《分布式架构》课件

《分布式架构》ppt课件目录分布式架构概述分布式系统基础分布式计算模型分布式数据库分布式存储系统分布式系统面临的挑战与解决方案CONTENTS01分布式架构概述CHAPTER分布式架构的定义分布式架构是指将应用程序的不同组件部署在不同的物理或虚拟节点上，通过网络进行通信和协作，以实现共同完成特定任务的一种架构模式。它强调的是将应用程序拆分成多个独立的组件，每个组件可以独立运行在不同的节点上，节点之间通过网络进行通信和数据交换。可靠性分布式架构中的每个节点都可以备份和镜像，这可以保证在节点故障时，数据不会丢失，应用程序可以继续运行。扩展性分布式架构可以方便地通过增加节点来扩展应用程序的处理能力和存储能力，以满足不断增长的业务需求。高可用性分布式架构中的每个组件都可以独立运行在不同的节点上，如果某个节点出现故障，其他节点可以继续提供服务，保证应用程序的高可用性。灵活性分布式架构中的每个组件都可以独立部署、升级和配置，这使得应用程序的部署和维护更加灵活和方便。分布式架构的优点大规模互联网应用分布式架构可以很好地满足大规模互联网应用的需求，如电商、社交网络、搜索引擎等。企业级应用分布式架构也可以应用于企业级应用中，如ERP、CRM、OA等系统。云计算平台云计算平台通常采用分布式架构，以提供弹性的计算和存储能力。分布式架构的应用场景03020102分布式系统基础CHAPTER总结词：概述详细描述：分布式系统是由多个独立的计算机节点通过网络互连组成的系统，各节点具有局部自治性，能够自主执行本地的操作和计算，同时遵循全局的统一操作规程。分布式系统具有透明性、可扩展性和可靠性等特点，能够实现高性能计算、资源共享和协同工作。分布式系统的定义与特点总结词：关键要素详细描述：分布式系统的各个节点之间需要进行通信和协作，因此需要制定统一的通信协议，以确保节点之间的可靠通信。常见的通信协议包括TCP/IP协议、HTTP协议、RPC（远程过程调用）协议等。这些协议定义了数据传输的格式、数据交换的规则以及错误处理机制等。分布式系统的通信协议总结词：核心问题详细描述：在分布式系统中，由于各个节点之间存在数据复制和数据共享的需求，因此需要解决数据一致性的问题。数据一致性是指各个节点之间的数据状态保持一致，以便在系统发生故障时能够进行正确的数据恢复和保证系统的可靠性。常见的解决数据一致性的算法包括两阶段提交协议、三阶段提交协议和分布式事务管理等。分布式系统的数据一致性总结词：优化手段详细描述：负载均衡是分布式系统中的一项重要技术，用于实现各节点之间的负载分配和任务分发，以提高系统的整体性能和资源利用率。负载均衡器可以根据任务的性质、节点的性能以及系统的负载情况等因素，将任务分配到最适合的节点上执行，以实现最优的性能和效率。常见的负载均衡算法包括轮询算法、随机算法、最少连接算法等。分布式系统的负载均衡03分布式计算模型CHAPTERVSMapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它将大数据任务分解为多个小任务，并在集群中并行执行，最后将结果汇总。详细描述Map阶段处理输入数据，将数据拆分成小块，并分配给不同的工作节点进行处理。Reduce阶段将Map阶段的结果进行汇总，得到最终输出。MapReduce模型具有高容错性和可扩展性，适用于大规模数据处理。总结词MapReduce模型Flink模型Flink是一种流处理和批处理的分布式计算框架，具有高性能、低延迟和实时性等特点。总结词Flink模型支持事件驱动的数据处理，能够处理无界和有界数据流。它提供了数据流编程模型，并支持多种数据源和数据接收器。Flink模型还具有高度的容错性和可扩展性，能够处理大规模数据集。详细描述Spark是一种大规模数据处理引擎，具有快速、通用和易用等特点。