下载文档原格式
分布式文件系统是一种将数据分散存储在多个物理节点上的系统。
它通过将文件进行切块，并分散存储在多个节点上，以实现高可扩展性的存储架构。
本文将探讨分布式文件系统构建高可扩展性存储架构的方法和优势。
一、分布式文件系统的基本原理在传统的中心化文件系统中，文件存储在单个服务器上，对于大规模的数据存储和处理需求来说，这种架构很难满足高并发和大规模存储的要求。
而分布式文件系统通过将文件切块并分配到多个节点上进行存储，不仅可以提供更高的存储容量，还可以提供更高的性能和可靠性。
二、数据切块和冗余存储分布式文件系统将文件切分为较小的块，并将这些块分散存储在多个节点上。
这样做的好处在于，首先可以提高存储容量，可以根据需求动态地添加新节点，从而实现存储容量的无限扩展。
其次，将文件切块存储还可以提高系统的读写性能，因为多个节点可以同时进行读写操作，从而提高了存取速度。
同时，分布式文件系统还会对切块后的数据进行冗余存储，即将文件块复制到多个节点上。
这样做的好处在于，即使某个节点发生故障，系统仍然可以从其他节点上获取文件块，保证了数据的可靠性。
三、数据分发和负载均衡分布式文件系统会将文件块按照一定的规则分发到多个节点上进行存储，这样做的好处在于，可以实现数据的分布式存储和访问。
当用户请求某个文件时，系统可以根据文件块的位置信息，快速定位到存储该文件块的节点，从而提高了读取速度。
而对于写操作，分布式文件系统则会根据负载情况，动态地将文件块分配到相对空闲的节点上进行存储，从而实现了负载均衡，提高了系统的可扩展性。
四、数据一致性和故障容错在分布式存储系统中，数据一致性和故障容错是非常重要的。
分布式文件系统通过采用一致性协议，例如Paxos或Raft等，保证了多个节点之间的数据一致性。
当某个节点发生故障时，系统可以自动将该节点上的数据迁移到其他正常节点上，实现了故障容错，保证了数据的可靠性。
五、可扩展性和性能优势相比于传统的中心化存储架构，分布式文件系统具有更好的可扩展性和性能优势。
网络体系结构及其安全性随着互联网的发展和普及，我们越来越依赖网络，网络也变得越来越复杂。
在这个复杂的网络世界中，网络体系结构是网络的基础，而网络安全则是网络的重要保障。
本文将探讨网络体系结构及其安全性，以便更好地理解网络的运作和安全保障。
一、网络体系结构网络体系结构是指网络中各个组成部分的关系和连接方式，它影响着网络的通信效率、安全性、可靠性等方面。
网络体系结构可以分为两种基本类型：分布式体系结构和集中式体系结构。
1. 分布式体系结构分布式体系结构是一种将网络服务和计算资源分散到多个节点上的体系结构。
在这种体系结构下，节点之间可以互相通信，共同完成任务。
分布式体系结构具有高可用性、可扩展性、性能优越等优点，是现代网络的主要体系结构之一。
常见的分布式体系结构有点对点（P2P）、客户端/服务器（Client/Server）等模式。
点对点体系结构是指没有中央服务器的网络，每个节点都是对等的。
在这种体系结构下，每个节点都可以提供信息和服务，并且能够直接与其他节点交互。
点对点体系结构广泛应用于文件共享、在线游戏等场景。
客户端/服务器体系结构是指客户端向服务器发送请求，服务器回应客户端请求并提供服务的网络。
该体系结构通常用于Web、电子邮件、文件传输等场景。
在该体系结构下，服务器扮演着重要的角色，负责管理和处理请求，客户端则扮演被服务的角色。
客户端/服务器体系结构具有良好的可扩展性和性能，适用于大型网络应用。
2. 集中式体系结构集中式体系结构是指所有的计算资源和服务都集中在一台或几台服务器上，客户端通过与服务器交换数据完成任务。
在这种体系结构下，服务器扮演着中心的角色，负责所有的计算和储存。
集中式体系结构通常用于数据库、Web服务器等场景。
集中式体系结构相对于分布式体系结构而言，扩展性和容错性较差，但在一些场景下可以提供更加可靠的服务。
