精华内容
下载资源
问答
  • 对于复杂的分布式应用系统
    千次阅读
    2022-03-24 16:30:08

    1.分布式:通过网络连接的多个组件,通过交换信息协作而形成的系统。

    分布式不一定就是不同的组件,同一个组件也可以,关键在于是否通过交换信息的方式进行协作。
    不同的业务模块部署在不同的服务器上或者同一个业务模块分拆多个子业务,部署在不同的服务器上,解决高并发的问题。

    2.分布式系统架构:运行在多个处理器上的软件架构设计。

    3.分布式系统:建立在网络之上支持分布式处理的软件系统,由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。具有高度的内聚性透明性

    内聚性:每一个数据库分布节点高度自治,有本地的数据库管理系统。

    4.软件架构:是有关软件整体结构与组件的抽象描述,用于指导大型软件系统各个方面的设计。

    5.ADL(架构描述语言):
    ①一种形式化语言,用于描述软件的体系架构。为软件系统的概念体系结构建模提供了具体语法和概念框架。
    ②基于底层语义的工具为体系结构的表示、分析、进化、细化、设计过程等提供支持。

    6.集群:同一种组件的多个实例,形成的逻辑上的整体。(也就是同一个业务部署在多台机器上,提高系统可用性)

    集群的三种类型:
    Ⅰ.高可用集群,如RHCS、LifeKeeper等。
    Ⅱ.负载均衡集群,如LVS等。
    Ⅲ.高性能运算集群。

    分布式与集群的区别:
    Ⅰ. 集群是个物理形态,分布式是个工作方式。

    集群一般是物理集中、统一管理的,而分布式系统则不强调这一点。

    Ⅱ.当我们讲一个集群,着重描述这个处理机的静态状态,强调个体和群体之间的联系。当我们讲分布式系统,着重讲这个处理机的动态状态,强调请求和处理直接的分发状况
    Ⅲ.分布式是指一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上。而集群是指同一个业务,部署在多个服务器上。

    7.副本机制
    ①副本:在分布式系统中,为数据或服务提供的冗余。
    ②数据副本:在不同的节点上持久化同一份数据。当出现某个节点上的数据丢失时,可以从副本上读取数据。
    ③服务副本:多个节点提供相同的服务,通过主从关系来服务的高可用方案。

    8.分布式架构的基本理论 CAP
    一致性(Consistency):所有节点上的数据时刻保持同步。
    可用性(Availability):每个请求都能接收到一个响应,无论响应成功或失败。
    分区容忍性(Partition tolerance):系统应该持续提供服务,即使系统内部(某个节点分区)有消息丢失。
    ④CAP原理指的是这三个要素最多只能同时实现两点,不能三者兼顾。

    Ⅰ.在设计分布式系统架构时,必须做出取舍。
    Ⅱ.对于分布式系统 分区容忍性 是最基本要求,否则就失去了价值。
    Ⅲ.设计分布式系统就是在一致性可用性中去一个平衡,对于大多数web应用,其实并不需要强一致性。因此牺牲一致性而换取高可用性,是目前多数分布式系统设计的方向。

    ⑤CAP理论仅仅适用于原子读写的NoSql场景中,并不适用于数据库系统事务。

    原因:当更新一些错误的数据而导致失败时,无论使用什么样的高可用方案都是徒劳,此时数据发生了无法修正的错误。

    9.BASE
    ①Basically Available(基本可用):在分布式系统出现不可预知的故障时,允许瞬时部分可用性

    假设系统,出现了不可预知的故障,但还是能用。只是,相比较正常的系统而言,存在响应时间上的损失、功能上的损失。

    ②Soft State(软状态):表示系统中的数据存在中间状态,并且这个中间状态的存在不会影响系统的整体可用性。也就是表示系统允许在不同节点的数据副本之间进行数据同步的这个过程中存在延时

    ③Eventually Consistent(最终一致性):所有的数据副本,在经过一段时间的同步之后,最终都能够达到一个一致的状态。

    其本质是需要系统保证最终数据能够达到一致,而不需要实时保证系统数据的强一致性。

    ④BASE 理论的核心思想是:
    即使无法做到强一致性,但每个应用都可以根据自身业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

    ⑤BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统。提高 高可用 牺牲强一致性。

    10.分布式系统架构的优势
    ①增大了系统容量。
    ②加强了系统可用性
    ③使得系统模块重用度更高。

    因为模块化。

    ④开发和发布速度可以并发而变得更快。

    因为软件模块化被拆分。

    ⑤系统扩展性更高。

    11.分布式系统架构的劣势
    ①架构设计变得复杂,尤其是其中的分布式事务。
    ②部署单个服务会比较快,但如果一次部署多个服务,流程会变得复杂
    ③系统的吞吐量会变大,响应时间会变长。
    ④运维复杂度会因为服务变多而变得复杂。
    ⑤测试和查错的复杂度增大。
    ⑥技术多元化,这会带来维护和运维的复杂度。
    ⑦管理分布式系统中的服务和调度变得困难和复杂。

    12.分布式系统的应用
    ①并行和高性能应用。
    ②容错应用。
    ③固有的分布式应用。

    13.分布式部署适应的情况
    ①公司有不同分支机构或较小的分散点与公司网络的连接通常是底宽带、高滞后或不可靠的。
    ②公司总部网络无法处理中心位置的服务流量。
    ③分支机构有自己的服务器、企业网络、域控制器和系统管理员,包含数目不定的用户。
    ④用户要求有更快的邮箱访问速度、更佳的用户体验和可用性。
    ⑤用户数量大,并发线程多。
    ⑥对于安全要求高,需要把服务器不同的功能分开部署。

    14.使用分布式系统的主要目的
    ①大流量处理:通过集群技术把大规模并发请求的负载分散到不同的机器上。
    ②关键业务保护:提高后来服务的可用性,把故障隔离起来阻止多米诺骨牌效应(雪崩效应)。如果流量过大需要,需要对业务降级,以保护关键业务流转。

    15.提高系统架构的性能的方法:
    ①加缓冲:缓存系统(缓存分区,缓存更新,缓存命中)。

    缓存(cache)是用来加速数据从硬盘中"读取"的,而缓冲(buffer)是用来加速数据"写入"硬盘的。

    ②负载均衡:网关系统(负载均衡,服务路由,服务发现)。

    负载均衡是高可用网络基础架构的关键组件,通常用于将工作负载分布到多个服务器来提高网站、应用、数据库或其他服务的性能和可靠性。

    ③异步调用:异步系统(消息队列,消息持久,异步事务)。

    异步调用:程序在执行时,无需等待执行的返回值可继续执行后面的代码。

    ④数据镜像:数据镜像(数据同步,读写分离,数据一致性)。

    镜像是用于创建服务器或磁盘的模板。镜像服务提供镜像生命周期管理能力。可以通过服务器或外部文件创建系统盘镜像或数据盘镜像,也可以使用弹性云服务器或云服务器备份创建带数据盘的整机镜像。

