分布式系统概述
(软件工程理论、方法与实践)第8章分布式系统体系结构

基于服务的架构设计方法
总结词
基于服务的架构设计方法是一种以服务为中心的设计方法,通过将系统功能封装为可复用的服务,实 现松耦合的分布式系统。
详细描述
01
02
分布式性
组件分布在不同的物理节点上,可以 位于不同的地理位置。
03
通信能力
组件之间通过通信进行协调和交互。
可靠性
分布式系统具有容错性和可恢复性, 能够保证系统的可靠运行。
05
04
并发性
多个组件可以并行执行,提高系统的 整体性能。
分布式系统的应用场景
云计算平台
如亚马逊AWS、谷歌云等,提供计算、存储、网络等 服务。
总结词
基于代理的分布式系统通过使用智能 代理来处理分布式任务,具有自治性、 智能性和协作性等特点。
详细描述
基于代理的分布式系统案例包括:1. 分布式 计算市场案例,如网格计算和云计算平台, 通过智能代理实现资源的共享和交易;2. 智 能家居案例,通过智能代理实现家庭设备的 互联和控制,提高生活便利性。
运维
分布式系统的运维需要关注系统的运行状态 和性能,以及服务的可用性和可靠性。这需
要使用一些监控工具和技术,如 Prometheus、Grafana等,以便及时发现 和处理系统中的问题。同时,还需要建立完 善的运维流程和规范,以确保系统的高可用
性和高可靠性。
05
分布式系统案例分析
基于代理的分布式系统案例
测试方法
对于分布式系统的测试,需要采用一些特定 的方法,如模拟测试、灰度测试、故障注入 测试等。这些方法可以帮助开发人员模拟各 种实际运行场景,以便更好地发现和修复系 统中的问题。
分布式系统概述论文

分布式系统概述论文分布式系统是指由多个独立计算机节点组成的系统,这些节点通过网络进行通信和协调,共同完成一系列任务。
随着互联网的发展和信息技术的进步,分布式系统越来越被广泛应用于各个领域,如大规模系统、云计算、区块链等。
本文将对分布式系统的概述进行探讨。
分布式系统的核心目标是通过将任务分解为多个子任务并由不同的节点并行执行来提高系统的性能和可扩展性。
与集中式系统相比,分布式系统可以更好地利用计算和存储资源,有效地处理大规模数据和用户请求。
此外,分布式系统还可以提高系统的可靠性和可用性,因为即使一个节点发生故障,其他节点仍然可以继续运行。
分布式系统的设计面临着许多挑战。
首先是系统的通信和协调。
由于节点之间的通信通过网络进行,网络延迟和带宽限制是一个重要的考虑因素。
此外,分布式系统的节点数量通常很大,因此节点之间的协调和一致性成为一个复杂的问题。
为了解决这些问题,研究人员提出了许多技术,如一致性算法、分布式事务处理和数据复制等。
其次,数据的一致性和可靠性是分布式系统设计的重要方面。
由于数据被分散存储在不同的节点上,节点之间的数据一致性是一个挑战。
在分布式系统中,往往需要使用复制技术来提高数据的可靠性。
数据复制可以在不同的节点上备份数据,并可以通过副本之间的协调来维护数据的一致性。
然而,数据复制也带来了数据冗余和一致性维护的开销。
此外,分布式系统还需要考虑故障恢复和容错性。
由于节点之间的通信和计算是并行进行的,如果一个节点发生故障,如网络错误或服务器崩溃,那么其他节点需要能够感知到故障并进行相应调整,以确保系统的正常运行。
为了提高系统的容错性,需要进行一些故障检测和修复机制的设计。
分布式系统的应用越来越广泛,涵盖了许多不同的领域。
在大规模系统和云计算中,分布式系统被用于处理大规模数据处理任务和提供高性能计算能力。
在区块链技术中,分布式系统被用于实现去中心化的数字货币交易和智能合约。
总之,分布式系统是由多个独立计算机节点组成的系统,通过网络进行通信和协调,共同完成任务。
分布式系统概述

例3 在世界各地有数百个分支机构的大银行
› 每个分支机构有一台主计算机存储本地帐目和处理
