分布式是大型架构核心，下面我详解分布式架构@mikechen
分布式存储 (The Foundation)
分布式存储，解决了单机磁盘容量限制和 IO 性能瓶颈，是所有分布式系统的基石。
架构模式： 采用 Master-Slave (主从) 架构。
由一个 Master 节点管理元数据（文件存放在哪），多个 DataNode 存储实际的数据块（Chunk）。
核心原理：
数据分片 (Sharding)： 将大文件切分成固定大小的数据块。
多副本机制 (Replication)： 每一块数据在不同物理机上存储 3 份，确保单机损坏不丢失数据。
强一致性/最终一致性： 通过协议保证副本间数据同步。
经典案例： * HDFS (Hadoop File System)： 支撑 PB 级离线数据存储。
Ceph： 提供块存储、对象存储和文件存储的统一方案。
分布式计算 (The Brain)
分布式计算，解决了如何高效处理海量数据的问题，其核心思想是 “移动计算而非移动数据”。
架构模式： 典型的 DAG (有向无环图) 执行模型，将任务分解为多个阶段，并行在多台机器上运行。
核心原理：
MapReduce： Map 负责拆分和过滤数据，Reduce 负责聚合结果。
数据本地性 (Data Locality)： 尽量在数据所在的节点进行计算，减少网络带宽开销。
内存计算： 如 Spark，将中间计算结果保存在内存中，速度比 MapReduce 快百倍。
经典案例：
Apache Spark： 广泛用于实时/准实时数据分析、机器学习。
Apache Flink： 目前最顶尖的流处理引擎，实现真正的低延迟计算。
分布式协调与调度 (The Conductor)
在成千上万个节点中，谁是主节点？谁故障了？谁该去执行哪个任务？这就是协调器的职责。
架构模式： 基于 一致性协议 (Paxos/Raft) 的集群架构。
核心原理：
选主 (Leader Election)： 当主节点挂掉，集群通过算法在几秒内选出新 Leader。
分布式锁： 确保在分布式环境下，同一时刻只有一个节点能执行关键操作。
配置管理与服务发现： 全局配置同步，实时监控节点存活状态。
经典案例：
ZooKeeper： 经典的分布式协调框架，Kafka 和 HBase 的核心组件。
Etcd： 基于 Raft 算法，是 Kubernetes (K8s) 的大脑，存储了整个集群的所有状态。
mikechen睿哥
10年+一线大厂架构实战经验，操盘多个亿级大厂核心项目，就职于阿里、淘宝等一线大厂。