    ⑤数据分区:数据分区(分区策略,数据访问层,数据一致性)。

    Ⅰ.分区:将数据库或其组成元素划分为不同的独立部分。
    Ⅱ.数据库分区通常是出于可管理性、性能或可用性或负载平衡的原因而进行的。
    Ⅲ.在分布式数据库管理系统中分区是很流行,其中每个分区可以分布在多个节点上,节点上的用户在分区上执行本地事务。由于数据的分区,使得系统的整体性能得以提升。
    Ⅳ.数据的分区方法:垂直分区、水平分区、混合分区。

    16.提高架构的稳定性的方法:
    ①服务拆分:服务治理,服务调用,服务依赖,服务隔离。
    ②服务冗余:服务调度,弹性伸缩,故障迁移,服务发现。
    ③限流降级:异步队列,降级控制,服务熔断。
    ④高可用架构:多租户系统,灾备多活,高可用服务。
    ⑤高可用运维:运维系统,全栈监控,Devops,自动化运维。

    17.分布式服务的关键技术:
    ①服务治理。
    ②架构软件管理。
    ③DevOps。
    ④自动化运维。
    ⑤资源调度管理。
    ⑥整体架构监控。
    ⑦流量控制。

    在计算机领域,当单机性能达到瓶颈时,可以解决性能问题的办法:
    1.堆硬件,进一步提升配置。
    2.分布式,水平扩展。

    更多相关内容
  • 分布式系统安全性和可靠性检测的难点在于缺乏对系统脆性的动态评估. 针对这一难点, 提出一种新的概念脆性相对熵来衡量系统的脆性, 并给出评估方法. 利用脆性相对熵可以动态地衡量当前概率分布与系统崩溃概率分布之间...
  • #资源达人分享计划#
  • 此设计方案在远程分布式安全防卫系统中得到很好的应用。 关键词:分布控制系统;RS485网络;多机通信;单片机    安全防卫系统应用在许多场合,他的可靠性直接影响人们的生命财产安全。而不同的场合提出的防卫...
  • 什么是“分布式应用系统

    千次阅读 2018-04-15 07:40:59
    背景介绍 纵观人类计算机的发展历史,每隔十年至十五年,信息产业就会发生周期性的变革,1950年至1970年期间,企业主要采用大型主机-终端的体系结构,企业应用系统则采用单一、集中的方式为...


    在信息产业高速发展的今天,企业间的竞争将更加激烈。随着规模的不断扩大和业务的不断更新,企业迫切需求完整的分布式解决方案,用于管理复杂的异构环境,实现不同硬件设备、软件系统、网络环境及数据库系统之间的完整集成。

    背景介绍

        纵观人类计算机的发展历史,每隔十年至十五年,信息产业就会发生周期性的变革,1950年至1970年期间,企业主要采用大型主机-终端的体系结构,企业应用系统则采用单一、集中的方式为用户提供资源共享服务。80年代初期,开放系统与关系型数据库管理系统被企业大量采用,有别于集中式系统,应用程序逻辑分散在主从两端。随着Windows的普及,90年代则是图形化的应用时代,Client/Server体系结构也被广泛采用。90年代后期,信息产业出现了分布式对象技术,应用程序可以分布在不同的系统平台上,通过分布式技术实现异构平台间对象的相互通信。将企业已有系统集成于分布式系统,可以极大地提高企业应用系统的扩展性。90年代末出现的多层分布式应用为企业进一步简化应用系统的开发指明了方向。

        在传统的Client/Server结构中,应用程序逻辑通常分布在客户端服务器两端,客户端发出数据资源访问请求,服务器端将结果返回客户端。Client/Server结构的缺陷是,当客户端数目激增时,服务器的性能将会因为无法进行负载平衡而大大下降。而一旦应用的需求发生变化,客户端和服务器端的应用程序则都需要修改,这样给应用的维护和升级带来了极大的不便,而且大量数据的传输也增加了网络的负载。为了解决Client/Server存在的问题,企业只有向多层分布式应用转变。企业应用的多层架构如图1所示。

        在多层分布式应用中,客户端和服务器之间可以加入一层或多层应用服务程序,这种程序称为“应用服务器”(Application Server)。开发人员可以将企业应用的商业逻辑放在中间层服务器上,而不是客户端,从而将应用的业务逻辑与用户界面隔离开,在保证客户端功能的前提下,为用户提供一个瘦的(thin)界面。这意味着如果需要修改应用程序代码,则可以只在一处(中间层服务器上)修改,而不用修改成千上万的客户端应用程序。 从而使开发人员可以专注于应用系统核心业务逻辑的分析、设计和开发,简化了企业系统的开发、更新和升级工作,极大增强了企业应用的伸缩性和灵活性。

        当企业需要建立基于Web的商业应用系统时,多层分布式体系结构同样提供了强大优势,为基于Web的商业应用提供了“瘦客户”的体系结构,使基于浏览器的客户可以与Intranet资源进行有效交互,并且不需要在客户端进行复杂的应用配置工作。多层分布式解决方案在异构平台间架起了桥梁,可以使基于Web的商业应用与企业已有系统集成在一起。

        目前,在我国的企业中,大量采用的还是Client/Server体系结构,而在西方发达国家,企业由传统的应用系统向多层分布式应用系统的转变已经成为业界主流。相信在我国,多层分布式系统将得到更为广泛的应用。

    多层分布式应用带来的挑战

        尽管多层分布式体系结构为企业提供了极大优势,但比起传统的Client/Server方式,开发多层分布式应用具有更大的难度,给开发人员带来了新的技术挑战。主要包括了以下三个方面:

        1.分布式对象标准的多样化

        企业要构建多层分布式系统,必须遵循分布式的工业标准,基于什么样的标准直接影响到企业应用系统的开放性和可扩展性。目前分布式对象的标准主要有三种:Microsoft 的DCOM、Sun Microsystems的Enterprise JavaBeans/RMI以及OMG(Object Management Group)组织的CORBA(Common Object Request Broker Architecture)。DCOM是基于Windows环境的分布式对象标准,因此支持的平台种类有限。RMI与Enterprise JavaBean是以Java语言为主体的分布式对象架构,适合大型企业的跨平台需求,但现实的应用系统环境一般是由多种不同的程序语言建立起来的,只依赖一种程序语言构建的企业应用是很少见的。CORBA是由800多个大型软、硬件公司参与的OMG组织所制定的分布式对象标准,获得IBM、Sun Microsystems、Oracle、Sybase、Novell、Netscape等大型公司的支持,CORBA标准实现了不同平台之间对象的通信及互操作,软件供应商只要遵循应用对象与ORB间通信的IDL(Interface Definition Language),便能够以对象的形式提供服务或获得服务,ORB使开发人员完全不需要考虑异构平台、不同的通信协议或不同程序语言造成的差异,而专注于应用逻辑的开发。可见,CORBA提供了开放、灵活的分布式标准,适于企业构建多层分布式应用系统。

