《zpp期中复习》课件

《期中复习》zpp期中考试即将到来为了帮助学生更好地备考，我们将提供一份详细的复习资料，涵盖重要知识点和典型例题课程概述课程名称课程目标课程内容授课方式分布式系统原理与实践掌握分布式系统的基本原包括分布式系统基础、进课堂讲授、案例分析、项理，了解常见架构和技程间通信、一致性和共目实践术，并能够运用相关技术识、容错技术、分布式存进行系统设计和开发储和分布式计算等课程目标理解分布式系统基本掌握进程间通信技术

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2.12概念掌握分布式系统定义、特学习RPC、消息队列、事件点、体系结构和通信机制驱动架构等进程间通信方式了解一致性和共识问掌握容错技术

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4.34题学习故障检测、复制和备熟悉一致性模型、共识问份、容错算法等技术题、共识算法等内容第一章分布式系统基础分布式系统基础是理解和构建大型复杂系统的关键本章将深入探讨分布式系统的基本概念、特点和重要组成部分，为后续学习打下坚实基础分布式系统的定义和特点多个独立节点资源共享数据分布容错性分布式系统由多个独立的计分布式系统可以共享计算资数据可以分布在多个节点分布式系统设计为即使某些算机节点组成，这些节点通源、存储资源和其他资源，上，以提高可用性和性能节点出现故障也能继续运过网络连接在一起，共同完以提高效率和可靠性行成一个任务分布式系统的体系结构分布式系统体系结构定义了系统组件之间的交互方式和数据流向常见体系结构包括客户端-服务器、点对点、层级式、星型和树形等每种体系结构都有其优缺点，选择合适的体系结构取决于应用程序的具体需求，例如性能、可扩展性、可靠性和安全性分布式系统的通信机制网络协议分布式系统使用TCP/IP等网络协议，用于在节点之间传输数据远程过程调用RPCRPC允许节点调用其他节点上的函数，就像调用本地函数一样消息队列消息队列提供了一种异步通信机制，用于解耦生产者和消费者第二章进程间通信进程间通信是分布式系统中不同进程之间进行数据交换的关键机制进程间通信允许不同的进程协同工作，并共享数据和资源，从而实现更复杂的应用功能远程过程调用RPC定义工作原理RPC允许一个程序调用另一个程序中的函数，就像调用本地客户端将请求打包发送给服务器，服务器执行请求并返回结函数一样果给客户端优势挑战简化分布式系统开发，提高代码可重用性需要处理网络错误、数据序列化、安全问题等挑战消息队列异步通信消息队列是一种异步通信机制，生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息解耦生产者和消费者之间解耦，互不依赖，提高系统灵活性缓冲消息队列可以作为缓冲区，缓解系统压力，提高系统吞吐量事件驱动架构异步处理解耦事件驱动架构采用异步通信模事件驱动架构可以将系统组件式事件的生成和处理过程互解耦，减少相互依赖关系，提相独立，减少了阻塞，提高了高系统的可扩展性和维护性系统的响应速度灵活可扩展事件驱动架构可以方便地扩展新的功能，只需添加新的事件处理程序即可，无需修改现有代码第三章一致性和共识一致性和共识是分布式系统中的核心概念它们确保数据在多个节点之间的一致性，即使在出现故障的情况下也能保持数据完整性一致性模型线性一致性因果一致性线性一致性模型要求所有节点看到事因果一致性模型允许节点看到事件的件的相同顺序，这确保了数据的一致不同顺序，只要它们保持因果关系性和可预测性例如，所有节点都应例如，如果节点A更新了数据，然后将该看到更新操作发生的顺序，就像它更新传播到节点B，则节点B应该在节们是在单个节点上执行一样点A之前看到更新共识问题时钟同步数据一致性领导选举多个节点需要保持一致的时钟，以确保在分布式系统中，多个节点需要对共享在分布式系统中，需要选择一个领导节一致性即使出现网络延迟或节点故数据的更新达成一致，确保数据的一致点来协调操作，确保系统正常运行障，也需要保证时间一致性共识算法Paxos Raft12经典共识算法，用于在分布式系统中达成一致Paxos算法是1990Raft算法是另一个经典的分布式共识算法，它与Paxos算法相似，年由Leslie Lamport提出的一种分布式一致性算法，被广泛应用于但更容易理解和实现它使用更简单的概念和流程，并提供清晰的各种分布式系统，例如数据库、存储系统和消息队列机制来处理领导者选举和故障恢复ZooKeeper其他算法34ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它基于Raft算法实现，除了Paxos和Raft，还有其他许多共识算法，例如Viewstamped提供分布式锁、配置管理、事件通知等功能，广泛用于各种分布式Replication、Byzantine