《清华大学分布式操作系统课件》

清华大学分布式操作系统课件什么是分布式操作系统定义特点分布式操作系统是将一个操作系统分散到多个物理节点上，这些节点通过网络互联，并协同工作，为用户提供统一的系统环境分布式系统的发展历程早期阶段120世纪70年代，以大型机为主导，分布式系统主要用于资源共享和远程访问网络化时代220世纪80年代，网络技术的进步推动了分布式系统的快速发展，出现了各种网络操作系统互联网时代320世纪90年代，互联网的普及带来了分布式系统的广泛应用，如云计算、大数据等云计算时代4分布式系统的基本特征资源共享分布式系统中的资源可以被多个节点共享，提高可用性通过冗余和容错机制，保证系统在部分节点故1高资源利用率障情况下仍能正常运行可扩展性分布式系统可以轻松地添加或删除节点，以适3应不断增长的需求分布式系统的架构设计集中式架构分布式架构所有节点都依赖于中心节点进行协调和管理，中心节点成为单点节点之间相互协作，没有中心节点，具有更高的容错性和可扩展故障性分布式系统的挑战与难点一致性确保多个节点对数据的一致性，防止数据冲突和丢失容错性保证系统在部分节点故障的情况下仍能正常运行，防止单点故障可扩展性随着用户和数据量的增长，系统能够平滑地扩展，满足需求增长安全性保护系统和数据安全，防止恶意攻击和数据泄露网络通信基础网络协议TCP/IP协议Socket编程用于应数据传输数据分组传族、UDP协议等用程序之间进行网络通输、流量控制和错误处信理进程间通信技术管道消息队列共享内存信号量用于父进程与子进程之间的允许进程之间异步通信，发多个进程共享同一块内存区用于进程之间的同步，控制单向或双向通信，数据流向送和接收消息可以不同步进域，可以实现高效的数据交对共享资源的访问固定行换远程过程调用（）原理RPC客户端请求客户端发起对远程服务的调用请求序列化将请求参数序列化为网络传输格式网络传输将序列化后的请求数据发送到服务器服务器处理服务器接收请求，执行远程过程返回结果将处理结果序列化后返回客户端反序列化客户端接收结果并反序列化为本地数据结构编程基础Socket创建Socket使用socket函数创建一个Socket对象绑定地址使用bind函数将Socket绑定到特定的地址和端口监听连接使用listen函数将Socket设置为监听状态，等待客户端连接接受连接使用accept函数接受来自客户端的连接请求数据收发使用send和recv函数进行数据收发关闭Socket使用close函数关闭Socket连接分布式系统中的通信模型发布订阅模型-2消息发布者发布消息，订阅者订阅感兴趣的消息请求响应模型-1客户端发起请求，服务器返回响应点对点模型节点之间直接进行通信，不需要中间节3点分布式系统的一致性问题一致性1确保多个节点对数据的一致性，防止数据冲突和丢失线性一致性2所有节点对操作的顺序一致，保证操作的原子性和顺序性因果一致性3保证操作的因果关系，满足依赖关系最终一致性4保证数据最终一致，允许短暂的不一致共识算法概述定义1共识算法是解决分布式系统中一致性问题的核心算法目标2确保所有节点在面对故障的情况下仍然能够达成一致应用3用于分布式事务、分布式数据库、分布式锁等场景算法详解Paxos准备阶段提议者向多个节点发送提议，收集多数节点的同意票承诺阶段提议者向多个节点发送承诺，收集多数节点的承诺票学习阶段提议者向多个节点发送学习消息，告知节点最终确定的值算法原理Raft领导者选举日志复制日志压缩分布式一致性协议Paxos RaftZooKeeper复杂度高，难以理解和实现易于理解和实现，性能较好基于Paxos算法实现的分布式协调服务分布式事务管理特性应用场景ACID原子性、一致性、隔离性和持久性跨多个节点进行数据操作，保证数据的一致性两阶段提交协议第一阶段1协调者向所有参与者发送准备消息，询问是否可以提交事务第二阶段2参与者根据准备阶段的结果，向协调者发送提交或回滚消息三阶段提交协议第一阶段协调者向所有参与者发送准备消息，询问是否可以提交事务第二阶段参与者根据准备阶段的结果，向协调者发送预提交消息第三阶段协调者根据预提交阶段的结果，向所有参与者发送提交或回滚消息分布式锁的实现基于数据库实现利用数据库基于缓存实现利用缓存的原12的原子性操作实现锁机制子性操作实现锁机制基于分布式协调服务实现使用ZooKeeper等服务实现锁机制3分布式缓存技术Memcached