二、网络安全性网络安全是保障网络系统、网络数据和网络用户的安全和隐私的学科。
Hadoop的体系结构1. 介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
它采用了一种适用于大规模集群的可扩展性设计，能够在廉价的硬件上运行并处理TB到PB级别的数据。
Hadoop的体系结构包括了多个模块和组件，下面将详细探讨每个模块的功能和相互关系。
2. Hadoop体系结构图Hadoop体系结构的主要组成部分如下所示：+------------------+| Hadoop |+------------------+/ | \/ | \+-----------+ +-----------+ +-----------+| HDFS | | MapReduce | | YARN |+-----------+ +-----------+ +-----------+| | || | |+---------+ +---------+ +---------+| Name | | Data | | Application || Node | | Node | | Master/Node |+---------+ +---------+ +---------+3. HDFS (Hadoop分布式文件系统)HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它用于存储大规模数据集，并提供了高可靠性、高性能和高容错性。
HDFS的体系结构包括以下组件：3.1 NameNodeNameNode是HDFS的主节点，负责管理整个文件系统的命名空间和元数据。
它维护了文件和目录树的结构，并保存了文件的属性（如权限、所有者等）。
NameNode还负责将文件划分为数据块，并记录每个数据块所在的DataNode。
3.2 DataNodeDataNode是HDFS中的工作节点，负责实际存储数据。
它接收来自客户端或其他DataNode的数据写请求，并将数据块存储在本地磁盘上。
DataNode还负责提供数据读取服务，将数据块传输给客户端或其他DataNode。
存储集群方案简介存储集群是指将多台物理服务器或虚拟机组成一个集群，通过集中管理和分配存储资源，提供更高的可靠性、可扩展性和性能。
存储集群方案在大规模数据存储和处理场景中得到广泛应用，如云存储平台、分布式文件系统、大数据分析等。
本文将介绍存储集群的一般架构和方案选择，包括集群节点的选择、数据分布和负载均衡、错误恢复和故障转移、数据保护等方面的内容。
架构存储集群的架构一般包括以下组件：1.存储节点：存储数据的物理服务器或虚拟机，可以通过网络连接组成一个集群。
2.存储控制节点：对集群中的存储节点进行管理和控制的节点，负责数据分布、负载均衡等功能。
3.存储网关：提供与外部系统（如应用服务器）交互的接口，负责数据的读写和协议转换。
4.存储设备：用于存储数据的物理设备，如硬盘、闪存等。
5.存储管理系统：管理和监控存储集群的软件系统，可以提供集中管理、性能监控、容量管理等功能。
存储集群架构图存储集群架构图方案选择在选择存储集群方案时，需要考虑以下因素：1.可靠性：存储集群应具备高可靠性，能够保证数据的完整性和可用性。
这包括数据备份、容灾和故障恢复等功能。
2.可扩展性：存储集群应具备良好的可扩展性，能够满足不断增长的存储需求。
这包括水平扩展和垂直扩展两种方式。
3.性能：存储集群应具备高性能，能够满足大规模数据存储和处理的需求。
这包括并发读写、低延迟和负载均衡等方面。
4.成本：存储集群应具备较低的成本，能够提供经济有效的存储解决方案。
根据不同的需求和场景，可以选择不同的存储集群方案，如：1.文件系统存储集群：基于分布式文件系统实现的存储集群，如Hadoop HDFS、GlusterFS等。
适用于大规模数据存储和处理的场景，具备高可靠性和可扩展性。
