分布式架构需要掌握的技术
学习分布式系统需要怎样的知识
学习分布式系统需要怎样的知识
学习分布式系统需要掌握以下知识：
1. 计算机基础知识：包括计算机体系结构、操作系统原理、网络通信原理等基础知识，对计算机硬件和软件有一定的了解。
2. 数据结构与算法：掌握常见的数据结构和算法，如链表、树、图、排序算法等，能够灵活地选择和应用合适的数据结构和算法解决问题。
3. 分布式系统理论：了解分布式系统的基本原理和概念，如分布式计算、一致性、容错性、负载均衡等，熟悉分布式系统的架构和设计模式。
4. 编程语言和编程技能：掌握至少一门编程语言，如Java、Python、C++等，并具备良好的编程能力，能够开发和调试分布式系统的相关代码。
5. 数据库知识：熟悉数据库的基本概念和操作，了解SQL和NoSQL数据库的特点与应用场景，具备在分布式环境下处理数据的能力。
6. 操作系统和网络知识：了解操作系统和网络的基本原理，熟悉常用的操作系统和网络协议，能够进行系统和网络调优。
7. 容器和虚拟化技术：了解容器和虚拟化的基本原理和常用技术，如Docker、Kubernetes等，能够构建和管理分布式系统的容器化环境。
8. 性能调优和故障诊断：具备分析和优化分布式系统性能的能力，能够诊断和解决分布式系统中的常见故障和问题。
9. 分布式存储和计算技术：掌握分布式存储和计算技术，如分布式文件系统、分布式数据库、大数据处理等，了解相关的开源工具和框架。
10. 分布式系统安全：了解分布式系统的安全问题和解决方案，如身份认证、数据加密、访问控制等，具备保护分布式系统安全的能力。
以上是学习分布式系统所需要的基本知识，学习过程中还需要进行实际开发和实验，通过实践提升对分布式系统的理解和应用能力。
分布式调度框架原理与技术选型
分布式调度框架原理与技术选型一、分布式调度框架的原理1.任务调度：分布式调度框架通过任务调度器来调度和分配任务。
任务调度器根据任务的特性和执行需求，将任务分配给不同的计算节点执行。
任务调度器需要考虑各个计算节点的负载情况、网络状况以及任务的优先级等因素，以实现任务的合理分配和高效执行。
2.任务执行：分布式调度框架通过任务执行器来执行任务。
任务执行器负责在计算节点上接收任务并执行，并将任务的执行结果反馈给任务调度器。
任务执行器需要具备并发执行、故障恢复和任务监控等能力，以确保任务能够按时完成并保持系统的可靠性。
3.任务调度策略：分布式调度框架的任务调度策略是保证任务执行效率和系统资源利用率的关键。
常见的任务调度策略包括先来先服务、最短作业优先、循环调度和自适应调度等。
任务调度策略需要根据任务的性质和执行需求灵活选择，以满足不同场景下的任务调度需求。
4.任务监控和管理：分布式调度框架需要提供任务监控和管理功能，以实现对任务的实时监控和管理。
任务监控和管理功能可以包括任务执行进度的监控、任务执行结果的收集和分析、任务优先级的调整和任务调度策略的更新等。
二、分布式调度框架的技术选型在选择分布式调度框架时，需要根据实际需求和场景选择合适的技术。
以下是几种常见的分布式调度框架技术选型：1. Apache Mesos：Apache Mesos是一种开源的分布式系统内核，它提供了分布式调度和资源管理的功能。
Mesos的设计目标是实现高度可伸缩的任务调度和执行，它支持将不同类型的任务分布到集群中的多个计算节点上执行，并且能够根据任务的优先级和资源需求进行动态调度。
2. Kubernetes：Kubernetes是云原生应用编排平台，它提供了分布式调度和容器编排的功能。
Kubernetes通过调度器将任务分配给集群中的不同节点上的容器执行，并提供了弹性扩展、故障恢复和负载均衡等功能，以实现可靠的任务执行和系统的高可用性。
《分布式计算架构与应用》课程教学大纲
《分布式计算架构与应用》课程教学大纲分布式计算架构与应用课程教学大纲课程信息- 课程名称：分布式计算架构与应用- 课程代码：DCA001- 学分：3- 先修课程：计算机原理、操作系统、数据结构与算法- 授课语言：中文- 授课方式：课堂讲授、实践操作与练课程教学目标本课程旨在使学生掌握分布式计算架构的基本概念、原理以及应用实践，并具备分布式计算系统的设计与实现能力。
通过本课程的研究，学生将能够：1. 理解分布式计算的定义、特点以及发展趋势。