        2.多层分布式应用的开发是很复杂的

        如果用传统方式开发多层分布式应用,则需要开发人员具有较深的计算机系统级知识,需要掌握诸如并发性、安全性、可伸缩性及事务处理等各个方面的知识。而且需要实现对系统资源访问的有效管理,如对线程、内存、数据库连接、网络连接的管理。而这些复杂工作极大地耗费了开发人员的精力,限制了开发工作的进展。而企业应用系统的开发更多地要求开发人员专注于商业逻辑方面的开发,而不是在系统级开发上浪费更多时间。

        3.分布式应用的分发、管理也是一个挑战

        大多数的分布式应用是由成百上千的组件组成的,而在分发时,每一个组件都有属性需要进行配置。通常,对组件属性的配置方式依赖于组件所在的平台。 因此,应用被分发后,如何管理分散的组件将是一个挑战。管理者需要确保应用的组件能够正确运行、可以位于企业网内的任何机器上,并能及时发现处理错误(包括系统错误、网络中断、应用错误等情况)。

        传统意义上的网络系统管理(比如:SNMP)只能通过分析主机的状态,获得应用程序运行的情况,但对于分布式应用系统来说,一个应用并非运行于某一台主机,因此,管理者需要管理整个网络的状态,这就需要有恰当工具的支持。

    多层分布式应用的需求

        开发企业多层分布式应用,通常有以下方面的需求:

        1.易于开发

        虽然多层分布式体系结构要求有较深的计算机系统级知识作为基础(比如:数据库、事务处理、网络安全、CORBA技术等),但对于IT开发人员来说,要求在不用深入了解系统底层复杂技术的情况下,能够在一个友好的可视化集成开发环境(IDE)中,快速、容易地开发出功能强大的多层分布式应用系统。

        2.简化分发、管理工作

        开发人员要求能够在一个集成开发环境中测试、修改分布式应用程序,以提高应用的性能,并可以实现在同一环境中对应用的分发、管理。由于许多应用包括了成千上万分布于企业各处的组件,因此,需要一个集中化的管理工具,用于管理、控制分布式应用,并实现错误检测、更正的功能。

        3.企业应用的鲁棒性要求

        一个完善的企业分布式多层应用,应该满足事务处理、安全管理、容错、负载平衡、可伸缩性、高性能方面的要求。

        4.具有开放的、基于工业标准的体系结构

        企业需要的是开放的、基于工业标准的解决方案,可以实现与其他符合标准的系统进行交互。

        5.可以实现与各种数据库及已有系统的集成

        企业分布式应用必须能够访问企业的数据资源,而企业数据通常存储在当前流行的大型数据库上(如:Oracle、Sybase等),或通过TP Monitor(如:IBM CICS、BEA Tuxedo)访问,因此要求企业分布式系统能够与数据库及已有系统集成在一起。

        6.支持不同平台环境

        企业多层分布式应用需要支持不同的平台环境,服务器一端应该支持Windows NT或 UNIX平台,而且不同平台的客户都可以访问服务器上的应用,包括:HTML、Java applets 、Java 应用、Dynamic HTML、C++应用等。

    企业应用服务器

        基于上述原因,当企业向多层分布式应用转变时,需要应用服务器(Application Server)的支持,从而可以将不同的应用技术集成在一起,使多层分布式应用的开发、分发、管理变得更加容易。现在已经有很多企业使用了应用服务器技术,也极大地增强了企业应用的性能。但在我国处于应用中的应用服务器技术,还不能完全满足企业建立多层分布式应用的需求,这些应用服务器主要分为以下两类:

        1.基于Web的应用服务器

        基于Web的应用服务器一般提供了基于Web的Interner应用的开发环境,适于建立基于Web的Client/Server应用系统。在这种体系下,Web应用服务器通常运行在Web Server上,用来处理客户请求。通常用ODBC和JDBC连接数据库。这种类型的应用服务器一般易于使用,并且支持基于EJB(Enterprise JavaBeans)的服务器应用程序开发。但这种应用服务器存在的缺陷有:不支持事务处理、安全性差、对已有交易系统支持有限、性能较低。基于Web的应用服务器体系结构如图2所示。

    2.基于中间件的应用服务器

        基于中间件的应用服务器通过与已有系统(如:TP Monitors)进行集成,可以为企业提供更强大的功能,包括:事务处理、安全管理、容错、负载平衡等,但多数解决方案都是基于Client/Server体系结构的,或仅限于三层体系结构,不适于建立分布式的Web应用,而且没有一个有效的开发管理环境。基于中间件应用服务器体系结构如图3所示。


    在信息产业高速发展的今天,企业间的竞争将更加激烈。随着规模的不断扩大和业务的不断更新,企业迫切需求完整的分布式解决方案,用于管理复杂的异构环境,实现不同硬件设备、软件系统、网络环境及数据库系统之间的完整集成。

    背景介绍

        纵观人类计算机的发展历史,每隔十年至十五年,信息产业就会发生周期性的变革,1950年至1970年期间,企业主要采用大型主机-终端的体系结构,企业应用系统则采用单一、集中的方式为用户提供资源共享服务。80年代初期,开放系统与关系型数据库管理系统被企业大量采用,有别于集中式系统,应用程序逻辑分散在主从两端。随着Windows的普及,90年代则是图形化的应用时代,Client/Server体系结构也被广泛采用。90年代后期,信息产业出现了分布式对象技术,应用程序可以分布在不同的系统平台上,通过分布式技术实现异构平台间对象的相互通信。将企业已有系统集成于分布式系统,可以极大地提高企业应用系统的扩展性。90年代末出现的多层分布式应用为企业进一步简化应用系统的开发指明了方向。

        在传统的Client/Server结构中,应用程序逻辑通常分布在客户端服务器两端,客户端发出数据资源访问请求,服务器端将结果返回客户端。Client/Server结构的缺陷是,当客户端数目激增时,服务器的性能将会因为无法进行负载平衡而大大下降。而一旦应用的需求发生变化,客户端和服务器端的应用程序则都需要修改,这样给应用的维护和升级带来了极大的不便,而且大量数据的传输也增加了网络的负载。为了解决Client/Server存在的问题,企业只有向多层分布式应用转变。企业应用的多层架构如图1所示。