Spark模型采用弹性分布式数据集（RDD）作为基本数据结构，支持多种数据处理操作，包括转换和动作。它还支持SQL查询、流处理和机器学习等应用。Spark模型具有高效的内存管理和并行计算能力，能够处理大规模数据集。总结词详细描述Spark模型总结词Storm是一种分布式实时计算系统，用于处理高速数据流。详细描述Storm模型采用拓扑结构来描述数据流的处理逻辑，能够实时处理高速数据流并保证数据的一致性。它还提供了高可用性和容错性，适用于大规模数据处理和实时分析场景。Storm模型04分布式数据库CHAPTER分布式数据库是物理上分散在多个节点上，逻辑上属于同一个数据库的数据库系统。数据分散存储、数据独立性、数据冗余、数据共享、数据透明性。分布式数据库的定义与特点特点定义分布式数据库的分类01基于数据模型的分类：全局关系型分布式数据库、全局对象型分布式数据库、全局文件型分布式数据库。02基于数据分片的分类：水平分片、垂直分片、混合分片。03基于数据复制的分类：主从复制、多主复制。客户端-服务器架构客户端应用程序通过统一的接口与服务器交互，服务器负责数据的存储和检索。数据库联邦架构多个分布式数据库通过联邦技术形成一个逻辑上的数据库，客户端应用程序通过统一的接口访问。数据仓库架构将多个分布式数据库集成到一个中心仓库中，实现数据的集中存储和查询。分布式数据库的架构查询重写将复杂的跨节点查询转换为多个简单的本地查询，减少通信开销。查询路由根据查询条件将查询路由到相应的数据节点，提高查询效率。数据分区将数据按照一定规则分散存储在不同的节点上，提高数据访问的局部性。数据复制通过数据复制提高数据的可用性和查询性能。分布式数据库的查询优化05分布式存储系统CHAPTER定义分布式存储系统是一种通过网络将数据存储在多个物理节点上的存储方式。特点可扩展性强、高可用性、高性能、数据冗余与恢复等。分布式存储系统的定义与特点根据数据冗余方式分类：单副本、多副本、分布式副本。根据数据一致性分类：强一致性、最终一致性。根据数据分布方式分类：哈希分布、目录分片。分布式存储系统的分类数据分片通过数据复制技术，实现数据的冗余存储和容错。数据复制数据路由数据一致性协议01020403保证数据在多个节点之间的一致性。将数据分成多个小块，每个小块存储在不同的节点上。根据一定的路由算法，确定数据请求的转发路径。分布式存储系统的架构数据冗余通过数据复制技术，将数据存储在多个节点上，以实现数据的冗余存储和容错。要点一要点二数据恢复当某个节点发生故障时，通过其他节点上的数据副本进行数据恢复。分布式存储系统的数据冗余与恢复06分布式系统面临的挑战与解决方案CHAPTER系统容错与恢复是分布式系统中的重要问题，旨在确保系统在部分组件发生故障时仍能继续提供服务。·1.故障检测：快速准确地检测系统中的故障或异常是至关重要的。可以使用各种监控工具和技术来实时跟踪系统的健康状况。2.故障隔离：当检测到故障时，应尽快将其隔离，以防止故障扩散到整个系统。可以使用各种隔离技术，如网络分区或服务降级。3.恢复策略：根据故障的性质和影响，采取适当的恢复策略。这可能包括重新启动故障组件、从备份中恢复数据或使用冗余资源来接管。系统容错与恢复数据一致性和复制是分布式系统中的核心问题，旨在确保数据在多个节点之间保持一致。·1.数据分区：将数据分散到多个节点上，以提高系统的可扩展性和可用性。但这也带来了数据一致性的挑战。2.复制策略：通过在多个节点上复制数据来提高系统的可靠性和可用性。有多种复制策略可用，如主从复制、多主复制和分布式复制。3.一致性协议：使用各种一致性协议，如Raft或Paxos，来确保数据在多个节点之间保持一致。这些协议定义了如何选举主节点、如何处理故障转移等。0102030405数据一致性与复制分布式系统的扩展性与伸缩性是其关键特性之一，旨在支持随着业务增长而不断扩大系统规模的能力。·1.水平扩展：通过增加更多的节点来扩展系统的处理能