2.对象存储集群：基于对象存储技术实现的存储集群，如Ceph、OpenStack Swift等。
适用于云存储平台和大规模数据存储的场景，具备高可靠性和高性能。
3.块存储集群：基于分布式块存储技术实现的存储集群，如Ceph RBD、Distributed Storage SAN等。
争议分布式存储vs传统SAN存储，谁拥有更好的IO性能？来⾃twt社区同⾏交流，欢迎更多同⾏参与交流传统的SAN存储和分布式存储在IO上的对⽐？⽬前X86架构的性能越来越强⼤，这也促进了分布式存储的发展，传统的观念中，还是觉得SAN存储拥有更好的IO性能，分布式有更灵活的架构，不过现在随着硬件的提升，这两种⽅式之间的理论性能差距究竟有多⼤呢？有⼤神做过详细的对⽐吗？问题来⾃社区活动，由会员@潘延晟提出，来⾃twt社区众多同⾏的分享，欢迎⼤家参与交流，各抒⼰见。
* “争议”栏⽬内容来⾃同⾏分享的⼀⼿体验和观察，仅代表个⼈观点@cpc1989 某保险公司存储⼯程师：个⼈的⼀点看法：性能离不开应⽤场景，⽐如OLTP类应⽤，最重要的性能指标就是延时，其次才是IOPS，存储延时低，IO响应时间就短，数据库的并发就可以⽐较⾼，否则可能出现数据库锁等待，并发性能就出现了问题，除⾮再去应⽤逻辑上去优化；⽽⼀些⼤量的数据处理类应⽤，最重要的性能指标是吞吐量，吞吐量⾼，数据处理任务就能更短时间完成。
SAN存储的优势就是IO短平快，存储延时低，但其架构设计中吞吐量会有瓶颈存在的，但⼩IO的情况下，最⾼端的存储也是能超过千万IOPS，IO延时甚⾄⼩于0.1ms；分布式存储的优势是扩展性强，⼤容量⾼吞吐⾼IOPS，但是IO路径长，存储架构设计就决定了IO延时会是软肋，即使通过各种数据缓存机制来优化读写的延时，但性能稳定性还是存在隐患，会有性能抖动。
@赵海技术经理：⾸先，我觉得传统SAN存储之所以还是很多企业的主流存储是因为它的稳定性和安全性，性能并不是传统SAN存储最⼤的优势。
另外，本⾝对存储性能的衡量是有很多指标的，这需要POC说话。
但是我们可以从原理上来解读⼀下他们读写的差异。
对于传统SAN存储来讲，它的读写以Blcok为单位，通过盘头的元数据来记录Block的映射及变化。
⽽分布式存储会有⼏种架构：1. 以对象存储为底层存储载体，以分布式协同算法来组织节点关系，以上层接⼝转换的⽅式来对接应⽤读写，可以提供Block、File、S3等各种存储接⼝。
数据库管理系统的可扩展性与分布式架构数据库管理系统（DBMS）是指用于管理和组织数据的软件系统。
在现代企业和组织中，数据库管理系统起着至关重要的作用。
随着数据量的不断增长和应用场景的多样化，数据库管理系统的可扩展性和分布式架构变得越来越重要。
本文将探讨数据库管理系统的可扩展性和分布式架构。
一、可扩展性可扩展性是指数据库管理系统能够有效地应对数据增长和负载增加的能力。
当企业或组织的数据量不断增长时，传统的数据库管理系统可能会面临性能瓶颈和存储限制。
因此，可扩展性成为了一个关键的需求。
1. 垂直扩展垂直扩展是指通过增加硬件资源（如CPU、内存等）来提高数据库管理系统的性能。
这种扩展方式通常适用于小型数据库或数据量相对较小的情况。
然而，垂直扩展的局限在于硬件资源的有限性，无法满足大规模数据增长的需求。
2. 水平扩展水平扩展是指通过增加节点和服务器来增加数据库管理系统的容量和性能。
这种扩展方式适用于大型数据库和高负载的情况。
通过将数据分片存储在多个节点上，可以有效提高系统的处理能力和并发性能。
此外，水平扩展还可以提高系统的容错性，当某个节点或服务器出现故障时，可以通过其他节点继续提供服务。
3. 弹性扩展弹性扩展是指数据库管理系统能够根据需要自动调整资源的能力。
当负载较低时，可以减少节点和服务器的数量，以降低成本。
当负载增加时，可以动态地增加节点和服务器，以保证系统的性能和可用性。
弹性扩展在云计算环境中得到广泛应用，可以根据实际需求灵活地调整资源规模。
