分布式与集群的区别_分布式集群与伪分布式集群概念 - CSDN
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  • PS:这篇文章算是笔记,仅部分文字是原创,相当内容只是收集、整理、提炼、总结别人写的。 没有标为原创 是出于对部分内容原作者的尊重和感谢... 但若你要转载还是请带上我家地址哦,毕竟这些内容都不是现成的哦 ~...

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    但若你要转载还是请带上我家地址哦,毕竟这些内容都不是现成的哦 ~ ~ ~

     

    一、大白话解说,半分钟就懂,用生活中的例子来说明:

     

    小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。

    后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,两个厨师的关系是集群。

    为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,再请了个配菜师负责切菜,备菜,备料 ...  厨师和配菜师的关系是分布式。

     

    一个配菜师也忙不过来了,又请了个配菜师,两个配菜师关系是集群。

    一个配菜师因故请假了,但是其余的配菜师还是该啥就干啥,只是没请假的配菜师任务均匀的加量了,但他们的任务和职责是不变的,这是集群。

     

    集群:多个人在一起作同样的事 。

    分布式 :多个人在一起作不同的事 。

     

     

    二、图解:

     

    以上内容转自:https://www.zhihu.com/question/20004877

     

    以下内容是个人整理的:

    三、区别联系 (其实上面的内容应该已经让你理解2者了)

     

    1)我记得在一本讲 tcp/ip 的书上有这样一句话:分布式是指 多个系统协同合作完成一个特定任务的系统。

    分布式是解决中心化管理的问题,把所有的任务叠加到一个节点处理,太慢了。

    所以把一个大的问题拆分为多个小的问题,并分别解决,最终协同合作。分布式的主要工作是分解任务,将职能拆解。

     

    2) 集群主要的使用场景是为了分担请求的压力,也就是在几个服务器上部署相同的应用程序,来分担客户端请求。

    当压力进一步增大的时候,可能在需要存储的部分,mysql 无法面对很多的写压力。因为在 mysql 做成集群之后,主要的写压力还是在 master 的机器上面,其他 slave 机器无法分担写压力,从而这个时候,也就引出来分布式。

    分布式的主要应用场景是单台机器已经无法满足这种性能的要求,必须要融合多个节点,并且节点之间是相关之间有交互的。相当于在写 mysql 的时候,每个节点存储部分数据,也就是分布式存储的由来。存储一些非结构化数据:静态文件、图片、pdf、小视频 ... 这些也就是分布式文件系统的由来。

     

    3)集群主要是简单加机器解决问题,对于问题本身不做任何分解;

    分布式处理里必然包含任务分解与答案归并。分布式中的某个子任务节点,可能由一个集群来代替;集群中任一节点,都是做一个完整的任务。

    集群和分布式都是由多个节点组成,但是集群之间的通信协调基本不需要;而分布式各个节点的通信协调必不可少。

     将一套系统拆分成不同子系统部署在不同服务器上(这叫分布式),

     然后部署多个相同的子系统在不同的服务器上(这叫集群),部署在不同服务器上的同一个子系统应做负载均衡。 

     

    分布式:一个业务拆分为多个子业务,部署在多个服务器上 。 

    集群:同一个业务,部署在多个服务器上 。

     

    参考:https://www.zhihu.com/question/20004877

     

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  • 转过来只是为了以后翻看方便。 一、大白话解说,半分钟就懂,用生活...后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,两个厨师的关系是集群。 为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致...

    转自:https://blog.csdn.net/jiangyu1013/article/details/80417961

    转过来只是为了以后翻看方便。

     

    一、大白话解说,半分钟就懂,用生活中的例子来说明:

    小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。

    后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,两个厨师的关系是集群。

    为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,再请了个配菜师负责切菜,备菜,备料 ...  厨师和配菜师的关系是分布式。

     

    一个配菜师也忙不过来了,又请了个配菜师,两个配菜师关系是集群。

    一个配菜师因故请假了,但是其余的配菜师还是该啥就干啥,只是没请假的配菜师任务均匀的加量了,但他们的任务和职责是不变的,这是集群。

    集群:多个人在一起作同样的事 。

    分布式 :多个人在一起作不同的事 。

    二、图解:

    三、区别联系 (其实上面的内容应该已经让你理解2者了)

     

