Distributed System是什么意思，Distributed System的意思翻译、用法、同义词、例句

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专业解析

分布式系统（Distributed System）是指由多个独立的计算节点（计算机或处理器）通过网络相互连接并协同工作，共同完成一个或多个任务的计算机系统。这些节点分布在不同的物理位置，它们共享资源（如计算能力、存储空间、数据、服务等），并通过消息传递进行通信和协调，对外呈现为一个单一、连贯的系统给用户或应用程序。其核心目标是整合分散的资源，提供比单个计算机更强大的处理能力、更高的可靠性、可扩展性和性能。

分布式系统的核心特征与工作原理包括：

1. 多节点与网络互联：

   • 系统由位于不同地理位置的多台计算机（节点）组成，这些节点通过计算机网络（如局域网、广域网）连接。
   • 节点具有自治性，即它们拥有自己的本地处理器、内存和存储，能够独立执行计算任务。

2. 资源共享与透明性：

   • 节点可以共享硬件资源（CPU、磁盘、打印机等）、软件资源（服务、应用程序）和数据资源。
   • 系统通过各种透明性机制（如访问透明性、位置透明性、并发透明性、故障透明性等）隐藏资源分布和交互的复杂性，使用户或应用程序感觉像是在与一个单一系统交互。

3. 并发性与通信：

   • 系统中的多个节点可以同时执行操作（并发性）。
   • 节点之间通过消息传递（Message Passing）进行通信和协调，这是实现协作的主要方式。常见的通信机制包括远程过程调用（RPC）、消息队列、发布/订阅等。

4. 缺乏全局状态与时钟：

   • 节点通常没有即时的、完全一致的全局系统状态视图，因为它们通过网络通信存在延迟。
   • 节点间的物理时钟难以做到完全精确同步，这给事件排序和一致性保障带来挑战。

5. 独立故障性：

   • 每个节点都可能独立地发生故障（如崩溃、网络中断），而不会直接导致其他节点失效。系统设计需要具备容错能力（Fault Tolerance），能够在部分节点故障时继续提供服务（或降级服务）。

分布式系统的关键目标与优势：

• 可扩展性（Scalability）： 系统能够通过增加节点数量来应对负载增长（水平扩展）。这是分布式系统最重要的优势之一。
• 高可用性（High Availability）： 通过冗余（多个节点提供相同服务）和容错设计，即使部分节点失效，系统整体仍能持续提供服务。
• 可靠性（Reliability）： 系统能够持续正确地执行其功能，减少故障发生的概率和影响。
• 性能（Performance）： 通过并行处理和负载均衡，提高系统的整体吞吐量和响应速度。
• 资源共享（Resource Sharing）： 有效整合和利用分散的资源，降低成本，提高利用率。

分布式系统的典型应用场景：

• 大规模互联网服务： 搜索引擎（如Google）、社交媒体（如Facebook/Twitter）、电子商务平台（如淘宝/京东）、云计算平台（如AWS/Azure/阿里云）。
• 高性能计算（HPC）与科学计算： 处理海量数据和复杂计算任务（如气象模拟、基因测序）。
• 分布式数据库系统： 如Cassandra, MongoDB, HBase，用于存储和处理超大规模数据。
• 内容分发网络（CDN）： 如Akamai, Cloudflare，将内容缓存到靠近用户的边缘节点，加速访问。
• 点对点（P2P）网络： 如早期的文件共享系统（BitTorrent）、区块链网络。
• 分布式文件系统： 如HDFS（Hadoop Distributed File System）、GFS（Google File System），提供海量文件的存储能力。
• 微服务架构： 将大型单体应用拆分为多个独立部署、通过网络通信的微服务，是构建现代分布式应用的主流方式。

权威参考资料：

• Tanenbaum, A. S., & Van Steen, M. (2007). Distributed Systems: Principles and Paradigms (2nd ed.). Pearson Prentice Hall. 这是分布式系统领域的经典教材，全面阐述了其原理、概念和设计模式。 [经典教材]
• Coulouris, G., Dollimore, J., Kindberg, T., & Blair, G. (2011). Distributed Systems: Concepts and Design (5th ed.). Addison-Wesley. 另一本广泛使用的教材，强调概念和设计方法。 [经典教材]
• Lamport, L. (1978). Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System. Communications of the ACM, 21(7), 558–565. 这篇开创性论文奠定了分布式系统中事件排序和逻辑时钟的基础。 [开创性论文]
• Apache Software Foundation. 许多著名的开源分布式系统项目（如Hadoop, Kafka, Cassandra, ZooKeeper）都由Apache基金会托管，其官方网站提供详细的文档和设计理念。 [开源项目文档]
• Google Research Publications. Google发表了大量关于其大规模分布式系统（如GFS, MapReduce, Bigtable, Spanner）的设计论文，深刻影响了工业界实践（例如：Fay Chang et al., "Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data", OSDI 2006）。 [工业界实践论文]
• Amazon Web Services (AWS) Documentation. AWS作为领先的云服务提供商，其文档详细阐述了各种分布式云服务（如EC2, S3, DynamoDB, SQS）的原理和最佳实践。 [云服务提供商文档]

网络扩展资料

分布式系统（Distributed System）是由多台独立计算机通过网络连接组成的系统，这些计算机（称为节点）协同工作，对用户呈现为一个统一的整体。以下是其核心概念和特点：

一、核心定义

• 组成方式：由多个物理或虚拟节点构成，节点可能分布在不同的地理位置。
• 通信机制：节点之间通过消息传递（如HTTP、RPC）进行通信，而非共享内存。
• 用户视角：对外表现为一个单一、连贯的系统（例如用户访问网站时无需关心服务器具体位置）。

二、关键特征

1. 透明性

   • 访问透明性：用户无需区分本地或远程资源（如云存储）。
   • 位置透明性：资源位置对用户隐藏（例如DNS解析）。
   • 故障透明性：部分节点失效时系统仍能运行。

2. 可扩展性
   通过增加节点提升系统容量（如云计算弹性扩容）。

3. 容错性
   允许部分节点故障，通过冗余（如数据复制、心跳检测）保障可用性。

4. 并发性
   多个节点同时处理任务（例如电商秒杀活动的分布式锁机制）。

三、典型应用场景

1. 云计算平台：AWS、Azure等提供分布式计算和存储服务。
2. 分布式数据库：Cassandra、MongoDB支持海量数据分片存储。
3. 区块链：比特币网络通过分布式账本实现去中心化。
4. CDN网络：将内容缓存至全球边缘节点以加速访问。
5. 大数据处理：Hadoop/Spark框架实现分布式并行计算。

四、优缺点对比

五、示例说明

• 互联网本身：由无数服务器和客户端构成的分布式网络。
• 在线支付系统：支付宝的分布式事务处理保障交易一致性。

如果需要更深入的技术细节（如共识算法、一致性模型），可以进一步探讨！

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