二、分布式架构分布式架构是指将数据库管理系统的数据存储和处理功能分布在多个节点和服务器上。
通过分布式架构，数据库管理系统可以实现数据的分布式存储、并行处理和高可用性。
1. 主从复制主从复制是一种常见的分布式架构方式，其中一个节点（主节点）负责处理事务和写入数据，其他节点（从节点）复制主节点的数据。
主从复制可以提高系统的读取性能，因为读操作可以在多个从节点上并行执行，从而提高吞吐量。
如何设计可扩展的分布式系统架构设计可扩展的分布式系统架构是保证系统能够应对日益增长的负载和需求，实现高可用性和高性能的关键。
在设计分布式系统架构时，需要考虑各种因素包括系统规模、性能需求、可用性需求、数据一致性、容错能力、可维护性等。
下面将从以下几个方面进行介绍如何设计可扩展的分布式系统架构。
1.业务拆分与模块化设计：在设计分布式系统架构时，首先需要将系统按照业务功能进行合理的拆分，将复杂的系统划分成多个相互独立的模块，每个模块负责一部分业务功能。
这种模块化的设计有助于实现横向扩展，即通过增加相同的模块来提高系统性能。
同时，模块化设计也可以通过不同的团队并行开发，提高开发效率。
2.数据分区与负载均衡：将系统中的数据进行分区是设计可扩展分布式系统的常见策略。
通过将数据按照某种规则分散到不同的存储节点中，可以实现数据的分布式存储和查询。
同时，在查询时可以借助负载均衡技术将请求分布到各个存储节点上，达到负载均衡的效果，提高系统的响应性能。
3.异步消息和消息队列：在分布式系统中，通常会涉及到多个模块之间的数据传递和协作。
为了实现解耦和高可扩展性，可以采用异步消息传递的方式。
即将模块间的数据改变通过消息进行通知，接收到消息的模块可进行相应的处理。
同时，引入消息队列可以实现消息的持久化和可靠传递，提高系统的可用性和容错能力。
4.缓存和分布式缓存：缓存是提高系统性能和扩展性的常用策略。
将高频访问的数据缓存在内存中，可以减少磁盘读写和网络传输的开销，从而提高系统的响应性能。
而分布式缓存是将缓存数据分布在多个节点上，减少单个节点的压力，并提高系统对于负载和故障的容错能力。
5.横向扩展与自动伸缩：为了应对不断增长的负载，可以通过横向扩展来提高系统的性能和可扩展性。
即通过增加相同类型的节点来分担负载，实现负载均衡。
同时，为了应对负载波动的情况，可以采用自动伸缩技术来动态地增加或减少系统节点数量，以满足实时的负载需求。
分布式集群原理
分布式集群是一种将多个计算机系统连接在一起，共同完成某个任务或提供某个服务的架构。
它的原理基于以下几个方面：
1. 分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，而不是集中存储在一个节点上。
这样可以提高数据的可靠性和可用性，因为即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以提供数据。
2. 负载均衡：将请求分散到多个节点上处理，以避免单个节点承担过多的负载。
负载均衡可以通过轮询、加权轮询、随机等方式实现，以确保每个节点都能公平地处理请求。
3. 数据一致性：在分布式系统中，多个节点可能同时对同一数据进行操作，因此需要确保数据的一致性。
常见的数据一致性模型包括强一致性、弱一致性和最终一致性等。
4. 容错处理：分布式系统中的节点可能会出现故障，因此需要有容错机制来确保系统的可靠性。
常见的容错机制包括副本机制、容错协议等。
5. 可伸缩性：分布式集群可以通过增加节点来提高系统的处理能力和存储容量，从而实现可伸缩性。
6. 分布式协调：在分布式系统中，各个节点之间需要进行协调和通信，以确保系统的正常运行。
常见的分布式协调算法包括一致性算法（如 Paxos、Raft 等）和分布式锁等。
总之，分布式集群原理通过将计算和存储资源分散到多个节点上，实现了高可靠性、高可用性、可伸缩性和容错处理等特性，从而满足了现代应用对大规模数据处理和高并发访问的需求。
