走向分布式基础学习

分布式基础学习是一门深入探讨分布式系统设计、运作原理及其挑战的课程或资料集。分布式系统是为了应对单点计算或存储能力有限的局限性，通过将数据和计算任务分布到多台机器上来扩展系统能力的解决方案。以下是分布式基础学习的主要知识点： 1. **可扩展性（Scalability）**：可扩展性是分布式系统的核心需求之一。分为数据可扩展性和计算可扩展性。数据可扩展性涉及到单台机器无法容纳全部数据的问题，比如NoSQL数据库的水平扩展。计算可扩展性则是指单台机器的计算能力不足以满足实时或大量数据处理的需求。分布式系统在实现可扩展性的同时，也需要在效率、系统弹性和维护便捷性方面作出权衡。 2. **分布式系统的面向**：分布式系统并非通用系统，而是根据不同需求进行定制的特化系统。数据系统和运算系统是分布式系统两大类别。数据系统主要依赖分区（Partition）和复制（Replication）技术，而运算系统侧重于数据并行化和计算并行化。 3. **分区（Partition）**：分区是分布式系统为了应对大数据量或大数据处理需求而采取的一种策略。常见的分区策略有轮询（Round-Robin），其优点是负载均衡，但可能会带来数据分布不均等问题。 4. **复制（Replication）**：复制是保证数据可靠性和系统可用性的关键技术。通过在不同节点间复制数据，可以提高系统的容错能力。但是复制也会引入数据一致性的问题，特别是在分布式系统中，要达到强一致性往往需要牺牲性能。 5. **一致性模型**：一致性模型包括强一致性和最终一致性。强一致性要求在任意时刻，系统的所有节点上的数据副本都必须保持一致状态。而最终一致性则允许系统在一定时间内处于不一致状态，只要最终能够达到一致。 6. **CAP定理（CAP Theorem）**：CAP定理是分布式系统设计中一个非常重要的原则，它指出分布式系统不可能同时满足以下三个保证：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）。在分布式系统设计中，需要根据实际业务需求来权衡这三个特性。 7. **内存数据处理（In-Memory data）**：随着内存价格的下降，越来越多的分布式系统采用内存来存储数据，以提高数据访问速度和减少延迟。 8. **Zookeeper**：Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它提供了简单易用的接口，用来维护配置信息、命名、提供分布式同步和组服务等功能。 9. **消息队列和流计算**：Apache Kafka是一个分布式流处理平台，它被广泛用来构建实时数据管道和流应用程序。流计算是一种以数据流的方式进行计算的模式，它适用于需要实时处理大量数据的场景。 10. **消息队列的设计和管理**：消息队列是分布式系统中实现异步通信的重要组件，它能帮助系统解耦、提高系统的伸缩性和可靠性。 11. **错误处理机制**：在分布式系统中，错误处理是一个复杂的问题，涉及重试机制、异常捕获、超时处理等。正确处理错误对于保证系统稳定运行至关重要。 12. **记录处理进度和状态管理**：在流计算场景中，追踪每条记录的处理进度和进行状态管理是一个挑战。这就需要设计一种机制来保证计算的连续性和容错性。 13. **微批处理**：微批处理是一种介于实时处理和批处理之间的数据处理模式，它在响应速度和处理效率之间取得平衡。 14. **分布式计算系统的通信方式**：分布式系统中的节点之间需要进行高效的通信，通常使用消息传递、远程过程调用（RPC）等方式。 15. **分布式运算系统的技术议题**：这包括了分布式计算框架的设计，如何优化计算任务的分配，保证计算资源的有效利用等问题。 通过以上学习，读者可以对分布式系统有一个基础的、系统的认识，并且可以根据自己的需要，针对性地深化对分布式系统各个方面的理解。