分布式与集群的区别
集群是什么
集群是什么集群是一种用于集团调度指挥通信的移动通信系统，主要应用在专业移动通信领域。
1、该系统具有的可用信道可被系统的全体用户共用，具有自动选择信道功能，它是共享资源、分担费用、共用信道设备及服务的多用途、高效能的无线调度通信系统。
2、集群通信的最大特点是话音通信采用PTT，以一按即通的方式接续，被叫无需摘机即可接听，且接续速度较快，并能支持群组呼叫等功能，它的运作方式以单工、半双工为主，主要采用信道动态分配方式，并且用户具有不同的优先等级和特殊功能，通信时可以一呼百应。
3、集群系统控制器能把有限的信道动态地、自动地最佳分配给系统的所有用户，这实际上就是信道全利用度或我们经常使用的术语“信道共用”。
扩展资料：集群通信系统是一种用于集团调度指挥通信的移动通信系统，主要应用在专业移动通信领域。
该系统具有的可用信道可为系统的全体用户共用，具有自动选择信道功能，它是共享资源、分担费用、共用信道设备及服务的多用途、高效能的无线调度通信系统。
集群通信的最大特点是话音通信采用PTT(Push To Talk)，以一按即通的方式接续，被叫无需摘机即可接听，且接续速度较快，并能支持群组呼叫等功能，它的运作方式以单工、半双工为主，主要采用信道动态分配方式，并且用户具有不同的优先等级和特殊功能，通信时可以一呼百应。
追溯到它的产生，集群的概念确实是从有线电话通信中的“中继”概念而来。
1908年，E．C．Mo1ina发表的“中继”曲线的概念等级，证明了一群用户的若干中继线路的概率可以大大提高中继线的利用率。
“集群”这一概念应用于无线电通信系统，把信道视为中继。
“集群”的概念，还可从另一角度来认识，即与机电式(纵横制式)交换机类比，把有线的中继视为无线信道，把交换机的标志器视为集群系统的控制器，当中继为全利用度时，就可认为是集群的信道。
集群系统控制器能把有限的信道动态地、自动地最佳分配给系统的所有用户，这实际上就是信道全利用度或我们经常使用的术语“信道共用”。
分布式和微服务的区别
分布式和微服务的区别简单的说，微服务是架构设计⽅式，分布式是系统部署⽅式，两者概念不同。
（微服务重在解耦合，使每个模块都独⽴。
分布式重在资源共享与加快计算机计算速度。
）微服务是啥？这⾥不引⽤书本上的复杂概论了，简单来说微服务就是很⼩的服务，⼩到⼀个服务只对应⼀个单⼀的功能，只做⼀件事。
这个服务可以单独部署运⾏，服务之间可以通过RPC来相互交互，每个微服务都是由独⽴的⼩团微服务架构⼜是啥？在做架构设计的时候，先做逻辑架构，再做物理架构，当你拿到需求后，估算过最⼤⽤户量和并发量后，计算单个应⽤服务器能否满⾜需求，如果⽤户量只有⼏百⼈的⼩应⽤，单体应⽤就能搞定，即所有应⽤部署在⼀个应⽤服务器⾥，如果是很⼤⽤户量，且某些功能会被频繁访问，或者某些功能计算量很⼤，建议将应⽤拆解为多个⼦系统，各⾃负责各⾃功能，这就是微服务架构。
那么分布式⼜是啥分布式服务顾名思义服务是分散部署在不同的机器上的，⼀个服务可能负责⼏个功能，是⼀种⾯向SOA架构的，服务之间也是通过rpc来交互或者是webservice来交互的。
逻辑架构设计完后就该做物理架构设计，系统应⽤部署在超过⼀台服务器或虚拟机上，且各分开部署的部分彼此通过各种通讯协议交互信息，就可算作分布式部署，⽣产环境下的微服务肯定是分布式部署的，分布式部署的应⽤不⼀定是微服务架构的，⽐如集群部署，它是把相同应⽤复制到不同服务器上，但是逻辑功能上还是单体应⽤。
SOA架构和微服务架构的区别1.SOA架构和微服务架构的区别⾸先SOA和微服务架构⼀个层⾯的东西，⽽对于ESB和微服务⽹关是⼀个层⾯的东西，⼀个谈到是架构风格和⽅法，⼀个谈的是实现⼯具或组件。
1.SOA（Service Oriented Architecture）“⾯向服务的架构”:他是⼀种设计⽅法，其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖最终提供⼀系列的功能。
⼀个服务通常以独⽴的形式存在于操作系统进程中。
