问题背景
如今分布式系统无处不在，为互联网、云计算、社交网络、游戏、电子商务和流媒体服务等所有领域提供支持。分布式系统由位于不同位置的独立组件组成，这些组件相互通信以实现共同目标。这些组件可以是计算机、服务器、设备、传感器等，用于处理数据和交换消息。与集中式系统相比，分布式系统通过提高可扩展性、可用性、性能和成本效益来实现各种服务和任务。然而，它们也带来了设计人员和开发人员必须解决的复杂性。本文主要跟大家探讨下分布式系统的基础知识、类型、概念、通信方法、挑战以及我们每天遇到的真实示例。
分布式系统基础
在深入研究分布式系统的细节之前，让我们先回顾一下它的关键组件和原理。
成分
分布式系统由节点和链路组成。节点是执行计算、存储数据或发送/接收消息的处理单元。节点可以是具有不同功能（如处理能力和内存）的物理机器或逻辑实体。链路是节点之间实现消息交换的通信通道。链路可以是具有各种属性（如可靠性和带宽）的物理或逻辑连接。
原则
分布式计算原理源自Leslie Lamport和Andrew Tanenbaum 的开创性著作。
- Lamport引入了逻辑时钟、共识等概念，提出了分布式系统的四个要求：可靠性、安全性、可维护性和效率。
- Tanenbaum 提出了八个设计目标：透明性、开放性、可扩展性、并发性、容错性、一致性、复制性和分布感知性。具体来说，系统应该隐藏复杂性、使用标准接口、适应不断增长的需求、允许同时执行、从故障中恢复、确保数据一致性、创建冗余组件并适应网络。
总体而言，组件和原则提供了分布式系统的基本构建块和假设。节点和链接支持计算和通信，而原则则指导系统设计以满足功能和质量要求。
分布式系统的类型
分布式系统可按架构、功能或应用领域进行分类。主要类型包括：
- 集群计算：节点是通过高速网络连接的同质机器，作为科学计算和机器学习等计算密集型任务的统一资源，例如 Hadoop、Spark 和 Kubernetes。
- 网格计算：地理上分散的异构节点通过广域网络连接，充当虚拟超级计算机，用于模拟和生物信息学等大规模计算。著名的网格计算系统包括 BOINC、Globus Toolkit 和 Open Science Grid。
- 云计算：由提供商托管并通过互联网访问的虚拟化节点，以提供按需服务和资源，如计算、存储和分析，其中主要示例是 AWS、Azure 和 GCP。
- 点对点计算：自主节点无需集中控制即可直接通信，实现文件共享、内容分发和加密货币交易等分散式任务，这在 BitTorrent、Skype 和比特币等系统中尤为明显。
- 移动计算：无线移动节点支持基于位置的服务、社交应用、游戏和便捷的信息访问，如Android、Uber和Pokémon Go所示。
总之，分布式系统采用不同的架构来实现跨领域的各种功能，提供高性能、可用性、可扩展性和移动性等功能。
分布式系统中的关键概念
本节介绍关键的分布式系统概念，包括并发性、可扩展性和容错性。
并发是指同时执行多个任务以提高性能。然而，它带来了同步、协调和一致性等挑战。同步使用锁和信号量等机制确保正确的顺序执行。协调通过领导者选举和共识等协议管理任务依赖性和交互。一致性通过顺序和最终一致性等模型维护组件间的数据和状态一致性。
可扩展性是指在不降低性能的情况下处理不断增长的工作负载的能力。它涉及复杂性、成本和质量之间的权衡。复杂性源于系统设计、测试和操作的困难。成本包括开发和操作的资源需求。质量涉及可靠性、安全性和效率等指标。
容错功能使系统在组件发生故障的情况下仍能继续运行，从而提高可用性和可靠性。但它需要在冗余、开销和延迟之间做出权衡。冗余使用复制、编码和检查点来提供备份。开销是故障检测、诊断和恢复的额外工作。通信、同步和恢复延迟会增加延迟。
分布式系统中的通信