    1)我记得在一本讲 tcp/ip 的书上有这样一句话:分布式是指 多个系统协同合作完成一个特定任务的系统。

    分布式是解决中心化管理的问题,把所有的任务叠加到一个节点处理,太慢了。

    所以把一个大的问题拆分为多个小的问题,并分别解决,最终协同合作。分布式的主要工作是分解任务,将职能拆解。

     

    2) 集群主要的使用场景是为了分担请求的压力,也就是在几个服务器上部署相同的应用程序,来分担客户端请求。

    当压力进一步增大的时候,可能在需要存储的部分,mysql无法面对很多的写压力。因为在mysql做成集群之后,主要的写压力还是在master的机器上面,其他slave机器无法分担写压力,从而这个时候,也就引出来分布式。

    分布式的主要应用场景是单台机器已经无法满足这种性能的要求,必须要融合多个节点,并且节点之间是有交互的。相当于在写mysql的时候,每个节点存储部分数据,也就是分布式存储的由来。在存储一些非结构化数据:静态文件、图片、pdf、小视频 ... 这些也就是分布式文件系统的由来。

     

    3)集群主要是简单加机器解决问题,对于问题本身不做任何分解;

    布式处理里必然包含任务分解与答案归并。分布式中的某个子任务节点,可能由一个集群来代替;集群中任一节点,都是做一个完整的任务。

    集群和分布式都是由多个节点组成,但是集群之间的通信协调基本不需要;而分布式各个节点的通信协调必不可少。

     将一套系统拆分成不同子系统部署在不同服务器上(这叫分布式);部署多个相同的子系统在不同的服务器上(这叫集群),部署在不同服务器上的同一个子系统用做负载均衡。 

     

    分布式:一个业务拆分为多个子业务,部署在多个服务器上 。 

    集群:同一个业务,部署在多个服务器上 。

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  • 下面就正经解释下三种结构的区别吧~ 单机结构 我想大家最最最熟悉的就是单机结构,一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了,然后这个项目部署在一台服务器上就好了。整个项目所有的服务都由这台...

    在这里插入图片描述


    下面就正经解释下三种结构的区别吧~

    单机结构

    我想大家最最最熟悉的就是单机结构,一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了,然后这个项目部署在一台服务器上就好了。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。这就是单机结构。

    那么,单机结构有啥缺点呢?我想缺点是显而易见的,单机的处理能力毕竟是有限的,当你的业务增长到一定程度的时候,单机的硬件资源将无法满足你的业务需求。此时便出现了集群模式,往下接着看。

    集群结构

    集群模式在程序猿界有各种装逼解释,有的让你根本无法理解,其实就是一个很简单的玩意儿,且听我一一道来。

    单机处理到达瓶颈的时候,你就把单机复制几份,这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”,所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务,那么这样系统的处理能力就相当于提升了好几倍(有几个节点就相当于提升了这么多倍)。

    但问题是用户的请求究竟由哪个节点来处理呢?最好能够让此时此刻负载较小的节点来处理,这样使得每个节点的压力都比较平均。要实现这个功能,就需要在所有节点之前增加一个“调度者”的角色,用户的所有请求都先交给它,然后它根据当前所有节点的负载情况,决定将这个请求交给哪个节点处理。这个“调度者”有个牛逼了名字——负载均衡服务器。

    集群结构的好处就是系统扩展非常容易。如果随着你们系统业务的发展,当前的系统又支撑不住了,那么给这个集群再增加节点就行了。但是,当你的业务发展到一定程度的时候,你会发现一个问题——无论怎么增加节点,貌似整个集群性能的提升效果并不明显了。这时候,你就需要使用微服务结构了

    分布式结构

    先来对前面的知识点做个总结。

    从单机结构到集群结构,你的代码基本无需要作任何修改,你要做的仅仅是多部署几台服务器,每台服务器上运行相同的代码就行了。但是,当你要从集群结构演进到微服务结构的时候,之前的那套代码就需要发生较大的改动了。所以对于新系统我们建议,系统设计之初就采用微服务架构,这样后期运维的成本更低。但如果一套老系统需要升级成微服务结构的话,那就得对代码大动干戈了。所以,对于老系统而言,究竟是继续保持集群模式,还是升级成微服务架构,这需要你们的架构师深思熟虑、权衡投入产出比。

    OK,下面开始介绍所谓的分布式结构。

    分布式结构就是将一个完整的系统,按照业务功能,拆分成一个个独立的子系统,在分布式结构中,每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中,它们之间通过RPC方式通信。