        在多层分布式应用中,客户端和服务器之间可以加入一层或多层应用服务程序,这种程序称为“应用服务器”(Application Server)。开发人员可以将企业应用的商业逻辑放在中间层服务器上,而不是客户端,从而将应用的业务逻辑与用户界面隔离开,在保证客户端功能的前提下,为用户提供一个瘦的(thin)界面。这意味着如果需要修改应用程序代码,则可以只在一处(中间层服务器上)修改,而不用修改成千上万的客户端应用程序。 从而使开发人员可以专注于应用系统核心业务逻辑的分析、设计和开发,简化了企业系统的开发、更新和升级工作,极大增强了企业应用的伸缩性和灵活性。

        当企业需要建立基于Web的商业应用系统时,多层分布式体系结构同样提供了强大优势,为基于Web的商业应用提供了“瘦客户”的体系结构,使基于浏览器的客户可以与Intranet资源进行有效交互,并且不需要在客户端进行复杂的应用配置工作。多层分布式解决方案在异构平台间架起了桥梁,可以使基于Web的商业应用与企业已有系统集成在一起。

        目前,在我国的企业中,大量采用的还是Client/Server体系结构,而在西方发达国家,企业由传统的应用系统向多层分布式应用系统的转变已经成为业界主流。相信在我国,多层分布式系统将得到更为广泛的应用。

    多层分布式应用带来的挑战

        尽管多层分布式体系结构为企业提供了极大优势,但比起传统的Client/Server方式,开发多层分布式应用具有更大的难度,给开发人员带来了新的技术挑战。主要包括了以下三个方面:

        1.分布式对象标准的多样化

        企业要构建多层分布式系统,必须遵循分布式的工业标准,基于什么样的标准直接影响到企业应用系统的开放性和可扩展性。目前分布式对象的标准主要有三种:Microsoft 的DCOM、Sun Microsystems的Enterprise JavaBeans/RMI以及OMG(Object Management Group)组织的CORBA(Common Object Request Broker Architecture)。DCOM是基于Windows环境的分布式对象标准,因此支持的平台种类有限。RMI与Enterprise JavaBean是以Java语言为主体的分布式对象架构,适合大型企业的跨平台需求,但现实的应用系统环境一般是由多种不同的程序语言建立起来的,只依赖一种程序语言构建的企业应用是很少见的。CORBA是由800多个大型软、硬件公司参与的OMG组织所制定的分布式对象标准,获得IBM、Sun Microsystems、Oracle、Sybase、Novell、Netscape等大型公司的支持,CORBA标准实现了不同平台之间对象的通信及互操作,软件供应商只要遵循应用对象与ORB间通信的IDL(Interface Definition Language),便能够以对象的形式提供服务或获得服务,ORB使开发人员完全不需要考虑异构平台、不同的通信协议或不同程序语言造成的差异,而专注于应用逻辑的开发。可见,CORBA提供了开放、灵活的分布式标准,适于企业构建多层分布式应用系统。

        2.多层分布式应用的开发是很复杂的

        如果用传统方式开发多层分布式应用,则需要开发人员具有较深的计算机系统级知识,需要掌握诸如并发性、安全性、可伸缩性及事务处理等各个方面的知识。而且需要实现对系统资源访问的有效管理,如对线程、内存、数据库连接、网络连接的管理。而这些复杂工作极大地耗费了开发人员的精力,限制了开发工作的进展。而企业应用系统的开发更多地要求开发人员专注于商业逻辑方面的开发,而不是在系统级开发上浪费更多时间。

        3.分布式应用的分发、管理也是一个挑战

        大多数的分布式应用是由成百上千的组件组成的,而在分发时,每一个组件都有属性需要进行配置。通常,对组件属性的配置方式依赖于组件所在的平台。 因此,应用被分发后,如何管理分散的组件将是一个挑战。管理者需要确保应用的组件能够正确运行、可以位于企业网内的任何机器上,并能及时发现处理错误(包括系统错误、网络中断、应用错误等情况)。

        传统意义上的网络系统管理(比如:SNMP)只能通过分析主机的状态,获得应用程序运行的情况,但对于分布式应用系统来说,一个应用并非运行于某一台主机,因此,管理者需要管理整个网络的状态,这就需要有恰当工具的支持。

    多层分布式应用的需求

        开发企业多层分布式应用,通常有以下方面的需求:

        1.易于开发

        虽然多层分布式体系结构要求有较深的计算机系统级知识作为基础(比如:数据库、事务处理、网络安全、CORBA技术等),但对于IT开发人员来说,要求在不用深入了解系统底层复杂技术的情况下,能够在一个友好的可视化集成开发环境(IDE)中,快速、容易地开发出功能强大的多层分布式应用系统。

        2.简化分发、管理工作

        开发人员要求能够在一个集成开发环境中测试、修改分布式应用程序,以提高应用的性能,并可以实现在同一环境中对应用的分发、管理。由于许多应用包括了成千上万分布于企业各处的组件,因此,需要一个集中化的管理工具,用于管理、控制分布式应用,并实现错误检测、更正的功能。

        3.企业应用的鲁棒性要求

        一个完善的企业分布式多层应用,应该满足事务处理、安全管理、容错、负载平衡、可伸缩性、高性能方面的要求。

        4.具有开放的、基于工业标准的体系结构

        企业需要的是开放的、基于工业标准的解决方案,可以实现与其他符合标准的系统进行交互。

        5.可以实现与各种数据库及已有系统的集成

        企业分布式应用必须能够访问企业的数据资源,而企业数据通常存储在当前流行的大型数据库上(如:Oracle、Sybase等),或通过TP Monitor(如:IBM CICS、BEA Tuxedo)访问,因此要求企业分布式系统能够与数据库及已有系统集成在一起。

        6.支持不同平台环境

        企业多层分布式应用需要支持不同的平台环境,服务器一端应该支持Windows NT或 UNIX平台,而且不同平台的客户都可以访问服务器上的应用,包括:HTML、Java applets 、Java 应用、Dynamic HTML、C++应用等。

    企业应用服务器

        基于上述原因,当企业向多层分布式应用转变时,需要应用服务器(Application Server)的支持,从而可以将不同的应用技术集成在一起,使多层分布式应用的开发、分发、管理变得更加容易。现在已经有很多企业使用了应用服务器技术,也极大地增强了企业应用的性能。但在我国处于应用中的应用服务器技术,还不能完全满足企业建立多层分布式应用的需求,这些应用服务器主要分为以下两类:

        1.基于Web的应用服务器

        基于Web的应用服务器一般提供了基于Web的Interner应用的开发环境,适于建立基于Web的Client/Server应用系统。在这种体系下,Web应用服务器通常运行在Web Server上,用来处理客户请求。通常用ODBC和JDBC连接数据库。这种类型的应用服务器一般易于使用,并且支持基于EJB(Enterprise JavaBeans)的服务器应用程序开发。但这种应用服务器存在的缺陷有:不支持事务处理、安全性差、对已有交易系统支持有限、性能较低。基于Web的应用服务器体系结构如图2所示。