通信使分布式系统组件能够进行交互和协作。两种主要形式是消息传递和共享内存。
- 消息传递涉及使用 TCP/IP、UDP、HTTP 和 MQTT 等协议发送和接收消息。优点包括可扩展性、灵活性、可移植性和可靠性。缺点是复杂性、效率低下和不一致。
- 共享内存需要组件通过分布式共享内存、缓存或数据库访问公共内存空间。优点包括简单、高效和一致性。缺点是可扩展性、可移植性和可靠性有限。
总之，消息传递更加分散、灵活和有弹性，但也很复杂。共享内存更简单、更快，但在扩展、平台依赖性和安全性方面存在限制。通信设计涉及这些方法之间的关键权衡以及基于系统要求和资源的相对优点。
分布式系统中的挑战
分布式系统面临众多设计和操作挑战。其中两个关键挑战是维护数据一致性和处理故障。
- 数据一致性可确保系统状态在各个组件之间保持一致且准确。然而，并发性、复制延迟和分区等因素使这一点变得困难。一致性模型包括强一致性（保证更新读取）、弱一致性（允许过时读取）、最终一致性（所有读取随时间收敛）和因果一致性（保留更新顺序）。
- 处理故障涉及检测、诊断、恢复和防止系统中断。异构性、可扩展性和不可预测性使这一过程变得复杂。故障类型包括因错误导致组件停止运行而导致的崩溃、因丢失消息而导致的遗漏，以及因错误或攻击导致任意行为而导致的拜占庭故障。
由于复杂的因素，分布式系统中的数据一致性和故障处理很难实现。不同的模型和技术有助于平衡系统要求，如正确性、性能和可用性。然而，在设计、开发和操作分布式系统时，挑战需要广泛的预先考虑和测试。
分布式系统的真实示例
- Google 文件系统 (GFS)：可扩展、可靠的分布式文件系统，使用主从架构、分块存储和宽松的一致性，适用于大规模数据应用程序。
- Amazon Dynamo：针对电子商务应用程序，使用对等模型和最终一致性的高度可用的分布式键值存储。
- Apache Kafka：针对消息传递应用程序，使用发布-订阅架构和顺序一致性的高吞吐量分布式流媒体平台。
- Apache Cassandra：跨多个数据中心使用可调一致性的高可用性、可扩展的分布式数据库。
- Apache Hadoop：使用 HDFS 和 MapReduce 进行大规模数据分析的分布式存储和处理框架。
- Apache Spark：针对大数据应用的快速分布式数据处理框架，使用内存计算和DAG执行引擎。
- 以太坊：去中心化区块链平台，使用分布式账本、智能合约和加密货币来实现去中心化应用程序。
- TensorFlow：一个使用计算图和库构建和部署机器学习模型的分布式框架。
现实世界的分布式系统采用各种架构、一致性模型、通信方法和计算模型来实现跨不同应用领域的可扩展性、可用性、性能和容错能力。
结论
在本文中，我们提供了分布式系统的介绍性概述，包括其基础知识、类型、概念、通信方法和挑战。对于有兴趣进一步了解这一重要计算机科学领域的读者，您可以查看以下一些资源：
参考
- 分布式系统：概念与设计（作者：George Coulouris 等人）：一本涵盖分布式系统各个主题的经典教科书。
- Martin Kleppmann 撰写的《设计数据密集型应用程序》：一本现代书籍，专注于为数据密集型应用程序构建可扩展且可靠的分布式系统。
- 由 Mikito Takada 撰写的《分布式系统的乐趣和收益》：一本免费在线书籍，提供简明、实用的分布式系统介绍。
- 分布式系统（第 4 版），作者：van Steen 和 Tanenbaum：一本 2023 年的书，涵盖了分布式系统的最新发展和趋势。
- IEEE 可靠分布式系统国际研讨会 (SRDS)：一个著名的分布式系统会议，2022 年的会议记录可以在线获取。
- 苏黎世联邦理工学院等机构提供的分布式系统课程：有关分布式系统主题的在线讲座和材料。