Introduction
分布式系统的定义
分布式系统是一个具有自主计算能力的计算机节点的集合，对于用户来说，这个系统就像一个单独的、统一的系统（即分布式系统屏蔽了底层的异构性）。
注：独立计算能力指的是每个计算机都可以做独立的子任务，与并行计算不同。
为什么要分布式
- 经济性：微处理机通常比大型机具有更好的性价比
- 速度：分布式系统比大型机的计算能力更强
- 固有的分布性：有一些系统本来就包含了物理上分布存在的机器
- 可靠性：当某个机器崩溃时，分布式系统仍可以正常运行
- 持续的增长能力：分布式系统具有很强的可扩展性，可以逐步增加计算能力
- 人本身就是分布式的：人平时各自干各自的事，但会合作去完成一个任务
分布式系统的目标：
- 使资源可用
- 分布式的透明性
- 开放性：不同的系统可接入
- 可扩展性： 分布式系统的容量可扩展
透明性的含义：
- 访问透明：隐藏数据表示形式以及访问方式的不同
- 资源位置透明：隐藏数据所在位置
- 迁移透明：隐藏资源可能被移动到另一个位置
- 重定位透明：隐藏资源可能在使用中被移动到另一个位置（即热迁移）
- 多副本透明：隐藏资源是否已被复制（重点是多副本的一致性问题）
- 并发透明：隐藏一个资源可能被多个用户竞争使用
- 故障透明：屏蔽资源的故障和恢复
开放性的含义：
- 能够与来自其他开放系统的服务交互，而不用考虑底层环境
- 一个良定义的接口
- 支持可移植应用（Portable Application）
- 易于互操作
- 本身可以适配不同的操作系统，至少要独立于底层环境的异构性
可扩展性的含义
- 规模的可扩展性（用户或节点数量）
- 地理位置的可扩展性（节点间的最大距离）
- 管理域的可扩展性（管理域的数量）
策略与机制
定义：策略指的是解决特定问题的具体方法和算法；机制则是指解决这些问题的具体手段和实现方式。
具体地说，机制就是做什么（类似于Interface），策略就是怎么做（类似于Implementation）。
举例：在Linux中提供了缓存的机制，通过LRU策略来对这个机制进行具体实现。
先有机制，后有策略；有了机制以后，至少需要有一个策略来实现它。策略具体，机制抽象。
分布式系统的分类
- 分布式计算系统
- 分布式信息系统
- 分布式普适系统
分布式计算系统
集群计算
通过相对高速的本地网络形成的一个高性能的集群（通常采用计算存储分离的架构。
特点：同构性（相同的OS，几乎相同的硬件）、单一管理节点
网格计算
各地的限制离散资源组成的一个算力网络。
特点：异构性、分布在多个组织、轻松跨越广域网
云计算
IaaS、PaaS、SaaS
分布式信息系统
如分布式事务处理系统。
事务
事务是对对象的状态进行的操作的集合，满足ACID属性：原子性 Atomicity, 一致性 Consistency, 隔离性 Isolation, 持久性 Durability
分布式普适系统
移动计算系统
传感器网络
Architecture
分布式系统架构风格
- 层次式
- 对象式
- 总线式（这是一种松耦合的系统架构，采用事件触发）
- 订阅-发布
- 共享数据空间
分布式系统的组织形式
- 集中式
- 非集中式
- 混合式
集中式架构（基本的C/S模型）
特点
- 有提供服务的进程（服务器）
- 有使用服务的进程（客户端）
- 客户端和服务器可以位于不同的机器上
- 客户端在使用服务时遵循请求/应答模式
多客户端-单服务器架构的问题
- 服务器存在性能瓶颈
- 服务器容易产生单点故障
- 规模难以扩展
多客户端-多服务器架构
Web Proxy Server
Web Applets
应用分层
传统的三层结构包括用户界面层、处理层和数据层
典型应用
瘦客户机
非集中式架构（P2P）
分类
- 结构化P2P：节点按特定数据结构组织
- 非结构化P2P：节点随机选择邻节点
- 混合式P2P：部分提供特定功能的节点按特定结构组织
结构化P2P
结构化P2P通常采用logical ring或hypercube的overlay来组织，每个节点提供根据ID提供特定的服务
非结构化P2P
大多数非结构化的P2P组成随机的overlay，两个节点之间按p的概率连接，查找数据时使用洪泛或随机游走。另有一种非结构化的P2P采用了簇结构，簇头直接形成全连接。
混合式P2P
如BitTorrent: Trackers，Edge-Server结构（CDN：内容分发网络）
结构化 vs 非结构化
结构化的优势在于能够快速找到信息，可以设计一种算法在有界代价下找到信息，但是结构的维护成本太高了。