    2.基于中间件的应用服务器

        基于中间件的应用服务器通过与已有系统(如:TP Monitors)进行集成,可以为企业提供更强大的功能,包括:事务处理、安全管理、容错、负载平衡等,但多数解决方案都是基于Client/Server体系结构的,或仅限于三层体系结构,不适于建立分布式的Web应用,而且没有一个有效的开发管理环境。基于中间件应用服务器体系结构如图3所示。


    展开全文
  • 从商业产品ISILON,IBRIX,SONAS,Filestore,NetAppGX,Panasas,StorNext,BWFS,Loongestor,到开源系统Lustre,Glusterfs,Moosefs,如何对这些分布式文件系统进行测试评估并选择最适合数据应用的产品系统呢?这里从功能...
  • 为了有效管理复杂分布式系统建造过程中的复杂性,提出了一种面向智能多agent系统的工程化软件建模技术.该方法使用扩展的UML用况图和顺序图来认定角色并建立角色模型,通过对agent的心智状态建模,使用扩展的UML状态...
  • 随着网络迅速发展,分布式应用系统逐渐向数据分布式区域化、业务处理复杂化、数据增长较快趋势变化, 并集中于后台服务处理,通过网络向用户提供服务。而随着网络应用系统用户访问量的增加,对网络应用系统提供服务 ...
  • #资源达人分享计划#
  • 飞天测试的挑战飞天开放平台基于一个核心系统,即飞天大规模分布式计算系统(简称飞天)。飞天期望把几千台PC构成一台“超级计算机”,为上层多种不同的开放服务和云应用提供通用的分布式存储、计算和任务调度等多重...
  • 分布式操作系统的架构与性能

    千次阅读 2021-12-07 17:37:13
    第2章分布式操作系统概述 2.1分布式操作系统的理解 2.2分布式操作系统的分类 2.3 分布式操作系统的特点 第3章分布式操作系统的架构 3.1为什么要走分布式系统架构 3.2系统如何进行拆分 3.3 分布式通常使用的...

    目录

    摘要

    关键词

    正文

    第1章 引言

    第2章 分布式操作系统概述

      2.1分布式操作系统的理解

      2.2 分布式操作系统的分类

      2.3 分布式操作系统的特点

    第3章 分布式操作系统的架构

    3.1 为什么要走分布式系统架构

    3.2 系统如何进行拆分

    3.3 分布式通常使用的架构类型有哪些

      3.3.1 客户端服务器

      3.3.2 三层架构

      3.3.3 多层架构

      3.3.4 点对点架构

      3.3.5 以数据库为中心

    3.4 性能的优缺点

      3.4.1 优点

      3.4.2 缺点

    第4章 总结

    参考文献

    分布式操作系统的架构与性能

    [摘要]

    本篇主要介绍了分布式操作系统的概念、特点、架构以及在性能上的优缺点。深入理解操作系统的概念和特点解析分布式系统实现方式,如何实现分布。分布式操作系统在分布性与并行性上有独到的优点。分布式系统发展的主要动力是大量个人计算机的存在和人们共同工作的与信息共享的需要,这种信息共享必须以一种方便的形式进行。而不受地理或人员、数据或机器的物理分布的影响。分布式操作系统必须有一个单一的、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。

    [关键词]

    分布式操作系统、三层架构、多层架构、点对点架构、横向拆分、纵向拆分。

    [正文]

    • 引言

    早在20世纪80年代,大规模集成电路工艺技术的飞跃发展,微处理机的出现和发展,掀起了计算机大发展大普及的浪潮。一方面迎来了个人计算机的时代,同时又向计算机网络、分布式处理、巨型计算机和智能化方向发展。于是,操作系统有了进一步的发展,如:个人计算机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。

    分布式操作系统表面上看,与计算机网络系统没有多大区别。分布式操作系统也是通过通信网络,将地理上分散的具有自治功能的数据处理系统或计算机系统互连起来,实现信息交换和资源共享,协作完成任务,——硬件连接相同。

    但有如下一些明显的区别:

    1. 分布式系统要求一个统一的操作系统,实现系统操作的统一性。

    (2)分布式系统更强调分布式计算和处理,因此对于多机合作和系统重构、坚强性和容错能力有更高的要求,希望系统有:更短的响应时间、高吞吐量和高可靠性。

    二、分布式操作系统概述

    2.1分布式操作系统的理解

       分布式操作系统简单来说就是有一堆计算机,各自物理硬件上是独立的,通过网络相连,互相通信,通过统一的“中间件”进行协调,共享资源,协同分工完成一件任务的计算机集群。也可以分成两部分来理解,分布式就是计算、存储不在同一台处理机上,而是分布在多台处理机上;操作系统就是我们平常在单台物理机器上的操作系统,是一个功能强大、稳定的巨大软件系统。

    所以分布式操作系统可大可小,比如一个处理mysql分库分表的中间件、一个自带分库分表的数据库mongodb,一个搜索引擎(倒排、正排索引太大存放在多台机器)都是一个分布式操作系统。

    举例来说,我们有一个几十万行的代码,现在拆分成三十个小系统,每个小系统一万多行代码。原本代码之间都是基于Spring框架走JVM内存调用,现在拆开来,将三十个小系统部署在不同的机器上,然后基于分布式服务框架(比如dubbo)用rpc调用,接口与接口之间通过网络通信来进行请求和响应。所以在分布式系统中服务要跨网络调用。

    网络操作系统与分布式操作系统区别:分布式操作系统把资料看成整体占用,并作为一个整体进行管理,通过整体机制而非局部机制来处理运行过程,系统基于单一的策略来控制和管理。

    2.2分布式操作系统的分类

    分布式操作系统有分布式计算系统:集群运算、网络运算、云计算;分布式信息系统和分布式普适系统。

    集群计算指的是计算机集群将一组松散集成的计算机软件或硬件连接起来高度紧密的协作完成工作。集群系统中的单个计算机通常称为节点并通过局域网连接,但也有其他的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机速度或可靠性。

    网络计算也是分布式系统的一种实现方式,支持地理分布的计算机之间共享资源,查找资源,整合资源,并根据网络计算机的运转情况、容量大小、性能稳定性、价格以及用户所需服务的质量,进行动态调配。

    云计算指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。简单地说,就是通过一项一项小的计算完成大事件。