RedisEhcache高性能的内存缓存系统，适合存储少量支持多种数据结构，功能强大，适合存基于Java的缓存系统，支持本地缓存和数据储大量数据分布式缓存负载均衡策略轮询随机将请求依次分配给不同的服务器，保证每个服务器的负载均匀随机选择服务器，随机性较强，但无法保证负载均匀最少连接加权轮询将请求分配给当前连接数最少的服务器，可以有效降低服务器负根据服务器的性能和负载分配权重，实现更灵活的负载均衡载服务发现机制服务注册服务提供者将自身信息注册到服务注册中心服务发现服务消费者从服务注册中心获取服务提供者的地址信息负载均衡服务消费者根据服务提供者的地址信息进行负载均衡分布式系统中的容错处理容错1保证系统在部分节点故障的情况下仍能正常运行冗余2使用多个节点备份数据和服务，防止单点故障故障检测3及时检测节点故障，并采取相应的处理措施故障恢复4在故障发生后，快速恢复系统正常运行故障检测与恢复心跳机制超时机制故障恢复节点之间定期发送心跳消息，判断节点设置超时时间，如果在超时时间内没有通过备份数据和服务，恢复故障节点的是否存活收到心跳消息，则认为节点故障功能分布式系统的可扩展性定义1随着用户和数据量的增长，系统能够平滑地扩展，满足需求增长水平扩展2增加相同类型的节点，提高系统处理能力垂直扩展3升级现有节点的硬件配置，提高单节点的处理能力水平扩展与垂直扩展水平扩展增加服务器数量，提高系统处理能力，成本较低垂直扩展升级服务器硬件配置，提高单服务器处理能力，成本较高资源管理与调度CPU调度分配CPU资源给不同的任务内存管理分配内存资源给不同的进程和网络管理管理网络资源，控制网络流线程量分布式文件系统GFS1Google开发的分布式文件系统，适用于海量数据存储HDFS2Hadoop的分布式文件系统，适用于大规模数据存储和处理Ceph3开源的分布式存储系统，支持块存储、文件存储和对象存储（）GFS GoogleFile System数据块元数据文件被分割成多个数据块，分布存储在多个节点上文件元数据存储在主服务器上，记录文件信息和数据块位置（）HDFS HadoopDistributed FileSystemNameNode DataNode负责管理文件系统元数据，记录文件信息和数据块位置负责存储数据块，并根据NameNode的指令进行数据读写操作分布式存储系统对象存储将数据存储为对块存储将数据存储为块，适12象，适合存储非结构化数据合存储文件系统数据文件存储以文件形式存储数据，适合存储各种类型的文件3分布式数据库数据分片将数据分成多个部分，存储在不同的节点上数据复制将数据复制到多个节点上，提高数据可用性和容错能力事务管理保证分布式数据库中事务的原子性和一致性数据库NoSQL键值存储以键值对的形式存储数据，例如Redis、Memcached文档数据库以文档的形式存储数据，例如MongoDB、Couchbase列式数据库以列的形式存储数据，例如Cassandra、HBase图数据库以图的形式存储数据，例如Neo4j、ArangoDB分布式计算模型MapReduce SparkFlink将任务分解成Map和Reduce两个阶段，支持多种计算模型，包括MapReduce、专注于流处理，支持实时数据分析和处适合大规模数据处理SQL、流处理等，性能更高效理原理MapReduce阶段Shuffle2对Map阶段的输出进行分组和排序阶段Map1将输入数据映射成键值对阶段Reduce对每个键进行聚合操作，生成最终结3果分布式并行计算任务分解1将任务分解成多个子任务，分配到不同的节点上执行数据分配2将数据分配到不同的节点上，方便子任务进行处理结果汇总3将子任务的结果汇总，得到最终结果微服务架构定义优势将应用程序分解成多个独立的服务，每个服务独立运行并提供特提高可扩展性、灵活性、独立性，更易于开发和维护定的功能容器技术与容器编排容器技术容器编排将应用程序及其依赖打包成一个独立的容器，便于部署和运行管理和调度容器，例如Docker