本地事务 › 每台计算机还能与其他分支机构的计算机及总部的 计算机对话
如果进行交易时不必顾及顾客和帐目在那里, 用户也感觉不到,当前系统与原有的集中式主 机有何不同,那么这个系统也是一个分布式系 统
分布式系统发展的真正驱动力是经济
通过LAN,把小区域内的几十上百台计算机连接 起来,使得:
› 少量信息能在1毫秒级左右时间里在计算机间传送 › 大量数据以(107~108 )比特/秒(bit/s)或更大速率传送 › WAN使得全球数百万台计算机连接起来,传输速率从
64Kbps到用于一些的实验型网络中的几个gbps
硬件技术发展的结果,使得把由大量CPU组成的计 算系统通过高速网络连接在一起。相对于包括单个 CPU、存储器、外设和一些终端在内的集中式系统, 它们通常被称为分布式系统 要解决的问题就是软件
本节简单介绍在建立分布式操作系统时所必须 处理的几个关键的设计问题
› 透明性 › 可靠性 › 性能 › 可扩展性
如何实现单系统映象:即系统设计者如何使每个 用户误以为一组机器只是一个老式的分时系统? 达到这个目标的系统通常称为透明的 透明度分为两个级别
› 对用户隐藏系统的分布性。例如编译程序 › 在系统的低层中实现系统对程序透明,但是比较困难,
性能问题:如果建立了一个透明和可靠的分布式系 统,但是它的运行速度却像糖蜜的流动一样慢,那 么它是不会给你赢来任何奖赏的。特别是:如果在 分布式系统中运行一个具体的应用,它的速度不应 该比在一个单处理机中运行同一应用慢 可以使用不同的性能标准
› › › › ›
响应时间 吞吐量 系统利用率 网络容量 任何基准程序的测试结果通常取决于该基准程序自身的性 质,一个涉及大量独立的高度受限于CPU计算的基准程序 所给出的结果可能和以某种模式扫描一个大文件的基准程 序所给出的结果有很大的不同
什么是分布式系统

-
1
分布式系统的特点
2
分布式系统的应用场景
3
分布式系统的挑战与问题
什么是分布式系统
01
分布式系统是一个由多个节点 组成的计算机系统,这些节点 通过网络相互通信并协同工作,
以实现一个共同的目标
02
这些节点通常具有自治性, 即它们可以独立地执行任 务,并可以根据需要与其
它节点进行通信和协作
PART 1
分布式系统的特点
分布式系统的特点
透明性
可扩展性
分布式系统的透明性是指系 统的各个节点对用户来说是 透明的。用户只需要与分布 式系统的前端接口进行交互, 而无需关心系统的具体实现
细节
分布式系统具有很好的可扩 展性,可以方便地增加新的 节点来提高系统的性能和容
量
可靠性
分布式系统中的每个节点都 可以独立地运行,当某个节 点发生故障时,其它节点可 以继续正常运行,从而保证
云计算:云计算需要提供大规模的计算、存 储和网络资源服务,分布式系统可以有效地 满足这些需求 游戏开发:游戏开发需要处理大量的用户数 据和游戏逻辑,分布式系统可以提高游戏的 性能和稳定性
科学计算:科学计算需要处理大量的科学数 据和计算任务,分布式系统可以提供高效的 处理能力
移动应用开发:移动应用开发需要处理大量 的用户请求和数据存储,分布式系统可以提 供高可用性、高性能的解决方案
金融领域:金融领域需要处理大量的交易数 据和用户数据,分布式系统可以提供高可用 性、高性能的解决方案
Web应用开发:Web应用开发需要处理大量的 用户请求和数据存储,分布式系):物联网需要处理大量的传感 器数据和设备控制指令,分布式系统可以提 供高效的数据处理和控制能力
《分布式系统介绍》课件

定义:分布式数据库是多个物理上分散的数据库的逻辑集合 特点:数据分布性、逻辑整体性、位置透明性、共享性、独立性 组成:分布式数据库管理系统、局部数据库管理系统、网络和通信软件 分类:集中式、分布式、分散式
添加 标题