各个服务之间通过⽹络调⽤。
pg集群方案对比
pg集群方案对比在当今互联网发展的时代，大数据应用规模日益庞大。
为了满足对海量数据存储和高并发处理的需求，企业纷纷选择部署分布式数据库集群。
在众多分布式数据库解决方案中，PG集群方案备受关注。
本文将对PG集群方案进行全面对比，分析其优缺点，并与其他备受推崇的分布式数据库方案进行对比。
一、PG集群方案概述1.1 PG集群方案的定义PG集群方案（PostgreSQL Cluster Solutions）是建立在开源数据库PostgreSQL基础上的一种分布式数据库解决方案。
它通过在多个节点上部署PostgreSQL实例，并利用分布式架构实现数据的分片存储、负载均衡和高可用等特性。
1.2 PG集群方案的特点PG集群方案具有以下几个显著的特点：（1）数据一致性：PG集群方案通过多个节点间的数据同步机制，保证集群中各个节点数据的一致性。
（2）负载均衡：PG集群方案能够根据数据分布情况自动实现负载均衡，提高系统的整体处理能力。
（3）高可用性：PG集群方案支持主备切换、故障自动恢复等机制，确保系统的高可用性和容错性。
（4）可扩展性：PG集群方案可以根据实际需求动态扩展集群规模，满足业务发展的需要。
二、PG集群方案与传统数据库对比2.1 数据分片传统数据库在面对大规模数据存储时，通常采用垂直拆分的方式进行数据分片。
这种方式很容易导致热点数据集中在某些节点上，造成系统负载不均衡。
而PG集群方案通过水平拆分的方式将数据分散存储在多个节点上，避免了热点数据集中的问题，提高了系统的负载均衡能力。
2.2 数据同步在传统数据库中，数据同步通常采用主备复制的方式，主节点负责写入操作，备节点负责数据同步。
但这种方式存在单点故障问题。
PG集群方案采用分布式复制的方式，实现了多个节点之间的数据同步，提高了系统的可用性和可靠性。
2.3 故障恢复传统数据库在主节点发生故障时，需要手动切换到备节点，影响系统的可用性。
PG集群方案通过自动故障恢复机制，能够自动发现并切换到备节点，减少了故障切换的时间，提高了系统的容错性。
集中式系统与分布式系统
面向对象数据模型的基本概念
（1）对象：客观世界中的实体经过抽象称为 问题空间中的对象，它是对一组信息及其操 作的描述。 对象由三部分组成：一组变量；一组消 息；一组方法 （2）类：是具有相同的变量名和类型、相同 的消息和使用相同的方法的对象的集合。 类中的每个对象称为类的实例
（3）继承性：允许不同类的对象共享他们 公共部分的结构和特性。 单重继承性：一个子类继承某一个超类 的结构和特性，称为单重继承性。 多重继承性：一个子类继承多个超类的 结构和特性，称为多重继承性。 （4）对象标识：与对象的物理存储位置无 关，也与数据的描述方式和值无关的一个标 识。
分布式DBS的体系结构分为四级：全局外模 式、全局概念模式、分片模式和分配模式。 (1)全局外模式：它们是全局应用的用户视 图，是全局概念模式的子集。 (2)全局概念模式：全局概念模式定义了分 布式数据库中所有数据的逻辑结构。
(3)分片模式：分片模式定义片段以及定义 全局关系与片段之间的映象。这种映象是 一对多的，即每个片段来自一个全局关系， 而一个全局关系可分成多个片段。 (4)分配模式：片段是全局关系的逻辑部分， 一个片段在物理上可以分配到网络的不同 场地上。分配模式根据数据分配策略的选 择定义片段的存放场地。
持久化程序设计语言
OOPL：面向对象语言 对现有的OOPL进行扩充，使之能处理数据 库，这样的OOPL称为持久性程序设计语言。 持久化语言与嵌入式SQL语言的不同： （1）格式转换对程序员透明； （2）程序员可直接操纵持久数据。
一些基本概念： 持久数据： 持久数据：是指创建这些数据的程序运行终 止后数据依然存在于系统之中。 持久指针： 持久指针：持久化指针不像内存中的指针， 它在程序执行后及数据重组后仍保持有效。 在概念上，持久指针可以看作是数据库中指 向对象的指针。 查找数据库对象的三种方法： （1）根据对象名找对象； （2）根据对象标识找对象； （3）将对象按聚集形式存放，然后利用程序 循环找所需对象。
