什麼是分布式系統

分布式系統是由一組通過網路進行通訊，為了完成共同的任務而協調工作的計算機節點組成的系統。分布式系統的出現是為了用廉價的、普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、儲存任務，其目的利用更多的機器處理更多的資料

首先需要明確的是，只有單個節點的處理能力無法滿足日益增長的計算、儲存任務的時候，且硬體的提公升（加記憶體，加磁碟，使用更好的cpu）高昂到得不償失的時候，應用程式也不能進一步優化的時候，我們才需要考慮分布式系統。因為分布式系統需要解決的問題本身就和單機系統一樣，而由於分布式系統多節點、通過網路通訊的拓撲結構，會引入很多單機系統沒有的問題，為了解決這些問題又會引入更多的機制、協議，帶來更多的問題

在很多文章中，主要講分布式系統分為分布式計算（computation）與分布式儲存（storage）。計算與儲存是相輔相成的，計算需要資料，要麼來自實時的流量，要麼來自儲存資料，而計算的結果也需要儲存。在作業系統中，對計算與儲存有非常詳盡的討論，分布式系統只不過將這些理論推廣到多個幾點罷了

那麼分布式系統怎麼將任務分發到這些計算機節點呢，很簡單的思想，分而治之，即分片（partiton）。對於計算，那麼就是對計算任務進行拆分，每個節點處理一些，最終彙總就行了，這就是mapreduce的思想，對於儲存，更好理解，每個節點存一部分資料就行了，當資料規模變大的時候，partiton是唯一的選擇，同時也會帶來一些好處：

理想情況下，有分片就行了，但事實的情況卻不大理想。原因在於，分布式系統中有大量的節點，且通過網路通訊。單個節點故障（程序crash、斷電、磁碟損壞）是個小概率事件，但整個系統的故障率會隨節點的增加而指數級增加，網路通訊也可能出現斷網、高延遲的情況。在這種一定會出現的"異常"情況下，分布式系統還是需要繼續穩定的對外提供服務，即需要較強的容錯性。最簡單的辦法就是冗餘或者複製集（replication），即多個節點負責同乙個任務，最為常見的就是分布式儲存中，對個節點負責儲存同乙份資料，以增強可用性與可靠性

partiton（分片）和replication（複製）是解決分布式系統問題的一記組合拳，很多具體的問題都可以用這個思路去解決，但往往是為了解決乙個問題，會引入更多的問題，比如為了可用性與可靠性保證，引用了冗餘（複製集），有了冗餘，各個副本的一致性問題就會變得更頭疼，一致性在系統的角度和使用者的角度又有不同的等級劃分，如果要保證強一致性，那麼會影響可用性和效能，在一些應用是難以接受的，在分布式系統中，沒有最佳的選擇，都是需要權衡，做出最合適的選擇

分布式系統需要大量的機器協作，面臨諸多的挑戰

第一，異構的機器與網路：分布式系統中的機器，配置不一樣，其上執行的服務也可能由不同的語音、架構實現，因此處理能力也不一樣，節點間通過網路連線，而不同的網路的頻寬，延時，丟包率又不一樣，怎麼保證大家齊頭並進，共同完成目標，這是個不小的挑戰

第二，普通的節點故障：雖然單節點故障概率較低，但節點數達到一定規模，出故障的概率就會變更了。分布式系統需要保證故障發生的時候，系統仍然是可用的，這就需要監控節點的狀態，在節點故障的情況下將該節點負責的計算、儲存任務轉移到其他節點

第三，不可靠的網路：相比單機過程呼叫，網路通訊是不可靠的，節點a向節點b發出請求，在約定的時間內沒有收到節點b的響應，那麼b是否處理了請求，這個是不確定的，這個不確定帶來了諸多問題，最簡單的，是否需要重試請求，節點b會不會多次處理同乙個請求

總而言之，分布式的挑戰來自不確定性，不確定計算機什麼時候crash,斷電，不確定磁碟什麼時候損壞，不確定每次網路通訊要延遲多久，也不確定通訊對端是否處理了傳送的資訊。而分布式系統放大了這個不確定性，所有有諸多的分布式理論、協議來保證這種不確定性的情況下，系統還能持續正常的工作。

可擴充套件性：分布式系統根本目標就是為了處理單個計算機無法處理的任務，當任務增加的時候，分布式系統的處理能力需要隨之增加，簡單來說，要比較方便的通過增加機器來應對資料量的增長，同時，當任務規模縮減時，可以撤掉一些多餘的機器，達到動態伸縮的效果

可用性與可靠性：一般來說，分布式系統需要7*24小時提供服務。可用性是指系統在各種情況對外提供服務的能力，簡單來說，可以通過不可用時間於正常服務時間的比值來衡量，而可靠性是指計算結果正確、儲存的資料不丟失

一致性：分布式系統為了提高可用性可靠性，一般會引入冗餘（複製集），那麼如何保證這些節點上的一致效能，這就是分布式系統不得不面對的一致性問題，一致性越強，對使用者越友好，但會制約系統的可用性，一致性等級越低，使用者就需要相容資料不一致的情況，但系統的可用性，併發性會高很多

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到底什麼是分布式系統？

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