定义:分布式应用程序是由多个独立、协同工作 的组件组成的程序,这些组件可以在不同的计算 机上运行,通过网络进行通信和协作。
加密技术:采用加密技术保护数据传输和存储,确保数据在传输和存储过程中的安全性
安全审计:对分布式系统中的操作进行记录和审计,及时发现和应对潜在的安全威胁
安全审计:对分布式系统中的操作 和数据进行记录、分析和评估,确 保系统的安全性
审计与检测的结合:通过安全审计 和入侵检测的结合,可以更全面地 保障分布式系统的安全性
区块链技术在分布 式系统中的应用案 例和前景展望
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CONTENTS
PART ONE
PART TWO
定义:分布式系统是由 多个独立的计算机节点 组成的系统,这些节点 通过网络连接并协同工 作,以实现共同的目标。
特点:分布式系统具有 可扩展性、高可用性、 安全性、容错性、可维 护性等优点,它可以提 供基础设施、平台和软 件三种服务模式,为企 业提供了更加高效、灵 活和可靠的计算服务。
定义:分布式操作系统是一种对分布式系统中的各种资源进行统一管理和调度的软件系统
功能:提供分布式系统的基本功能,如进程管理、内存管理、文件系统和I/O设备管理等
特点:具有分布式性、透明性和可扩展性,能够支持多个独立的物理或逻辑节点协同工作
实现方式:通过分布式操作系统提供的各种服务和协议,实现分布式系统中的资源共享和协同 工作
分布式系统和分布式计算

分布式系统和分布式计算一、分布式系统分布式系统是指由多个相互独立的计算机节点组成的系统,这些节点通过网络进行通信和协调,形成一个统一的整体系统。
每个节点在分布式系统中承担不同的任务和功能,共同协作完成一些特定的任务。
分布式系统的设计目标是提供高性能、高可靠性和可扩展性,以满足现代应用程序对计算资源的需求。
常见的分布式系统包括分布式数据库系统、分布式文件系统、分布式存储系统等。
在这些系统中,数据可以以分布式的方式存储在多个节点上,以提高系统的性能和可靠性。
例如,分布式数据库系统可以将数据分片存储在多个节点上,使得数据可以并行处理,提高数据库的访问速度。
分布式计算是一种将大规模计算任务分解成多个子任务,在多个计算机节点上并行执行的计算模型。
通过分布式计算,可以有效提高计算速度和系统的可靠性。
在分布式计算中,任务通常被划分成多个子任务,并分发到不同的计算机节点上进行并行处理。
每个节点计算完成后,将结果传输给主节点进行整合,从而得到最终的计算结果。
分布式计算通常使用消息传递和远程过程调用等方式来实现节点之间的通信和协调。
通过这种方式,不同节点上的计算可以实现数据的共享和协作,提高整个计算过程的效率。
分布式计算广泛应用于科学计算、大数据处理、并行计算等领域。
例如,分布式计算可以应用于天气预报模拟、基因组分析、图像处理等大规模计算任务。
三、分布式系统与分布式计算的关系分布式计算是分布式系统的一种实现方式。
分布式计算通过将计算任务分解成多个子任务,并在不同计算机节点上并行执行,实现了任务的分布式处理。
同时,分布式系统还提供了数据共享和容错机制,使得分布式计算更加可靠和高效。
通过数据共享,分布式系统可以将数据分布存储在多个节点上,实现数据的并行访问和计算。
通过容错机制,分布式系统可以在节点故障时自动切换到其他可用节点,保证系统的正常运行。
总之,分布式系统和分布式计算相互依存和互补,共同构成了现代计算模型和系统架构的重要组成部分。
分布式控制系统概述

分布式控制系统概述
一、什么是分布式控制系统
分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)是一种用于
自动控制和自动管理的工业系统。
它通过使用一系列的模块化控制元件