2. 掌握分布式计算的基本架构和模型，包括集中式、对等式和混合式架构。
3. 熟悉分布式计算的常见技术，如远程过程调用（RPC）、消息队列（Message Queue）、分布式文件系统等。
4. 理解分布式计算的挑战与解决方案，如网络延迟、数据一致性、故障容错等。
5. 能够分析和设计分布式计算系统，包括系统架构、通信模型、数据存储与处理等方面。
6. 具备分布式计算系统的实现与应用能力，并能够参与实际项目的开发与调试。
课程内容与安排第1周：分布式计算导论- 分布式计算的定义、基本概念与特点- 分布式计算的发展历程与应用领域- 分布式计算的优势与挑战第2周：分布式计算架构与模型- 集中式架构、对等式架构和混合式架构- 分布式计算模型：Client/Server、Master/Slave、Peer-to-Peer 等第3周：远程过程调用（RPC）- 远程过程调用的基本原理与实现- 常见的RPC框架：gRPC、Apache Thrift等- 实验：使用RPC实现简单的分布式计算任务第4周：消息队列（Message Queue）- 消息队列的概念与应用场景- 基于消息队列的分布式计算模式- 开源消息队列系统的使用：RabbitMQ、Apache Kafka等第5周：分布式文件系统- 分布式文件系统的基本概念与架构- 常见的分布式文件系统：Hadoop HDFS、Ceph等- 实验：构建分布式文件系统集群并进行文件读写操作第6周：数据一致性与分布式事务- 数据一致性的概念与分类- 分布式事务的基本原理与实现方式- CAP定理与ACID特性的权衡第7周：故障容错与负载均衡- 分布式系统中的故障类型与处理策略- 负载均衡的原理与算法- 实验：使用负载均衡算法优化分布式计算任务的执行效率第8周：分布式计算的安全与隐私- 分布式计算中的安全问题与威胁- 隐私保护与数据加密在分布式计算中的应用- 实验：设计安全的分布式计算系统并进行数据保护实践课程评估方式- 平时作业：30%- 期中考试：20%- 期末项目：30%- 课堂参与度：20%参考教材- 《分布式系统原理与范型》（马润聪等著）- 《分布式计算系统》（姜承尧等著）- 《分布式系统：原理与范型》（袁春风等著）以上为本课程《分布式计算架构与应用》的教学大纲，请同学们按照教学进度进行学习和实践，祝您学有所获！。
分布式系统常用技术
分布式系统常用技术1.引言1.1 概述在分布式系统（Distributed System）领域中，随着互联网、云计算等技术的快速发展，分布式系统已经成为了重要的研究领域之一。
相较于传统的集中式系统，分布式系统通过将计算任务分散到多台计算机上进行并行处理，提高了系统的可靠性、可扩展性和性能。
概括来说，分布式系统是由多台互相连接的计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协调，共同完成一个整体任务。
在分布式系统中，每台计算机都是一个节点（node），每个节点可以独立运行、存储数据，并通过消息传递或共享内存的方式与其他节点进行通信。
分布式系统的关键挑战之一是如何有效地实现节点之间的通信和协调。
由于节点之间的通信可能涉及网络延迟、不可靠的网络连接、部分节点失效等问题，因此在设计分布式系统时需要考虑如何处理这些不确定性因素。
常见的解决方案包括使用一致性算法来保证节点之间的数据一致性，通过故障恢复机制来应对节点失效，以及使用分布式存储系统来提高数据的可靠性和可扩展性。
除了通信和协调的挑战，分布式系统还面临着资源管理、容错性、可扩展性等多个方面的挑战。
如何高效地分配和管理系统的资源，以及如何应对节点故障和系统负载的变化，都是分布式系统设计和实现时需要考虑的重要问题。
在本文中，我们将介绍一些常用的分布式系统技术，包括分布式文件系统、分布式数据库、分布式缓存等。
通过了解这些技术，读者可以对分布式系统的基本原理和实践有一个更全面的了解，并可以在实际应用中选择适合的技术来解决自己的问题。
在接下来的章节中，我们将详细介绍每个技术的基本概念、工作原理和应用场景。
希望本文能够对读者有所启发，为大家在分布式系统领域的学习和实践提供一些参考和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以概括为以下几点：在本文中，将对分布式系统常用技术进行全面的介绍和分析。
文章将按照以下结构来进行论述：第一部分是引言部分。
