标签：分布 针对 高性能 逻辑 服务器 scala box 程序 方案
用一个例子介绍集群与分布式：
小餐馆原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜他都全干。后来餐馆的客人多了，厨房里一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关 系是集群。为了让厨师专心炒菜，把菜做到极致，又请了个配菜师负责切菜，备菜，备料，厨师和配菜师的关系是分布式，一个配菜师也忙不过来了，又请了个配菜 师，两个配菜师关系是集群。
一、分布式：
分布式是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现总体中的不同业务，做不同的事情。并且每台服务器都缺一不可，如果某台服务器故障，则网站部分功能缺失，或导致整体无法运行。存在的主要作用是大幅度的提高效率，缓解服务器的访问和存储压力。
分布式的优点是细化了应用程序的功能模块，同时也减轻了一个完整的应用程序部署在一台服务器上的负担，用了分布式拆分后，就相当于把一个应用程序的多个功能分配到多台服务器上去处理了。
注意：该图中最大特点是：每个Web服务器（Tomcat）程序都负责一个网站中不同的功能，缺一不可。如果某台服务器故障，则对应的网站功能缺失，也可以导致其依赖功能甚至全部功能都不能够使用。
二、集群：
集群是是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！
集群的特点：
2.1伸缩性（Scalability）
在一些大的系统中，预测最终用户的数量和行为是非常困难的，伸缩性是指系统适应不断增长的用户数的能力。提高这种并发会话能力的一种最直观的方式就增加资源（CPU，内存，硬盘等），集群是解决这个问题的另一种方式，它允许一组服务器组在一起，像单个服务器一样分担处理一个繁重的任务，我们只需要将新的服务器加入集群中即可，对于客户来看，服务无论从连续性还是性能上都几乎没有变化，好像系统在不知不觉中完成了升级
2.2高可用性（High availability）
单一服务器的解决方案并不是一个健壮方式，因为容易出现单点失效。像银行、账单处理这样一些关键的应用程序是不能容忍哪怕是几分钟的死机。它们需要这样一些服务在任何时间都可以访问并在可预期的合理的时间周期内有响应。高可用性集群的出现是为了使集群的整体服务尽可能可用，以便考虑计算硬件和软件的易错性。如果高可用性集群中的主节点发生了故障，那么这段时间内将由次节点代替它。次节点通常是主节点的镜像，所以当它代替主节点时，它可以完全接管其身份，并且因此使系统环境对于用户是一致的。
2.3负载均衡（Load balancing）
负载均衡集群为企业需求提供了更实用的系统。如名称所暗示的，该系统使负载可以在计算机集群中尽可能平均地分摊处理。该负载可能是需要均衡的应用程序处理负载或网络流量负载。这样的系统非常适合于运行同一组应用程序的大量用户。每个节点都可以处理一部分负载，并且可以在节点之间动态分配负载，以实现平衡。
2.4高性能 (High Performance )
通常，第一种涉及为集群开发并行编程应用程序，以解决复杂的科学问题。这是并行计算的基础，尽管它不使用专门的并行超级计算机，这种超级计算机内部由十至上万个独立处理器组成。但它却使用商业系统，如通过高速连接来链接的一组单处理器或双处理器 PC，并且在公共消息传递层上进行通信以运行并行应用程序。因此，您会常常听说又有一种便宜的 Linux 超级计算机问世了。但它实际是一个计算机集群，其处理能力与真的超级计算机相等
三、二者之间的联系：
在开发中我们可以将分布式和集群分开吗？
针对这个问题，我们可以根据分布式的介绍看出，其主要的功能是用了将我们的系统模块化，将系统进行解耦的，方便我们的维护和开发的，但是其并不能解决我们的并发问题，也无法保证我们的系统在服务器宕机后的正常运转。
而集群呢？其恰好弥补了分布式的缺陷，集群，就是多个服务器处理相同的业务，这在一方面可以解决或者说改善我们系统的并发问题，一方面可以解决我们服务器如果出现一定数量的宕机后，系统仍然可以正常运转。
因此我说，分布式和集群式一对好基友，谁也离不开谁。。。。
集群与分布式的区别
集群是个物理形态，分布式是个工作方式。
只要是一堆机器，就可以叫集群，他们是不是一起协作着干活，这个谁也不知道；一个程序或系统，只要运行在不同的机器上，就可以叫分布式，嗯，C/S架构也可以叫分布式。
集群一般是物理集中、统一管理的，而分布式系统则不强调这一点。
所以，集群可能运行着一个或多个分布式系统，也可能根本没有运行分布式系统；分布式系统可能运行在一个集群上，也可能运行在不属于一个集群的多台（2台也算多台）机器上。
分布式是相对中心化而来，强调的是任务在多个物理隔离的节点上进行。中心化带来的主要问题是可靠性，若中心节点宕机则整个系统不可用，分布式除了解决部分中心化问题，也倾向于分散负载，但分布式会带来很多的其他问题，最主要的就是一致性。
集群就是逻辑上处理同一任务的机器集合，可以属于同一机房，也可分属不同的机房。分布式这个概念可以运行在某个集群里面，某个集群也可作为分布式概念的一个节点。
一句话，就是：“分头做事”与“一堆人”的区别
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行该任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，1小时后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141873594
标签：分布 针对 高性能 逻辑 服务器 scala box 程序 方案
原文地址：https://www.cnblogs.com/shiliuye/p/13163299.html