软件架构设计中的可伸缩性和扩展性软件架构设计中的可伸缩性和扩展性是指系统在处理不断增加的用户和负载时的能力。
可伸缩性和扩展性是现代软件架构设计的关键要素，能够支持系统的增长和变化，保证稳定性和性能。
可伸缩性是指系统在增加负载时，能够保持相对稳定的性能水平。
即无论是用户数量增加，还是数据量增大，系统都能够通过增加资源来满足需求，不会造成系统性能的下降。
可伸缩性可以分为垂直扩展和水平扩展两个方面。
垂直扩展是指通过增加单个节点的硬件资源，如增加内存、处理器等来提高系统的性能。
例如，在传统的单机架构中，可以通过增加更高性能的服务器来提高系统的处理能力。
垂直扩展的好处是相对简单，可以在不改变软件架构的前提下提高性能，但是成本较高，存在硬件资源限制。
水平扩展是指通过增加多个节点的方式来提高系统的性能。
通常使用负载均衡、分布式架构等技术实现。
水平扩展的好处是可以充分利用多个节点的计算能力，并且可以根据需要进行动态的调整，但是在设计时需要考虑节点间的通信和同步问题。
扩展性是指系统在需求变更时，能够支持新增功能和模块的添加。
即系统在保持稳定性和高性能的前提下，能够快速、灵活地进行功能的扩展和修改。
扩展性可以分为纵向扩展和横向扩展两个方面。
纵向扩展是指在增加新功能时，不会对系统的现有功能产生影响。
这需要通过模块化的设计，将系统拆分成多个独立的模块。
每个模块负责一个特定的功能，之间通过接口进行通信。
这种设计可以减少模块间的耦合，方便添加新功能，但是在扩展性方面有一定的局限性。
横向扩展是指在增加新功能时，系统的整体性能不会受到影响。
这需要通过设计可插拔的模块，可以方便地添加、替换和修改功能模块。
例如，使用插件机制、依赖注入等技术来实现。
这种设计可以提高系统的灵活性和可维护性，但是在设计和开发时需要考虑模块间的接口和依赖关系。
为了实现可伸缩性和扩展性，软件架构设计需要考虑以下几个方面：1.模块化设计：将系统拆分成多个独立的模块，每个模块负责一个特定的功能。
分布式体系结构范文分布式体系结构是一种在计算机系统中使用多个计算机或处理器进行协同工作的体系结构。
它可以提供更高的灵活性、可扩展性和容错性，同时还能提供更好的性能和资源利用率。
本文将介绍分布式体系结构的定义、特点、优势和应用，并探讨其在实际应用中的挑战和解决方案。
一、定义和特点：1.节点自治：每个节点都有自己的处理能力和资源，可以独立地执行任务和决策。
2.通信协作：节点之间通过网络进行通信和协作，共同完成任务。
3.分布式控制：系统的控制逻辑被分布在不同的节点上，每个节点都可以参与决策和控制过程。
4.可扩展性：可以根据需求增加或减少节点数量，以适应不断变化的工作负载。
5.容错性：系统可以容忍节点故障或通信故障，并具备自愈能力。
二、优势和应用：1.性能提升：通过利用多个节点的处理能力，可以提高任务的响应速度和吞吐量。
2.资源利用率提高：每个节点可以独立地执行任务，充分利用系统的资源。
3.可扩展性强：可以根据需求增加或减少节点数量，满足不断变化的工作负载。
4.容错性强：系统可以容忍节点故障或通信故障，并具备自愈能力。
5.灵活性提高：每个节点都可以独立地执行任务和决策，系统具有更高的灵活性。
分布式体系结构在许多领域有广泛的应用，如云计算、大数据分析、物联网等。
在云计算中，分布式体系结构可以提供弹性计算和资源共享的能力。
在大数据分析中，可以利用分布式体系结构进行并行计算和数据处理。
在物联网中，分布式体系结构可以实现设备之间的协作和数据共享。
三、挑战和解决方案：1.容错机制：通过使用冗余节点和数据备份等手段，可以提高系统的容错性和可靠性。
2.通信优化：通过优化网络拓扑结构、选择合适的通信协议等，可以减少通信延迟和带宽消耗。
3. 一致性协议：通过使用分布式一致性协议，如Paxos、Raft等，可以确保分布式系统中的数据一致性。