首先对分布式系统的概念进行简要的介绍，包括其定义和基本原理。
分布式总结
分布式总结分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的，这些节点通过网络进行通信和协调，共同完成复杂的任务。
分布式系统具有高性能、高可用性和可扩展性等优势，已经广泛应用于云计算、大数据处理、物联网等领域。
在本文中，将对分布式系统的基本概念、架构和关键技术进行总结和介绍。
一、分布式系统的基本概念分布式系统是由多个自治的计算机节点组成，这些节点通过网络进行通信和协调，共同完成任务。
分布式系统具有以下基本概念：1. 节点：分布式系统中的每个计算机都是一个节点，可以独立运行和处理任务。
2. 通信：节点之间通过网络进行通信，可以传输数据和协调任务。
3. 协调：分布式系统中的节点通过协调机制实现任务的划分和调度。
4. 一致性：分布式系统中的节点需要保持一致性，即对于相同的请求，节点返回的结果应该是一致的。
5. 容错性：分布式系统需要具备容错能力，即当部分节点发生故障时，系统仍然能够正常运行。
6. 可扩展性：分布式系统应该具备可扩展性，即可以根据需求动态增加或减少节点，以适应不同规模的任务。
二、分布式系统的架构分布式系统的架构包括两种常见的模式：客户端-服务器模式和对等网络模式。
1. 客户端-服务器模式：客户端-服务器模式是最常见的分布式系统架构，其中客户端发送请求给服务器，服务器处理请求并返回结果。
这种模式可以实现任务的划分和协调，适用于各种规模的系统。
2. 对等网络模式：对等网络模式是指分布式系统中的节点之间是对等关系，没有主从之分。
节点之间可以相互通信和协调，共同完成任务。
这种模式通常用于小规模的系统，如文件共享和即时通信等。
三、分布式系统的关键技术分布式系统的实现离不开以下关键技术：1. 通信协议：分布式系统中的节点通过通信协议进行数据传输和协调。
常见的通信协议有TCP/IP、HTTP、RPC等。
2. 数据一致性：在分布式系统中，节点之间需要保持数据的一致性，即对于相同的请求，节点返回的结果应该是一致的。
学习分布式系统需要怎样的知识
学习分布式系统需要怎样的知识学习分布式系统需要掌握以下关键知识：1. 计算机网络：具备良好的计算机网络基础知识，了解网络通信协议、网络拓扑结构、网络安全等内容。
理解分布式系统中节点之间的通信和数据传输方式。
2. 数据结构和算法：熟悉常见的数据结构和算法，例如数组、链表、树、图、排序算法、搜索算法等。
这些是分布式系统中数据存储、检索、处理和分析的基础。
3. 并发和并行：了解并发和并行的基本概念，掌握线程、进程、锁、同步、互斥、并发控制等相关知识。
分布式系统通常需要处理并发访问和任务并行执行的情况，因此对并发和并行编程有一定的了解是必要的。
4. 分布式算法和协议：了解分布式系统中常用的算法和协议，例如一致性算法（如Paxos、Raft）、分布式锁、分布式事务、拜占庭容错等。
这些算法和协议可以帮助解决分布式系统中的数据一致性、容错性、可靠性等问题。
5. 分布式存储和数据库：熟悉分布式存储系统和分布式数据库的基本概念和技术，例如分布式文件系统（如HDFS）、分布式键值存储（如Redis）、分布式数据库（如Cassandra、MongoDB）等。
6. 容器和虚拟化技术：了解容器化和虚拟化技术，如Docker、Kubernetes等，这些技术可以帮助在分布式环境中管理和部署应用程序。
7. 分布式系统架构和设计模式：掌握分布式系统的基本设计原则、架构模式和设计模式，了解如何构建可扩展、高可用和高性能的分布式系统。
8. 云计算和大数据技术：熟悉云计算平台和基于云计算的分布式系统，如云服务器、云存储、云数据库等。
同时，了解大数据处理技术，如Hadoop、Spark等，这些技术是在分布式系统中处理海量数据的关键工具。
9. 安全和隐私保护：了解分布式系统中的安全和隐私保护问题，掌握如何设计和实现安全的分布式系统，包括身份认证、访问控制、数据加密、安全通信等。
以上只是学习分布式系统所需的一些基本知识，分布式系统领域非常广阔和复杂，仍有许多其他相关技术和概念需要深入学习和了解。
分布式系统常用技术及案例分析
分布式系统常用技术及案例分析随着互联网和移动互联网的快速发展，分布式系统成为了大规模数据处理和高并发访问的重要技术手段。