FaultTolerance算法等，它们各有优缺点，系统中适用于不同的场景第四章容错技术分布式系统不可避免地会遇到故障，容错技术是保证系统稳定性和可靠性的关键容错技术通过各种机制，例如故障检测、数据复制和容错算法，来应对系统中出现的故障，并确保系统能够继续正常运行故障检测心跳机制超时机制定期发送心跳信号，确认节点设定超时时间，如果在规定时是否正常运行间内没有收到心跳信号，则判定节点出现故障状态监控实时监控节点的资源使用情况和运行状态，及时发现异常并进行处理复制和备份数据冗余数据备份12通过将数据复制到多个节点创建数据的副本以防数据丢来提高数据可用性如果一失，例如由于硬件故障或意个节点出现故障，其他节点外删除仍然可以提供服务备份策略数据恢复34根据数据的重要性选择备份在数据丢失的情况下，使用策略，包括备份频率、保留备份恢复数据，确保数据完时间和备份方式整性和业务连续性容错算法容错算法概述容错算法用于提高系统可靠性，在故障发生时依然能正常工作常见容错算法包括冗余备份、检查点和恢复机制容错算法类型根据算法的实现方式，可以分为主动容错和被动容错主动容错通过实时监测和预防故障，被动容错则在故障发生后采取恢复措施第五章分布式存储分布式存储技术是构建现代分布式系统的重要基础通过将数据分布到多个节点，可以提高系统的可扩展性、容错性和性能分布式文件系统分布式文件系统架构分布式文件系统云存储分布式文件系统Hadoop分布式文件系统将数据分散存储在多个Hadoop DistributedFile SystemHDFS云存储服务提供了可扩展的分布式文件服务器上，以提高性能、可扩展性和容是一个高度容错的分布式文件系统，为系统，允许用户存储和访问大量数据错能力海量数据提供可靠的存储分布式数据库数据分布数据复制分布式数据库将数据分散存储在多个服务器副本确保数据一致性，提高数据可用性和容上，提高数据容量和性能错性分布式事务云数据库协调多个节点上的操作，保证数据完整性和将分布式数据库服务部署在云平台上，提供一致性弹性和可扩展性分布式缓存定义优势应用场景常用类型分布式缓存将数据存储在分布式缓存可提高数据读分布式缓存广泛应用于各常用的分布式缓存系统包多个节点的网络中这些取速度它减少了对数据种场景，如Web应用程序、括Memcached、Redis和节点可以分布在不同的服库的访问，提高了应用程移动应用程序和游戏，以Couchbase，它们提供了不务器上，以提供高可用性序的性能和响应时间提供高性能数据访问同的功能和特性和可扩展性第六章分布式计算分布式计算利用多个计算机协同完成复杂计算任务它将计算任务分解成多个子任务，并分配给不同的计算机执行，最终将结果汇总批处理计算框架数据管道批处理框架通常使用数据管道模型，将数据流按照步骤进行处理MapReduceMapReduce是批处理框架的经典模型，将数据处理分为Map和Reduce两个阶段SparkSpark是一个通用计算框架，支持批处理、流式计算和机器学习流式计算框架实时处理低延迟12流式计算框架可以实时处理流式计算框架通常具有低延数据流，无需等待数据批次迟，能够快速响应数据变完成化可扩展性容错性34流式计算框架可以轻松扩展流式计算框架通常设计为容以处理大量数据流错的，能够在节点故障情况下继续运行函数式计算框架Apache SparkApache FlinkAWS LambdaGoogle CloudStreamingFunctionsFlink是一个开源的流式计算Lambda是一个无服务器计算Spark Streaming是基于Spark框架，可以进行实时数据分平台，可以自动扩展，支持Cloud Functions是一个无服的实时流式处理框架，可以析和处理，支持事件驱动、多种语言，可以根据代码运务器计算平台，支持多种语对实时数据流进行实时处低延迟、高吞吐量的应用场行时间付费，简化了开发部言，按调用次数付费，简化理，实现近乎实时的分析和景署了开发部署，可以轻松构建应用微服务课程总结本课程深入探讨了分布式系统的基础知识，涵盖了分布式系统的设计、开发和运维等方面从分布式系统的定义和特点出发，逐步介绍了进程间通信、一致性和共识、容错技术、分布式存储和分布式计算等关键主题复习建议章节回顾练习题仔细阅读每一章的重点内容，理解关键概念和原理尝试解答课本和习题，巩固知识，加深理解案例分析讨论交流通过分析实际应用案例，将理论知识与实践联系起来与同学或老师讨论问题，分享经验，互相学习。