分布式和集群名词解释

集群指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现相同的业务，做相同的事情。但是每台服务器并不是缺一不可，存在的作用主要是缓解并发压力和单点故障转移问题。可以利用一些廉价的符合工业标准的硬件构造高性能的系统。实现：高扩展、高性能、低成本、高可用！
分布式 就是将一个完整的系统，按照业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中，它们之间通过RPC方式通信。略等于微服务，微服务是更细的设计。

使用分布式的心路历程

大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统，也根本没必要进行分布式系统架构，为什么？因为在访问量或者QPS没有达到单台机器的性能瓶颈的时候，根本没必要进行分布式架构。那如果业务量上来了，一般会怎么解决呢？
首先考虑的就是机器升级。机器配置的垂直扩展，首先要找到当前性能的瓶颈点，是CPU，是内存，是硬盘，还是带宽。砸钱加CPU，砸钱换SSD硬盘，砸钱换1T内存，这通常是解决问题最直接也最高效的方法。带宽不够？加带宽，1G不够用100G。CPU 8核不够？搞32核96核。这是绝大多数公司能思考到的第一个方案，也是最高效最快最安全的方法，立竿见影。
其次就是系统拆分，将所提供服务的主流程以及支线流程梳理出来，按照流程进行系统拆分。如同一棵树，核心业务作为主干流程，其他系统按照需要进行拆分，如同树的开枝散叶。所采取的方式有这么一些，按前后端进行拆分，按照领域拆分，按团队拆分，当然通常来说这些拆分基本都要跟着组织架构走。
再不行就进行技术升级，更换更加高效或者场景适合的技术。比如从 Oracle 更换到HBase。从A数据库连接池更换到B数据库连接池。技术的变革对于业务量的支持也是非常巨大的，同一台机器不同的技术，效能发挥的程度可以说有天壤之别。
最后的最后手段才会考虑分布式架构，实在是砸不出这么多钱了，实在是没办法了。因为分布式架构肯定会带来非常多非常多的一致性问题，原本只需要访问一台机器，现在需要访问N台，那么这N台机器的一致性怎么保证，以前撑死搞个主从备份就算完了，定时同步一下数据就好，现在N台设备的数据怎么管理，甚至这个集群本身怎么管理，都会成为一个致命的问题。
所以只有等业务量到达一定程度了，单台机器扛不住了，才会开始堆钱升级机器，系统拆分，换技术，继续堆钱升级机器，系统拆分…周而复始，发现成本太高或者技术已经到达上线了。最后没办法，就选择分布式架构了。
但是分布式架构的优势也是明显的，用一群低廉的设备，来提供一个高性能高吞吐量的稳定的系统，下面开始说说常见的分布式集群的架构。

常见的分布式集群架构

1. 纯负载均衡形式(集群方向)

在集群前面，前置一个流量分发的组件进行流量分发，整个集群的机器提供无差别的服务，这在常见的 web 服务器中是最最常见的。目前比较主流的方式就是整个集群机器上云，根据实时的调用量进行云服务器弹性伸缩。常见的负载均衡有硬件层面的 F5、软件层面的 nginx 等。
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2. 领导选举型(分布式方向)

整个集群的消息都会转发到集群的领导这里，是一种 master-slavers，区别只是这个 master 是被临时选举出来的，一旦 master 宕机，集群会立刻选举出一个新的领导，继续对外提供服务。使用领导选举型架构的典型的应用有 ElasticSearch，zookeeper。
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3. 区块链型(分布式方向)

整个集群的每一个节点都可以进行记录，但是记录的内容要得到整个集群 N 个机器的认可才是合法的。典型的应用有 Bit Coin，以及 Hyperledger。
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4. master-slaver型(分布式方向)

整个集群以某台 master 为中枢，进行集群的调度。交互是这样，一般会把所有的管理类型的数据放到 master 上，而把具体的数据放到 slaver 上，实际进行调用的时候，client 先调用 master 获取数据所存放的 server 的信息，再自行跟 slave 进行交互。典型的系统有 Hadoop集群，HBase 集群，Redis 集群等。
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