分布式 - 分布式系统的特点

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20世纪60年代，IBM研发了System 360架构大型机，与同时期的波音707、福特汽车誉为商业三大成就，凭借其卓越的性能和良好的稳定性，开启了大型机的时代，诞生了非常多的集中式系统，采用单机架构，有非常好的单机处理能力。

然而，大型机的高性能也伴随着高成本，包括购买成本和运维成本，对运维人员的要求非常之高，需要掌握大型机紧密设计的技术细节。
并且购买成本也是极其昂贵，起步几百万刀，甚至更高，只有政府和金融等机构才有能力采购。

另一个问题，是当今大家都比较关注的单点故障，大型机设计在精良，也不代表它永不宕机，而一台大型机上面往往安装一个甚至多个重要的系统，一旦宕机，后果很严重。

美国国防部认为，如果仅有一个集中的军事指挥中心，万一被摧毁，全国军事指挥将处于瘫痪状态，因此，设计一个分散的，网络化的指挥通信系统十分有必要，1969年组建了第一个分组交换实验网ARPANET，1980年，TCP/IP（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）研制成功，从此，奠定了分布式系统的基石 -- 网络和通信协议！

看起来，分布式最早出现的目地首先是解决单点问题，避免单点故障，然后解决了性能问题。

随着PC机性能的提升和普及，很多企业开始尝试将系统运行在PC服务器上，搭建基于分布式架构的系统，系统之间通过网络连接和通信，分布式系统严重依赖于网络。

一句话总结单机集中式系统和分布式系统的核心差异：单机系统运行于一台计算机上，而分布式系统是运行于网络之上！

而在前几年，Hadoop生态倡导基于普通PC构建大型分布式计算系统，并大获成功，加速了分布式架构快速普及和应用。

分布式的特点

分布式系统是一个各组件分布在不同计算机上，彼此通过网络通信和协调的系统。

这是来自《分布式系统概念与设计》一书中的定义，我给简化了一下，但核心就是上面提到的，分布式，顾名思义，系统的特定部分是分布在不同的计算机上，甚至是完全不在一个机房，或者一个地区的计算机上，各部分通过网络通信，使得整体看起来还是一个系统，对用户透明。

资源冗余

网络中的计算机本身都是对等的，没有主从之分，但是，分布式系统为了本身的健壮和可靠性考虑，会设计一些冗余来化解分布式系统本身存在的一些必然性。
冗余包括数据的冗余和服务的冗余，数据通常会有一主和多个副本，主数据丢失，系统会读取副本数据，继续对外提供服务；
而服务的冗余是同样一个服务，会运行在多个计算机节点上，每一个服务都有能力对外提供完整或部分服务。

并发问题

如上所述，一个系统服务可能存在多个运行实例，由于是同时运行，就可能会并发的操作一些共享资源，诸如数据库，分布式文件系统等，如何准确高效的协调并发操作，避免阻塞，保证一致性，是分布式架构设计中最大的挑战之一！

全局时钟

请参考论文：《Time and clocks and ordering of events in a distributed system》或者 time-and-clocks-and-ordering-of-events-in-a-distributed-system
，深刻的剖析了分布式系统多节点之间缺乏全局时钟序列控制的问题，如何保证事件发生的精确的先后顺序。

环境问题

分布式系统的优势是网络化，为系统的扩展提供了可能性，然而，分布式最大的问题也是网络化带来的各种不确定因素，从工业的角度来说，网络问题是分布式系统的原罪，给分布式系统的设计和实现都带来了极大的难题和挑战。

网络的不可靠性

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假如CPU一次计算需要1s，那么，一次从旧金山到纽约的网络请求，大约需要5年，到香港需要11年

所以，网络的俩个问题，1，不能保证信息的完整性和必达性，存在数据丢包的问题；2，延迟，在整个系统当中，网络延迟是最耗时的部分，各部分性能对比请参考：Computer Latency at a Human Scale。

网络分区

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当网络通信出现异常，导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断增大，最终，只有部分节点之间的通信是正常的，整个分布式系统变成几个小组，这个现象称为网络分区，也会形成脑裂。

因此，分布式系统被强行分为几个局部的小集群，并且都会按照一致性算法选举出自己的master，这个有点像战国时期的中国，这就是网络分区，也是脑裂。
可怕的是，每个小集群都可以正常对外服务，出现数据严重不一致的情况，因此，网络分区，数据一致性，再加上可用性（就是出现前面两种情况你怎么办？），被称为传说中的CAP定理，

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