    举个例子,假设需要开发一个在线商城。按照微服务的思想,我们需要按照功能模块拆分成多个独立的服务,如:用户服务、产品服务、订单服务、后台管理服务、数据分析服务等等。这一个个服务都是一个个独立的项目,可以独立运行。如果服务之间有依赖关系,那么通过RPC方式调用。

    这样的好处有很多:

    1. 系统之间的耦合度大大降低,可以独立开发、独立部署、独立测试,系统与系统之间的边界非常明确,排错也变得相当容易,开发效率大大提升。
    2. 系统之间的耦合度降低,从而系统更易于扩展。我们可以针对性地扩展某些服务。假设这个商城要搞一次大促,下单量可能会大大提升,因此我们可以针对性地提升订单系统、产品系统的节点数量,而对于后台管理系统、数据分析系统而言,节点数量维持原有水平即可。
    3. 服务的复用性更高。比如,当我们将用户系统作为单独的服务后,该公司所有的产品都可以使用该系统作为用户系统,无需重复开发。
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  • 分布式与集群区别

    千次阅读 2019-06-24 15:47:06
    简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。例如:如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10...

    简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

    例如:

    如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时。

    采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任务间的依赖关系,执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型)

    而采用集群方案,同样提供10台服务器,每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达,10个服务器将同时工作,10小后,10个任务同时完成,这样,整身来看,还是1小时内完成一个任务!

     

    以下是摘抄自网络文章:

    讨论tomcat集群和redis分布式时,集群是种物理形态,tomcat是多个,本身就是集群,redis的形态其实也是集群,但是他们的工作方式不一样;集群是种物理形态,分布式是一种工作的方式,项目中redis虽然是两个redis,但是工作方式是不一样的

    集群概念

    1. 两大关键特性
    集群是一组协同工作的服务实体,用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来,一个集群就象是一个服务实体,但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较,集群提供了以下两个关键特性:

    ·  可扩展性--集群的性能不限于单一的服务实体,新的服务实体可以动态地加入到集群,从而增强集群的性能。

    ·  高可用性--集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中,同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了,另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。

    2. 两大能力
    为了具有可扩展性和高可用性特点,集群的必须具备以下两大能力:

    ·  负载均衡--负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。

    ·  错误恢复--由于某种原因,执行某个任务的资源出现故障,另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作,另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。

    负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在,而且对于同一任务的各个资源来说,执行任务所需的信息视图(信息上下文)必须是一样的。

    3. 两大技术
    实现集群务必要有以下两大技术:

    ·  集群地址--集群由多个服务实体组成,集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址(也叫单一影像)是集群的一个基 本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出,外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均 衡器实现真正的负载均衡算法,有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境,在那里,集群中只有 一个服务实体工作,当正在工作的服务实体发生故障时,负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。

    ·  内部通信--为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复,集群各实体间必须时常通信,比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。

    具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务,一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址,使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础,它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。

    集群分类

    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)

    高可用集群( High Availability Cluster)
    负载均衡集群(Load Balance Cluster)
    科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
    ================================================

    具体包括:

    Linux High Availability 高可用集群                                      
    (普通两节点双机热备,多节点HA集群,RAC, shared, share-nothing集群等)

    Linux Load Balance 负载均衡集群                                     
     (LVS等....)

    Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群    
     (Beowulf 类集群....)

    分布式存储                                                                        
    其他类linux集群             
    (如Openmosix, rendering farm 等..)

    详细介绍

    1. 高可用集群(High Availability Cluster)
    常见的就是2个节点做成的HA集群,有很多通俗的不科学的名称,比如"双机热备", "双机互备", "双机".
    高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的,保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务,把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。

    2. 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。

    3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

    高性能计算(High Perfermance Computing)集群,简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。

    高性能计算分类  
     高吞吐计算(High-throughput Computing)
      有一类高性能计算,可以把它分成若干可以并行的子任务,而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人( SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home )就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上 参加SETI的计算节点,计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索,然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式,所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类,高吞吐计算属于SIMD(Single Instruction/Multiple Data)的范畴。

     分布计算(Distributed Computing)
      另一类计算刚好和高吞吐计算相反,它们虽然可以给分成若干并行的子任务,但是子任务间联系很紧密,需要大量的数据交换。按照Flynn的分类,分布式的高性能计算属于MIMD(Multiple Instruction/Multiple Data)的范畴。

    4. 分布式(集群)与集群的联系与区别
    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。

    转自:https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/5483162

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