分布式系统能够充分利用多台计算机的资源，实现数据存储和计算任务的分布式处理，提高系统的可靠性和扩展性。
本文将围绕分布式系统的常用技术和相关案例进行分析，希望能够为读者提供一些参考和启发。
首先，我们来介绍一些常用的分布式系统技术。
分布式文件系统是分布式系统的重要组成部分，它能够将文件存储在多台计算机上，并提供统一的文件访问接口。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）就是一个典型的分布式文件系统，它采用了主从架构，将大文件分割成多个块存储在不同的计算节点上，实现了高可靠性和高吞吐量的文件存储和访问。
另外，分布式计算框架也是分布式系统中的关键技术之一。
MapReduce是一个经典的分布式计算框架，它能够将大规模的数据集分解成多个小任务，并在多台计算机上并行处理这些任务，最后将结果汇总起来。
通过MapReduce框架，用户可以方便地编写并行计算程序，实现大规模数据的分布式处理。
除了以上介绍的技术之外，分布式数据库、分布式消息队列、分布式缓存等技术也是分布式系统中常用的组件。
这些技术能够帮助系统实现数据的高可靠性存储、实时消息处理和高性能的数据访问。
在实际的系统设计和开发中，根据具体的业务需求和系统规模，可以选择合适的分布式技术来构建系统架构。
接下来，我们将通过一些实际案例来分析分布式系统的应用。
以电商行业为例，大型电商平台需要处理海量的用户数据和交易数据，这就需要构建高可靠性和高性能的分布式系统。
通过采用分布式文件系统存储用户数据和商品信息，采用分布式计算框架实现数据分析和推荐系统，再配合分布式缓存和消息队列实现实时交易处理，可以构建一个完善的分布式系统架构。
另外，互联网金融领域也是分布式系统的重要应用场景。
互联网金融平台需要处理大量的交易数据和用户行为数据，保障数据的安全性和一致性是至关重要的。
分布式架构关键技术
式存储 ，协 同提供服务 ，即所谓 “ 分布式” 。
的高 可用 。 比如坏了一个计 算节点 ，要保证这个 业务不停止 ：
（ ２ ）就是数据 的高可用 ，此处高可 用 当然包 含数据 多副本 的
计的分布式框架” 。分布式文件 系统是 为各种 分布式计 算需求
所服务 的。从分布式 的角度上看 ．分 布式计算 的输入文件 往 往规模 巨大 ，且分布在 多个机器上 ，单机计算 完全不可支 撑
应的 Ｂ ｕ ｇ ，包括 Ｂ ｕ ｇ的修复方案 ，对此有 紧密 的跟踪 和研究 ， 及时为用户提供风险警示。再者 ，从数据库平 台稳 定的角度 ，
工作就 是实现 Ｍａ ｐ和 Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ函数 ．其它 的并行 编程 中的种 种 复杂 问题 ，如分布 式存储 、工作调 度 、负载平衡 、容错 处 理 、网络通 信等 ，均 由 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 框架 负责处理 ．程序 员不
一
人 ，目前基 于 Ｑ Ｄ ａ ｔ ａ 构建 的 Ｑ Ｄ ａ ｔ ａ Ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ这样的 Ｏ ｒ ａ ｃ ｌ ｅ 数 据库 的云化解决方 案 ，很好地 解决 了底 层架构 和上层管 理 的数 据
库云 的需求 。 数据库 的安全性分 为几个层次 ： （ １ ）要保证数据 库架构
个文件存 储不只是在 一台机器上 。而是在一 簇机器上 分布 分 布式计算狭义 的指代 “ 按Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ Ｍａ ｐ ／ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 框 架所设
且 效率低下 ，因此 Ｍ ａ ｐ Ｒｅ ／ ｄ ｕ ｃ ｅ 框架需要提供 一套 机制 ．将此
保护 ，这 就涉及到数据的容灾保护 ，就是数据 放在一个地点 ，
这个 地点有可能 出现物理上的整个灾难性 损坏 ，那 么： 需要 数
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JDBC
JDBC
服务器
为什么要使用搜索引擎?