kubernetes集群的基本概念
Kubernetes集群的基本概念包括：
集群（Cluster）：Kubernetes集群是由一组节点（Node）组成的分布式系统，这些节点可以是物理服务器或者虚拟机，上面安装了Kubernetes平台。
节点（Node）：节点是Kubernetes集群中的计算机，可以是虚拟机或物理机。
每个Node都由master管理，一个Node可以有多个Pod（容器组），Kubernetes master 会根据每个Node （节点）上可用资源的情况，自动调度Pod（容器组）到最佳的Node（节点）上。
每个Kubernetes Node（节点）至少运行Kubelet，负责master 节点和worker 节点之间通信的进程，管理Pod（容器组）和Pod（容器组）内运行的Container（容器）。
Pod（容器组）：Pod是若干相关容器的组合，Pod包含的容器运行在同一host上，这些容器使用相同的网络命令空间、IP地址和端口，相互之间能通过localhost来发现和通信。
另外，这些容器还可共享一块存储卷空间。
这些基本概念是理解Kubernetes集群的基础，对于管理和维护Kubernetes集群非常重要。
服务器集群技术
服务器集群技术第一点：服务器集群技术概述服务器集群技术是一种计算机技术，通过将多个服务器组合成一个集群，共同提供计算、存储和网络服务，以提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
集群中的每个服务器被称为节点，节点之间通过网络连接，协同工作，共同完成任务。
服务器集群技术的主要优点有：1.高可用性：当集群中的某个节点出现故障时，其他节点可以接管故障节点的任务，从而保证系统的正常运行。
通过配置高可用性软件，如heartbeat、corosync 等，可以实现节点之间的故障转移和负载均衡。
2.可扩展性：服务器集群技术可以根据系统的负载情况，动态地增加或减少节点，以满足不断变化的计算需求。
这使得集群可以随着业务的发展而扩展，而无需停机或重新配置系统。
3.负载均衡：通过负载均衡技术，可以将任务均匀地分配到集群中的各个节点，从而提高系统的处理能力和效率。
负载均衡可以通过软件实现，如LVS、HAProxy 等，也可以通过硬件设备实现，如 F5 负载均衡器。
4.数据冗余：在服务器集群中，可以通过数据冗余技术，将数据复制到多个节点，以提高数据的可靠性和安全性。
常见的数据冗余技术有 RAID、DNS 轮询等。
5.灵活性：服务器集群技术可以支持多种应用和服务，如 Web 服务、数据库服务、文件服务等。
此外，集群可以根据不同的业务需求，灵活地调整节点数量、配置和负载策略。
服务器集群技术的主要应用场景有：1.大型网站：为了应对高并发、高流量的需求，大型网站通常采用服务器集群技术，将网站的业务流量分发到多个服务器，提高网站的访问速度和稳定性。
2.云计算平台：云计算平台通过服务器集群技术，提供大规模、弹性可扩展的计算资源和服务，满足不同用户的计算需求。
3.分布式存储：分布式存储系统通过服务器集群技术，将数据分布存储到多个节点，提高数据的可靠性和可扩展性。
4.大数据处理：大数据处理框架如 Hadoop、Spark 等，通过服务器集群技术，实现大规模数据的分布式计算和存储。
分布式计算、并行计算及集群、网格、云计算的区别
并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。
可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力或存储器），使用多处理器求解单个问题。
分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。
并行计算与分布式计算的区别：（1）简单的理解，并行计算借助并行算法和并行编程语言能够实现进程级并行（如MPI）和线程级并行（如openM P）。