    2.3分布式操作系统的特点

    分布式操作系统具有以下四个特征:首先它具有分布性,分布式系统由多台计算机组成,它们在地域上是分散的,可以散布在一个单位、一个城市、一个国家甚至全球范围。然后它还具有自治性,分布式系统中的各个节点都包含自己的处理机和内存,各自具有独立的处理数据的功能。一般来说,无先后主次之分,可以自治处理也可以通过分享资源处理信息。并且分布式操作系统具有并行性,并行性就是说一项大的任务可以划分为若干个子任务,分别在不同的主机上执行。分布式还具有全局性,它的全局性是指不区分本地通信与远程通信,任何一个进程都可以与其他的进程联系。具有全局的保护机制。系统之所以在机器上有统一的系统调用集合,它们必须适应分布式的环境。

    分布式操作系统也存在一些我们不得不考虑的特性,包括但不限于:

    1. 网络传输的三态性

    构建分布式系统依赖网络通信,而网络通信表现为一个复杂且不可控的过程。在网络传输中,有时会因为网络原因,消息并没有成功发送或接受,出现消息丢失,这些问题都会增加通信的代价,如何使通信的代价降到用户可以接受的层次是分布式系统设计的重要目标。

    1. 异构型

    相较单块系统,分布式系统由于基于不同的网络、操作系统、软件实现技术体系,必须要考虑一种通用的服务集成和交互方式来屏蔽异构系统之间的差异。异构系统之间的不同处理方式会对系统设计和开发带来难度和挑战。

    1. 负载均衡

    在集中式系统中,各部件的任务明确。但是分布式系统是多机协同工作的系统,为了提高系统的整体效率和吞吐量,必须考虑最大程度发挥每个节点的作用。

    1. 数据一致性

    在分布式结构中,要保持数据一致性很难。因为数据是分散在不同的计算机,数据一致性很难保持,若出现网络异常部分节点正常运作,会形成网络分区。

    1. 服务的可用性

    当服务器出现了故障,而各个运作的节点也会出现问题,要解决这些随时可能会出现的问题,这就需要分布式系统在设计时要允许出现故障时而不影响整个系统的正常运行。

    三、分布式操作系统的架构

    3.1为什么要走分布式系统架构

    分布式业务系统,把原来用Java开发的一个大块系统,给拆分成多个子系统,多个子系统之间相互调用,形成一个大系统的整体。

    举个例子,假设原来你做了一个OA系统,里面包含了权限模块、员工模块、请假模块、财务模块,一个工程,里面包含了一堆模块,模块与模块之间会互相去调用,1台机器部署。

    现在如果你把他这个系统给拆分开来,权限系统、请假系统、员工系统、财务系统,4个系统,4个工程,分别在4台机器上部署。然后一个请求过来,完成这个请求,员工系统去调用权限系统,调用请假系统,调用财务系统,4个系统分别完成了一部分的事情。

    这四个系统全部完成,这个请求才算结束,这就是分布式系统的设计实现,如下图:

    3.2系统如何进行拆分?

    在分布式系统中,拆分的需求来自组织结构变化、交付速度、业务需求以及技术需求所引起的变化,一般认为系统拆分的基本思路有两种,即纵向(Vertical)拆分和横向(Horizontal)拆分。

    所谓纵向拆分,就是通过对业务进行梳理,根据业务的特性把应用拆开,不同的业务模块独立部署,例如商品购买流程可拆分为:订单管理、订单稽查、新增产品、产品查询、客户管理、历史查询。

    相较纵向拆分的面向业务特性,横向拆分更多关注于技术。通过将可以复用的业务拆分出来并独立部署为分布式服务,只需调用这些分布式服务即可构建复杂的新业务。

    一般来说,系统拆分可以走多轮拆分的思路,第一次拆分就是将以前的各个大的模块粗粒度拆分开来。

    比如一个电商系统可以拆分为订单系统、商品系统、店铺系统、会员系统、促销系统、支付系统等等。后面可能每个系统又变的越来越复杂了,比如说订单系统又可以进一步拆分出来购物车系统,库存系统,价格系统等。

    总的来说就是基于领域驱动设计的思想以及实战经验总结,同时参考业界一些常规做法,大家讨论来进行拆分。逐步优化,多轮拆分,小步快跑,最终会达到一个比较好的状态。

    3.3分布式通常使用的架构类型有哪些?

    3.3.1客户端服务器

    在客户端服务器中,它有多个客户机,这些客户机决定何时使用共享资源,如何使用和显示改变数据,并将其送回服务器,像git这样的代码仓,就是一个很好的例子。

    3.3.2三层架构

    这种架构把系统分为表现层、逻辑层和数据层,这简化了应用程序的部署,大部分早期的网络应用都是三层的。

    3.3.3多层架构

    三层架构是多层架构的一种特殊形式。一般会把三层架构更加详细的进行划分,比如说以业务的形式进行分层。最常见的是SoC,该项目从模块化架构开始,然后将质量和安全规范应用于更高可测试性的项目中进行重构,主要分为四层:域、应用、基础设施、介绍。

    3.3.4点对点架构

    在这种架构中,没有专门的机器提供服务或管理网络资源。而是将任务分配给其他计算机,使其他计算机成为对等机,对等机既可以作为客户机,也可以作为服务器。这种架构的例子,包括bittorrent和区块链。

    3.3.5以数据库为中心

    这种架构是指用一个共享的数据库,使分布式的各个节点在不需要任何形式直接通信的情况下,进行协同工作的架构。

    3.4性能的优缺点

    3.4.1优点

    1. 分布式操作系统有较高的性能价格比,更经济。
    2. 分布式操作系统平均响应时间比大型机系统短,速度更快。
    3. 分布式操作系统节点的增减很方便。更多的节点可以很容易的添加到分布式系统中,既可以根据需要进行扩展。一个结点的故障不会导致整个分布式系统的失败,其他节点仍然可以相互通信。

    3.4.2缺点

    (1)在分布式系统中很难提供足够的安全,因为节点连接和共享都需要安全;

    (2)缺乏设计、创新、实现和使用分布式软件的经验。

    (3)与单用户系统相比,连接到分布式系统的数据库是相当复杂和难以处理的;

    (4)存在通信问题,若所有节点都试图同时发送数据,网络可能会过载、崩溃。

    3.5分布式操作系统的架构图

    • 总结

    在本次论文撰写中,通过查阅相关资料和书籍,对分布式操作系统有了由浅而深、循序渐进的深入分析,分布式操作系统非常广泛的应用在计算机领域,像一些云计算和数据库都有分布式部署,分布式在日益发展的过程中,越来越被人们需要但也伴随着一些无法兼顾的问题,在本文中已经做出举例说明。关于分布式系统的架构体系拆分,横向拆分与纵向拆分是主要拆分方式,都需要对系统整体有较好的理解掌握。