(如传感器、执行器、软件控制单元、网络、工厂图像和图形显示器等)
来控制一个或多个实时过程。
分布式控制系统是一种传统的工业控制系统,其目的是通过一系列的设备和传感器来控制过程中的仪器,以保证整个过
程的安全运行和节能降耗。
二、分布式控制系统的组成
(1)传感器:这类设备用于检测工厂中的变量,如温度、压力、液
位和流量等,这些变量将被发送到控制器或计算机中,用于控制和监控变量。
(2)执行器:这类设备用于受传感器的控制,控制不同的过程参数,如温度调节器、流量调节器、压力调节器等,以实现指定的工厂控制功能。
(3)控制器:主要用于将传感器读取的信息和控制信号进行处理和
输出,以控制执行器的运行。
(4)网络:用于将控制系统中的各个元件连接起来,使系统中的模
块能够实现远程通讯。
(5)软件控制单元:用于控制传感器、执行器和控制器的运行,以
实现过程控制和计算功能。
分布式系统知识点积累总结

分布式系统知识点积累总结一、分布式系统概述分布式系统是一个由多台计算机组成的系统,这些计算机通过网络进行通信和协作,共同完成某个任务。
分布式系统的设计目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。
二、分布式系统的特点1. 系统中的计算资源是分布在不同的计算节点上的,节点之间通过网络连接。
2. 节点之间相互独立,没有全局时钟,只能通过消息传递的方式进行协调。
3. 分布式系统需要解决数据一致性、并发控制和通信延迟等问题。
三、分布式系统的关键技术1. 通信技术:分布式系统中的节点通过网络通信进行信息交换,通信技术是分布式系统的基础。
2. 数据复制技术:为了提高系统的可靠性和可用性,分布式系统通常会采用数据复制技术。
3. 一致性协议:分布式系统中的数据一致性是一个重要的问题,一致性协议可以保证系统中的数据一致性。
4. 分布式事务:分布式系统中的多个节点可能需要协同完成一个复杂的任务,分布式事务可以确保系统执行的原子性和一致性。
5. 负载均衡:分布式系统中的节点需要协同处理大量的请求,负载均衡技术可以使得系统的负载得到均衡,提高系统性能和可用性。
四、分布式系统的常见问题及解决方案1. 数据一致性问题:分布式系统中的数据一致性是一个常见问题,解决方案包括使用一致性协议、版本控制和事务管理等技术。
2. 并发控制问题:分布式系统中的并发控制是一个重要问题,解决方案包括使用锁、分布式事务和分布式共享内存等技术。
3. 通信延迟问题:分布式系统中的通信延迟可能导致性能下降,解决方案包括使用消息队列、异步通信和缓存等技术。
4. 节点故障问题:分布式系统中的节点故障可能导致系统的不可用,解决方案包括使用容错技术、数据备份和自动故障转移等技术。
五、分布式系统的一些经典算法1. Paxos算法:Paxos算法是一种用于分布式系统中的一致性协议,它可以确保多个节点对某个值达成一致。
2. Raft算法:Raft算法是一种分布式一致性算法,相比Paxos算法更容易理解和实现。
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分布式系统定义 分布式系统目标 分布式系统硬件概念 分布式系统软件概念 设计中的问题
1.1 分布式系统定义
分布式系统的产生
功能更强的微处理器的开发 高速计算机网络的出现
将由大量计算机组成的系统通过高速网络连接起来,形成了分 布式系统。
分布式系统的定义
“一个分布式系统是一些独立的计算机的集合,但是对这个系 统的用户来说,系统就像一台计算机一样。” 从硬件角度:每台计算机都是自主的。 从软件角度:对用户来说就像与单个系统打交道。
将存储器分成许多存储器模块,用十字交叉开关将它们与CPU 相连。 M C C C C M M M 优点:多个CPU能够同时 访问存储器。 缺点:n个CPU和n个存 储器模块,需要n2个交叉 开关。