而分布式计算只是将任务分成小块到各个计算机分别计算各自执行。
（2）粒度方面，并行计算中，处理器间的交互一般很频繁，往往具有细粒度和低开销的特征，并且被认为是可靠的。
而在分布式计算中，处理器间的交互不频繁，交互特征是粗粒度，并且被认为是不可靠的。
并行计算注重短的执行时间，分布式计算则注重长的正常运行时间。
（3）联系，并行计算和分布式计算两者是密切相关的。
某些特征与程度（处理器间交互频率）有关，而我们还未对这种交叉点（crosso ver point）进行解释。
另一些特征则与侧重点有关（速度与可靠性），而且我们知道这两个特性对并行和分布两类系统都很重要。
（4）总之，这两种不同类型的计算在一个多维空间中代表不同但又相邻的点。
集群计算：计算机集群使将一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。
集群分布式控制算法
集群分布式控制算法
集群分布式控制算法是指在集群中的多个节点之间进行任务分配和调度的算法，在分布式控制系统中起到了重要作用。
常见的集群分布式控制算法有以下几种：
1. 基于中心节点的算法：中心节点负责集群中所有节点的任务分配和调度，通过集中式的方式管理和控制整个系统。
这种算法的优点是简单、易实现，但存在单点故障和性能瓶颈的风险。
2. 基于轮询的算法：集群中的各个节点按照固定的顺序轮流接收任务，实现任务的分布和负载均衡。
这种算法可以简单地实现任务的分布和调度，但可能导致节点间的负载不均衡。
3. 基于哈希的算法：将任务根据哈希函数的结果分配给不同的节点，实现任务的均匀分布和负载平衡。
这种算法可以保证相同任务始终被分配到同一节点，从而提高系统的性能和可靠性。
4. 基于优先级的算法：为集群中的各个节点设置不同的优先级，优先级高的节点先接收任务，实现任务的有序分配和调度。
这种算法可以根据任务的重要性和节点的性能来灵活地调整任务的分配顺序。
5. 基于负载预测的算法：通过对节点的负载进行监测和预测，动态地调整任务的分配和调度策略，实现负载均衡和系统性能的优化。
这种算法可以根据实时的系统状态和负载情况来进行决策，提高系统的可扩展性和自适应性。
以上是一些常见的集群分布式控制算法，不同算法适用于不同的场景和需求，可以根据实际情况选择和结合使用。
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1、Linux集群主要分成三大类( 高可用集群，负载均衡集群，科学计算集群)（下面只介绍负载均衡集群）
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。
一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。
这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。
从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
2、负载均衡系统：负载均衡又有DNS负载均衡（比较常用）、IP负载均衡、反向代理负载均衡等，也就是在集群中有服务器A、B、C，它们都是互不影响，互不相干的，任何一台的机器宕了，都不会影响其他机器的运行，当用户来一个请求，有负载均衡器的算法决定由哪台机器来处理，假如你的算法是采用round算法，有用户a、b、c，那么分别由服务器A、B、C来处理；
3、分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。
而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
分布式中的每一个节点，都可以做集群。
而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多，但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。