    图片来源于网络,侵权联删。

    展开全文
  •  近些年来,随着电子技术的发展,无线通信技术、计算机网络的发展,分布式无线数据采集网络技术开始兴起,并迅速的应用到各个领域。在一些地形复杂,不适合人类出现的区域需要进行数据采集的情况下,都可以适当的...
  • 针对飞行模拟器座舱数据采集的复杂性,设计了一种基于以太网分布式的数据采集控制系统,该系统是RCM5700微处理器模块上的以太网应用。在系统的基础上具体讨论了PoE技术的应用,在传输数据的网线上同时提供电流,提出...
  • 与单个整体应用程序相比,网络连接和调试一组交错的分布式服务仅是一个大数量级的问题。 受Dapper和OpenZipkin启发的Jaeger是由Uber Technologies作为开源发布的分布式跟踪系统。 它用于监视和诊断基于微服务的...
  • 然而,构建分布式深度学习推理系统面临着深度学习加速设备更新迭代快速、上层应用及计算任务复杂多样等挑战.本文设计并实现的系统信息管理框架,用于收集并处理系统中的各类信息,收集及处理的规则具有高度的可扩展...
  • 分布式数据库系统

    千次阅读 2022-03-16 02:54:15
    分布式数据库在结构上与集中式数据库...相对于CPU和IO的处理速度而言,通信的效率最低,因此,降低通信代价是分布式数据库优化的关键。 分布式数据库中,从查询涉及的数据和查询处理过程中的通信模式来划分,可以分为局

    分布式数据库系统是数据库技术与网络技术相结合的产物,其基本思想是将传统的集中式数据库中的数据分布于网络上的多台计算机中。分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都有DBMS的一份完整的复制副本,并具有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的大型数据库。

    一、分布式数据库概述

    【定义】
    分布式数据库是由一组数据组成的,这组数据分布在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个节点具有独立处理的能力(称为场地自治),可以执行局部应用;同时也能通过网络通信子系统执行全局应用。

    分布式数据库是在集中式数据库系统技术的基础上发展起来的,具有如下特点:

    1)数据独立性
    包括逻辑独立性、物理独立性和数据分布独立性(分布透明性)。

    2)集中与自治共享相结合的控制结构
    各局部DBMS可以独立地管理局部数据库,具有自治的功能。同时系统又设有集中控制机制,协调各局部DBMS的工作,执行全局应用。

    3)适当增加了数据冗余度
    在不同的场地存储同一数据的多个副本,提高了系统的可靠性和可用性,同时也提高了系统的性能。

    4)全局的一致性、可串行性和可恢复性

    【体系结构】

    分布式:
    在这里插入图片描述
    集中式:
    在这里插入图片描述
    对比集中式,分布式数据库系统的体系结构,是将外模式扩展成了【全局外模式 + 全局概念模式 + 全局分片模式 + 全局分布模式】。

    概念模式也叫逻辑模式,模式。全局概念模式,定义分布式数据库系统的整体逻辑结构,用户在这一层看来,数据就如同没有分布一样,如同传统的集中式数据库。

    分片模式。将一个关系模式分解成几个数据片。

    分布模式。定义数据片段(即分片模式的处理结果)的存放节点。分布模式的映射类型确定了分布式数据库是冗余还是非冗余。若映射是一对多的,即一个片段分配到多个节点存放,则是冗余的分布式数据库,否则是不冗余的分布式数据库。

    局部概念模式,局部数据库的概念模式。

    局部内模式,局部数据库的内模式。

    【分布式数据库的优点】
    分布式数据库的物理层面分布、逻辑层面统一的特色,让它具有一些集中式数据库所不可及的优势:

    1)分布式数据库可以解决企业部门分散而数据需要相互联系的问题。

    2)如果企业需要增加新部门,则分布式数据库可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。

    3)分布式数据库可以满足负载均衡的需要,数据分片存放,避免单台服务器性能瓶颈

    4)当企业如果已存在几个数据库系统,而且实现全局应用的必要性增加时,就可以由这些数据库自下而上地构成分布式数据库系统。

    5)由于有多个局部应用,多个副本,可靠性比较高。

    二、数据分片

    数据分片将数据库整体逻辑结构分解为合适的逻辑单位(片段),然后由分布模式来定义片段及其副本在各场地的物理分布,其主要目的是提高访问的局部性,有利于按照用户的需求,组织数据的分布和控制数据的冗余度。

    1、数据分片的分类
    分布式数据库的4种分片方式分别为:
    1)水平分片
    2)垂直分片
    3)混合分片
    4)导出分片
    详见 分布式数据库分片方式之导出分片

    2、数据分片的原则
    不管采用哪种分片方式,都应该遵循如下原则:

    1)完整性
    全局关系的所有数据都必须分配到各个片段中,不允许某些数据属于全局关系但不属于任何片段。

    2)重构性
    各个片段可以重构原来的全局关系。

    3)不相交性
    全局关系中的每个元组仅属于一个片段,不能在多个片段中重复出现。此规则不是必须的,因为冗余的分布式数据库系统中数据可能有多个副本。但部分元组重复会使数据更新操作变得复杂,所以一般片段之间是不相交的。

    3、分布透明性
    分布透明性是指用户不必关心数据的逻辑分片,也不必关心数据存储的物理位置,以及局部场地上数据库的数据模型。分布透明性包括:

    1)分片透明性
    分片透明性是分布透明性的最高层次。用户或应用程序只对全局关系进行操作,而不必考虑数据的分片。当分片模式改变时,只需改变全局概念模式到分片模式的映射,全局模式不变,应用程序不必修改。

    2)位置透明性
    用户或应用程序应当了解分片情况,但不必了解片段的存储场地。当存储场地改变时,只需改变分片模式到分布模式的映射,应用程序不受到影响。同时,片段的重复副本数目改变了,数据的冗余也将改变,但用户不必关心如何保持各副本的一致性,提供了重复副本的透明性。

    3)局部数据模型透明性
    用户或应用程序应当了解分片及各片段存储的场地,但不必了解局部场地上使用的是何种数据模型。模型转换和语言的转换均由分布模式到局部概念模式映射来完成。

    三、分布式数据库的查询模式

    分布式数据库中,从查询涉及的数据和查询处理过程中的通信模式来划分,可以分为局部查询、远程查询和全局查询三种类型:

    1)局部查询
    指用户查询所涉及的数据均在本地数据库中,可以使用集中式查询处理技术进行优化。

    2)远程查询
    查询只涉及网络中单个场地的数据,因此也可以使用集中式查询处理技术进行优化。但同时需要注意,数据可能在网络中的多个位置存在副本,就有一个副本选择问题。通常选择距离查询场地最近的副本。

    3)全局查询
    查询涉及多个场地的数据,查询处理和优化技术最为复杂。具体方法有全局查询树的变换、副本选择与多副本的更新策略、查询树分解、半连接和直接连接等。

