括TCP/IP、HTTP、gRPC等。选择合适的协议可以提高系统性能和可靠性，降低节点间的通信延迟。四、分布式系统的可扩展性
随着系统规模的扩大，分布式系统的可扩展性成为关键问题。为了实现可扩展性，需要采用适当的数据结构和算法，优化系统架构和实现负载均衡。此外，需要考虑如何处理节点的加入和退出，确保系统的稳定性和可靠性。