Swarm、Kubernetes基础Kubernetes节点节点Master NodePod负责管理集群资源和调度容器负责运行容器，并与Master节点通Kubernetes中最小的部署单元，包含信一个或多个容器分布式系统安全访问控制1控制用户对系统和数据的访问权限身份认证与授权2验证用户身份，并授予相应的权限加密与数据安全3对数据进行加密，保护数据安全和隐私访问控制基于角色的访问控制1根据用户的角色分配访问权限基于属性的访问控制2根据用户的属性和资源的属性进行访问控制访问控制列表3定义允许访问的规则，控制用户对特定资源的访问权限身份认证与授权身份认证授权验证用户的身份，确认用户是合法用户根据用户的身份和权限，决定用户是否可以访问特定资源加密与数据安全对称加密非对称加密使用相同的密钥进行加密和解使用不同的密钥进行加密和解密，例如AES算法密，例如RSA算法数字签名使用私钥对数据进行签名，保证数据完整性和来源可信分布式系统监控系统状态监控监控节点的运行状态和资网络流量监控监控网络流量，识别网络数据库监控监控数据库的性能和数据完源使用情况瓶颈和异常整性性能分析工具jstat jmapjstack用于监控Java虚拟机的运行时数据，例用于查看Java堆内存的快照，分析内存用于查看Java线程的堆栈信息，分析死如内存使用情况和GC情况泄漏和对象分配情况锁和线程阻塞情况日志与追踪日志收集收集来自不同节点的日志信息，进行统一管理日志分析对日志进行分析，识别系统问题和性能瓶颈追踪系统追踪请求的调用路径，识别请求延迟和故障点分布式系统的性能优化缓存策略异步通信使用缓存来减少对数据库的访问使用异步通信机制，减少同步等次数，提高响应速度待时间，提高系统吞吐量并发控制使用并发控制机制，提高系统资源利用率，降低响应时间缓存策略数据缓存将经常访问的数据缓存到内存中，减少对数据库的访问缓存更新及时更新缓存数据，确保缓存数据的一致性缓存失效设置缓存失效机制，防止缓存数据过期异步通信消息队列事件驱动使用消息队列来实现异步通信，提高系统响应速度使用事件驱动模型，异步处理请求和事件，提高系统效率并发控制互斥锁1保证同一时间只有一个线程访问共享资源读写锁2允许多个线程同时读取数据，但只能有一个线程写入数据乐观锁3假设没有冲突，在提交操作之前检查是否发生冲突悲观锁4假设会发生冲突，在操作之前锁定资源，防止其他线程访问前沿分布式技术云计算平台提供分布边缘计算将计算资源区块链技术构建安式计算、存储和网络资部署在靠近用户侧，减全、透明、可信的分布源少延迟式系统分布式人工智能将人工智能技术应用于分布式系统，提高智能化程度云计算平台IaaS1基础设施即服务，提供虚拟机、存储和网络资源PaaS2平台即服务，提供开发和运行应用程序的平台SaaS3软件即服务，提供完整的软件服务，例如办公软件、电子邮件等边缘计算定义应用场景将计算资源部署在靠近用户侧，减少延迟，提高响应速度物联网、自动驾驶、工业控制等区块链技术分布式账本共识机制将数据存储在多个节点上，保证使用共识机制，确保所有节点对数据的一致性和不可篡改性数据的修改达成一致智能合约使用智能合约自动执行预定的操作，提高效率和安全性分布式人工智能机器学习使用分布式计算平台训练大规模机器学习模型深度学习使用分布式计算平台进行深度学习模型的训练和推理自然语言处理使用分布式计算平台进行自然语言处理任务，例如文本分析和机器翻译分布式系统的未来发展云原生将分布式系统与云计算技术深度融合，提供更强大的服务边缘计算边缘计算将进一步发展，为用户提供更个性化的服务区块链区块链技术将不断完善，应用于更多领域人工智能分布式人工智能将推动智能化应用的发展面临的挑战与机遇挑战一致性、容错、安全、可扩展性等技术难题机遇云计算、大数据、人工智能等新技术的应用带来了12巨大的发展空间课程总结与展望总结展望本课件介绍了分布式操作系统的基本概念、技术和应用，为学习分布式系统将在未来继续发展，为我们带来更多新技术和应用者提供系统性的学习资源分布式操作系统的学习建议理论学习实践操作深入理解分布式系统的基本概念使用实际的分布式系统进行实验和原理和练习，加深理解和掌握技术项目开发参与分布式系统项目的开发，积累实际经验。