    四、分布式数据库全局查询的优化

    1、全局查询树的变换
    目的就是将投影和选择提前,尽量减少连接时的数据量,提高连接速度。

    2、副本选择与多副本的更新策略
    如上所述,分布式数据库的数据常常设置多个副本。这样在查询时就有个副本选择问题。选择副本原则:
    1)尽可能提高访问的局部性,减少远距离访问
    2)尽可能减少通信开销,尤其要减少大量数据的传送
    3)适当考虑节点负载的平衡

    多副本可以提高访问的局部性和系统的可靠性,但在更新时,必须维持多副本的一致性。一般可采取如下策略:
    1)在事务提交前更新全部副本

    2)立即更新所有有效副本,失效节点的副本留待修复后更新

    3)主副本法。
    指定一个副本为主副本,事务提交前先更新它,其余副本在事务提交后根据主副本的广播内容进行更新。这种策略的副作用是可能存在不一致性。读取时如果读到主副本没有问题,如果读其他副本就可能读到不一致的数据。解决办法是每个副本附一个版本号,读取时与主副本的版本号进行比较。

    4)快照法
    只设置一个副本,然后多个数据快照分布在其他节点。读取数据时,可以读副本,也可以读快照,由用户自行决定。

    更新时,仅更新副本,快照周期性更新或用命令强制更新。快照在某些情况下是允许的,甚至是要求的。

    3、查询树分解
    后序遍历法查询树(查询树是个二叉树?),理论比较晦涩,主要作用是优化分布式数据库的连接策略。

    4、半连接和直接连接
    1)半连接
    半连接就是连接操作的时候,不将整个关系或片段的数据传送到对方,而是通过投影和选择,只传送匹配的元组(即数据行),以减少数据传输量。不过这样增加了连接次数,以及投影和选择操作。实际应用中,是否要采取半连接,需要经过权衡。

    半连接操作主要着眼于减少通信开销。

    2)直接连接
    直接连接操作相对于半连接操作而言更为重视局部处理代价,却较少考虑传输代价。简单而言,其思想是将所有片段都传递到一组站点中,由这些站点处理,并得出结果。

    【总结】
    降低通信代价是分布式数据库优化的关键

    五、分布式数据库VS集中式数据库

    分布式数据库在结构上与集中式数据库存在差异。什么差异?集中式数据库是单机版,数据都放在一台机器里,而分布式数据库的数据则散布于网络中。这样的话,分布式数据库查询起来,很有可能需要考察多个节点的数据。那么怎么优化呢?

    可以说,集中式数据库与分布式数据库查询优化的侧重点不一样。集中式数据库优化主要考虑CPU和IO;而分布式还需要考虑通信代价。相对于CPU和IO的处理速度而言,通信的效率最低,因此,降低通信代价是分布式数据库优化的关键。

    六、分布式数据库和分布式文件系统

    分布式文件系统存储的数据是无结构化的,如视频,照片,这些数据以对象方式存储,数据之间没有关系。 这样的数据称为Blob(Binary Large Object二进制大对象),系统内部按chunk(数据块)来组织这些数据,一个chunk包含多个Blob。 并将这些数据块分散到存储集群。分布式数据库,就是将数据库(如Mysql)分散到集群,数据间是有关系的。

    可以说,分布式文件系统和分布式数据库系统并没有什么直接的关系。但数据库系统也可以居于分布式文件系统进行存储,提高存储效率,可靠性等。

    分布式计算框架与分布式文件系统

    分布式文件系统GFS、HDFS的比较

    展开全文
  • 分布式实时监控代理从系统,硬件,容器, 和零配置的应用程序。它在您的所有物理/虚拟服务器,容器,云上永久运行 部署和边缘/ IoT设备,并且非常安全,可以在事件发生时将其安装在您的系统上,而无需任何操作 准备...
  • ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 ZooKeeper包含一个简单的原语集,提供Java和C的接口。 ZooKeeper代码版本中,提供了分布式独享锁、选举...
  • 对于单机系统分布式系统非常复杂,涉及到非常多的技术,作为一个?丝,有幸能够在大规模分布式系统下工作,故在此记录一些浅薄认识,作为自己未来学习路线的参考。  一、分布式系统概述  分布式系统往往...
  • 应用架构由集中式向分布式演进后,整个调用关系变得复杂分布式架构由复杂且较大规模集群构成,各个应用之间相当独立,可能由不同团队、不同语言实现。 系统一个完整的调用过程可能横跨多个服务及数据中心。 复杂...
  • 分布式操作系统

    千次阅读 2020-12-13 16:37:54
    OSI参考模型:从下往上依次为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。 1、客户—服务器模式的主要思想及优点。     其主要思想是构造一种操作系统,它由一组协同进程组成...
  • 分布式系统常见问题

    千次阅读 2022-04-06 14:07:09
    为什么要进行系统拆分 如果进行系统拆分 分布式服务框架 Dubbo工作原理 Dubbo支持的序列化协议 Hessian数据结构 几个常用的CAP框架对比 分布式锁 Redis分布式...
  • #资源达人分享计划#
  •  近些年来,随着电子技术的发展,无线通信技术、计算机网络的发展,分布式无线数据采集网络技术开始兴起,并迅速的应用到各个领域。在一些地形复杂,不适合人类出现的区域需要进行数据采集的情况下,都可以适当的...
  • 随着服务器数量不断增加,保证服务器和应用服务的正常运行变得越来越复杂。相比 Nagios、Cacti 监控系统,Zabbix 具有更高的性能和可扩展性,更加适应网络中心机房监控环境。利用 Zabbix络监控系统,实现对Windows和...
  • 3.布式系统的关键技术 3.1面向对象技术Object-Oriented 客户/服务器模式,是典型的分布式计算模型。在此模式下,客户端建立连接到服务器,通过相互约定的协议通讯,以达到交换信息的目的。SoftEngine核心的通讯...
  • Hadoop实际应用经验的基础上,对比两者的优点和不足,加上自己的一些提炼和思考,设计了一套综合两者的系统,利用两者的优点, 补充两者的不足。具体的说,使用数据库水平分割的思想实现数据存储,使用MapReduce的...
  • 分布式存储系统HDFS

    千次阅读 2021-12-02 22:59:42
    文件系统结构(主从结构): 主节点:承担起目录作用,比如元数据服务。 从节点:实现数据存取的任务。 实现目标: 兼容廉价的硬件设备 实现流数据读写(对于数据整个读写或者大部分读写,不会访问某一个子集,或...
  • 分布式VOD系统中,网络流量是一组非线性的、复杂的、难以预测的数据。而为了实现系统中数据流量的负载均衡,需要对网络流量进行准确预测。提出了基于BP-神经网络的预测算法,对网络流量进行分析、预测。研究结果表明,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 336,201
精华内容 134,480
热门标签
关键字:

对于复杂的分布式应用系统