1.3 硬件概念
1.3.2 交换型多处理机
Omega网络
2x2 开关
C C C M M M M
C
工作站 Local memory CPU 工作站 Local memory CPU 工作站 Local memory CPU
网络 图1-4 局域网上由多台工作站组成的计算机系统
1.3 硬件概念
1.3.4 交换型多计算机
两种流行的拓扑结构:网格和超立方体
1.4 软件概念
1.4.1 网络操作系统
现代计算机系统
计算机系统可被组织成多处理机或多计算机。这两种类型都可以是基于
总线或基于交换的。前者趋于紧耦合,后者趋于松耦合。
多CPU系统的软件分为三类:网络操作系统 、分布式操作系统和共享存
储器的多处理机。
分布式系统的设计
透明性、灵活性、可靠性、性能和可伸缩性。
结论 需要的交叉开关数量多,需要解决交换延迟,价格昂贵。 建立一个大的、紧密偶合的、共享存储器的多处理机系统是困 难的 。
1.3 硬件概念
1.3.3 基于总线的多计算机
每个CPU都与它自身的存储器直接相连。
由于仅是CPU和CPU之间的通信,通信量比当互连网络用于CPU 和存储器之间的通信量低几个数量级。
必须有一个单一的、全局的进程间通信机制
进程管理必须处处相同 文件系统相同 使用相同的系统调用接口
1.4 软件概念
1.4.3 多处理机分时系统
运行在紧耦合硬件上的紧耦合软件。
关键特点:存在一个唯一的运行队列 文件系统有明显不同
E (就绪) D (就绪) C (运行) B (运行) A (运行) 运行队D,E 操作系统
用户 单内核 包括文件、目录和过程 管理
1.5 设计中的问题
1.5.2 灵活性
两种学术观点
微内核 内核尽可能少的提供服务,大量的操作系统服务可从用 户级服务器上获得。 微内核具有更好的灵活性。 只提供四种最小的服务:1.进程间通信机制 2.某些内存 管理功能 3.少量的低层进程管理和调度 4. 低层输入/输出服 务。
怎样通信?
需要共同一致的网络协议? 是否只有一个运行队 通常没有
消息
是 否 是
共享存储器
否 是 是
1.5 设计中的问题
1.5.1 透明性
透明度可分两个级别
对用户隐藏系统的分布性 对程序透明
种 类 含义
位置透明
迁移透明 复制透明 并发透明 并行透明
系统利用率
网络容量消耗程度
1.5 设计中的问题
1.5.5 可伸缩性
可伸缩性的三个方面:
适应系统规模变化的能力 集中式或分布式算法
数据集中或分布
1.6 小结
分布式系统特点
优点:好的性能/价格比、同分布式应用的匹配能力强、潜在的高可靠性
和负载增加时的可扩展性。
缺点:软件较复杂、潜在的通信瓶颈和脆弱的安全性。
交换型:机器和机器之间有独立的线路。如世界范围内的公 共电话系统。
1.3 硬件概念
分布式系统硬件
紧耦合和松耦合系统 紧耦合型:一台计算机向另一台计算机发送信息的时延很短、 数据传输速率很高;多用于并行系统(共同处理一个问题) 松耦合型:机器间信息传送延迟大,数据传输速率也低。多 用于分布式系统(处理一些不相关的问题)
MISD ( Multiple Instruction stream , Single Data stream) 已知的计算机没有属于这一类的。
MIMD (Multiple Instruction stream , Multiple Data stream) 所有的分布式系统都是MIMD型。
用户 微内核 文件服务 微内核 目录服务 微内核 处理服务 微内核
网络
1.5 设计中的问题
1.5.3 可靠性
可靠性的三个方面
高可用性 安全性: 必须保护文件和其他资源不被非法用户使用。
容错
1.5 设计中的问题
1.5.4 性能
不同的性能衡量标准:
响应时间 吞吐量(每小时完成的工作量)