商品数据量大,like性能低
商品表
DB
数据复制
DB
交易表 用户表
加入搜索引擎后的架构
电子商务平台—加入缓存
负载均衡器
服务器 服务器 商 品 用 户
缓存框架
交 易
交 易
商 品
用 户
Java流行N
Appclication Server
数据复制
DB
交易表 用户表
加入读库后的架构
电子商务平台—加入搜索引擎
负载均衡器
服务器 服务器 商 品 用 户
交 易
交 易
商 品
用 户
Java流行搜索引擎开源框架: Lucene,Solr, ElasticSearch
Appclication Server
Appclication Server
搜索引擎
Session Replication--会话复制
Application server之间复制会话
Session数据集中存储
可以使用数据库或分布式存储系统
Cookie
Session Replication--会话复制
Browser Browser 缺点? 负载均衡器 Tomcat server.xml中加入以下内容:
负载均衡器
服务器 服务器 商 品 用 户
交 易
交 易
商 品
用 户
此时遇到什么问题?
Appclication Server
Appclication Server
如何进行数据复制?
Mysql采用主(master)从(slave) JDBC 读操作都走 该库 JDBC
服务器
读写如何访问专门数据库?
商品表
DB
电子商务平台—单机负载告警
服务器 交易 商品 用户
Appclication Server
JDBC
商品表 用户表
DB
交易表
应用与数据库分离结构
电子商务平台—应用服务器负载告警
负载均衡器
服务器 服务器 商 品 用 户
交 易
交 易
商 品
用 户
此时遇到什么问题?
Appclication Server
Appclication Server
Application server Application server
Session
Session
Session数据同步
Session集中存储
Browser Browser
负载均衡器
Application server
Application server
Session数据
电子商务平台—数据库压力大,读写分离
分布式系统设计与架构
黄兴哲 2015年03月12日
什么是分布式架构?
大型网站架构演进
服务器 具体功能 具体功能
Appclication Server
JDBC
DB
技术单机构建的网站
电子商务平台
服务器 交易 商品 用户
Appclication Server
JDBC
商品表
用户表
DB
交易表
技术单机构建的网站
Appclication Server
搜索引擎
JDBC
JDBC
服务器
商品表
DB
数据复制
DB
交易表 用户表
加入缓存后的架构
电子商务平台—分库分表之垂直拆分
负载均衡器
服务器 服务器 商 品 用 户
交 易
交 易
商 品
用 户
需要配置多个数据源 带来连接池隔离
Appclication Server
Appclication Server
商品 系统 商品 系统
登录 注册
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交易 系统
交易 系统
商品中心
用户中心
交易中心
商品
用户
交易
服务化实现技术
用户中心
交易中心
网络
关键技术：
RPC，序列化与反序列化 Hessian,protobuf,mina,netty
Session如何同步
JDBC
服务器
JDBC
商品表 用户表
DB
交易表
应用器集群
负载均衡(Load Balance)技术
F5硬件负载 (昂贵) LVS
网络4层,抗负载能力强,工作稳定,无流量
Nginx反向代理
网络7层, 高负载,稳定，静态代理,日PV<1000万完全够
Session同步解决方案
商品
交易
用户
加入缓存后的架构
电子商务平台—分库分表之水平拆分
负载均衡器
服务器 服务器 商 品 用 户
交 易
交 易
商 品
用 户
需要配置多个数据源 带来连接池隔离
Appclication Server
Appclication Server
商品
交易
用户1
用户2
加入缓存后的架构
面对新挑战—拆分应用,走服务化