分布式系统定义
分布式系统是由多个独立的计算机或节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协作，共同完成特定的任务或提供特定的服务。
分布式系统作用
分布式系统的设计目标是通过将计算和数据分布在不同的节点上，实现更高的性能、可扩展性、容错性和可靠性。
分布式系统特点
分布式系统的关键特点包括：
- 分布性：系统由多个节点组成，并且这些节点可以分布在不同的物理位置或计算机上。
- 并发性：多个节点可以并行地执行任务，从而提高系统的处理能力和性能。
- 缺乏全局时钟：分布式系统中的节点通常没有全局时钟，而是使用局部时钟进行时间同步或事件排序。
- 故障容忍性：分布式系统应对节点故障和通信故障具有容忍性，能够继续提供服务或恢复正常运行。
- 可扩展性：系统应能够方便地扩展，添加或移除节点以适应不断增长的工作负载。
分布式系统有哪些
1.分布式服务
比如大家现在熟知的：Spring Cloud和Spring Cloud Alibaba以及新一代Istio为代表的ServiceMesh都是分布式服务典型代表。
2.分布式缓存
常用的分布式缓存包括Redis和Memcached。
1.Memcached
Memcached是一个开源的，高性能的内存绶存软件，从名称上看Mem就是内存的意思，而Cache就是缓存的意思。
Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。
Memcached通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。
2.Redis
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
Redis支持多种类型的数据结构，最常用的5大数据类型，如下图所示：
3.分布式文件系统
比如：常见的GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等分布式文件系统。
4.分布式计算系统
例如：Apache Spark、Apache Flink和Hadoop MapReduce等，用于高性能数据处理、大规模数据分析和批处理的分布式计算系统。
5.分布式消息队列系统
例如：Apache Kafka和RabbitMQ、RocketMQ等，用于处理实时数据流和消息传递的分布式消息队列系统。
1）Producer 消息生产者：负责产生和发送消息到 Broker；
2）Broker 消息处理中心：负责消息存储、确认、重试等，一般其中会包含多个 queue；
3）Consumer 消息消费者：负责从 Broker 中获取消息，并进行相应处理；
其它分布式系统技术
除此之外，还会涉及：分布式配置中心、分布式日志中心、分布式监控、分布式会话等等，都是分布式系统场景下你需要使用和了解的一些技术。
作者简介
陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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