1.2 分布式系统目标
1.2.2 分布式系统相对于独立PC机的优点
项目 数据共享 设备共享 通信 灵活性 描 述
允许多个用户访问一个公共的数据库 允许多个用户共享昂贵的外围设备(如彩色打印机) 使得人们之间的通信更加容易,如通过电子邮件 用最有效的方式将工作负荷分配到可用的机器上
1.2 分布式系统目标
1.3 硬件概念
分布式系统硬件
MIMD计算机分成两类:具有共享存储器的多处理机和不具有 共享存储器的多计算机。 在多处理机中,所有的CPU共享统一的 虚拟地址空间。在多计算机中,每个计算机有它自己的存储器。 多处理机和多计算机又可根据互联网的体系结果分为总线型和 交换型。 总线型:只通过单个网络、底板、总线、电缆或其他介质将 所有计算机连接起来。如有线电视。
基于总线的多处理机由若干个CPU组成,它们都连接到一个公 共的总线上,并且共享一个存储器模块。 为了避免总线过载,需要高速缓存,但带来了不一致问题。连 接的CPU数量有限。
CPU Cache CPU Cache CPU Cache
Memory
Bus
1.3 硬件概念
1.3.2 交换型多处理机
CPU 1
过程A在运行 Cache
CPU 2
过程B在运行 Cache
CPU 3
过程C在运行 Cache
磁盘
总线 图1-8 具有一个运行队列的多处理机系统
1.4 软件概念
三种操作系统比较
项 目 看起来是否像一个虚拟的单处理机系统? 所有的机器只运行相同的操作系统? 有多少操作系统的拷贝? 网络操作 系统 否 否 n 分布式操 作系统 是 是 n 多处理机操 作系统 是 是 1
按耦合程度分为两种不同的操作系统:松耦合系统和紧耦合系 统。
运行在松耦合硬件上的松耦合软件
远程登陆
目录服务 文件服务
客户
磁盘上存储有共享 文件服务器 的文件系统
请求 局域网 响应
图 1-6 在网络操作系统环境下的两个客户和一个服务器
1.4 软件概念
1.4.2 真正的分布式系统
松耦合硬件上的紧耦合软件,根本思想是:用户不必意识到 系统中有多个CPU存在。 分布式系统的特点
用户不知道资源位于何处
资源可以不改名地随意移动 用户不知道有多少个拷贝存在 多个用户可以自动的共享资源 系统活动可以在用户没有感觉的情况下并行发生
1.5 设计中的问题
1.5.2 灵活性
两种学术观点
单内核 每台机器都运行一个传统的内核,内核自身提供了大多 数的服务。单内核:集中式操作系统+网络服务和远程服务。 单内核系统唯一潜在的优点是性能。
1.3 硬件概念
分布式系统硬件
并行及分布式计算机系统分类
MIMD 紧耦合 并行分布式 计算机 松耦合
多处理机 (共享存储器)
多计算机 (私有存储器)
总线型 Sequent Encore
交换型 超级计算机RP3
总线型 LAN工作站
交换型 超立方体 Transputer
1.3 硬件概念
1.3.1 基于总线的多处理机
1.2.3 分布式系统的缺点
项 目 软件 描 述
目前为分布式系统开发的软件还很少
网络
安全
网络可能饱和和引起其他的问题
容易造成对保密数据的访问
1.3 硬件概念
分布式系统硬件
计算机系统按指令流和数据流分类 SISD (Single Instruction stream , Single Data stream ) 单处理机系统。 SIMD (Single Instruction stream , Multiple Data stream) 并行计算机。
1.2 分布式系统目标
1.2.1 分布式系统相对于集中式系统的优点
项目 经济性 速度 固有的分布性 可靠性 渐增式的增长方式 描 述
微处理机提供了比大型主机更好的性能价格比 分布式系统中的计算能力比单个大型主机更强 一些应用涉及到空间上分散的机器 如果一个机器崩溃,整个系统还可以运转 计算能力可以逐渐有所增加