4.负载均衡：通过使用负载均衡算法，可以将任务均匀地分配给各个节点，提高系统的性能和资源利用率。
集群的可扩展性及其分布式体系结构(1) 介绍这是一个新的关于集群技术的专栏。
作者将侧重就集群的可扩展性及体系结构分析、原理论、集群的考量、具体的分析案例（LVS、 beowulf、MOSIX）、集群高可用技术、分布式文件系统等等各个方面为您更加深入的介绍集群系统。
本文是第一篇。
主要阐述集群起源的概念，分布式系统的定义和目标体现。
作者通过一个故事讲述了考虑集群解决方案时需要注意的是：如何正确看待集群，应该从什么角度来考察一个集群系统。
解决了集群的这一根本性立场和观点角度，才能利用集群的技术解决现实问题。
前言"话说天下大势，分久必合，合久必分"高端计算的体系结构发展正是遵循着这样一个规律。
从金融、电信等大行业的数据集中处理到分布计算处理，再到二次集中和海量计算，趋势和应用显然是在变化，作为技术本身，分区和群集技术正是为适应不断变化的需要而产生的。
分而治之分区技术初始于大型主机时代。
企业级用户在购买大机后，许多应用都只使用大机的一小部分资源。
这时，如果一个企业的生产部门只需要使用这台机器的10%的资源，而且需要比较好的安全性，那么分区技术就能够满足它的要求，将主机的部分处理器和系统资源隔离出来，只利用这些资源组织计算系统，供生产部门使用，其他的计算资源不受任何影响。
这是早期的物理分区的概念。
分区技术发展到今天，并不只为大型主机服务，因为分布式计算的应用在不断地扩展，在许多方面，高性能的UNIX服务器和IA架构服务器已经在慢慢地取代大机的位置，分区这项技术在这些领域中也有着重要的作用。
分区带给人们的是更高的投资回报率和使用率，更加灵活的应用水平，以及动态地使用和分配资源。
这些特点通过不同的分区种类来实现，目前分区的种类越来越多，而且越来越细致，更倾向于客户的应用。
最典型的分区技术就数我们在PC上使用的多操作系统了，这属于本地物理分区的范畴。
而在多机环境中，通过分区可以将不同"种群"的计算机分割开来（即使几台计算机位于同一个物理位置也可能服务于不同的"种群"），被分区的计算机还可以在不同的层面上复用，以提高计算机系统的利用率。
最常见的情况莫如VPN了，借助安全协议，VPN可以把分散的远程的计算机系统集合成一个逻辑上的"局域网"，协同完成复杂任务并保证远程通信的安全；而这些计算机可能同那些物理上相近的计算机（比如同一个办公室）再次合并为一个机群，利用空闲时间完成另外一些实时性不高的计算任务。
现在来讲讲"合"集群技术是一种计算机系统之间连接的方式，运用它可以将分散的计算系统连接起来完成原来单独节点的计算系统无法完成的任务，最早的集群系统就是出于这样的并行处理的目的出现的。
但是随着计算机性能的发展和网络不安全因素的出现，系统的稳定性和可靠性是人们主要面临解决的问题。
人们开始使用集群方式将两台以上的设备连接起来，当整个集群系统中发生单点或者局部多点故障时，集群中其他的计算机将自动来接替出故障设备。
最典型的例子就是实现双机热备份。
两台一样的计算机系统，使用集群软件连接起来，其中一台作为另一台的备份，当主机系统崩溃时，另一台来接替它的任务。
除此以外，利用集群系统的高并行性能进行复杂的科学、工程计算，也是非常有经济价值的做法。
对于集群系统来说，计算机的架构是一个非常重要的问题。
同种架构的计算机之间，可以比较容易实现集群连接，一般来讲都是由厂商提供的集群软件。
对于异构的计算机系统，一般没有特别多的选择，目前类似JAVA的中间件技术可以解决部分跨平台的问题。
集群技术可以有效地解决开放系统的稳定、抗压和负载平衡问题。
为什么需要集群以往，企业用户在构建信息应用系统时只能在两种计算体系中进行选择，一是基于主机的计算体系，大体上采用的就是我们上面描述的分区方式；另一就是基于客户机/服务器的群集型计算体系。
基于主机的计算体系具有良好的系统可伸缩性、可靠性和高性能，但它昂贵的价格迫使用户在系统建设之初就在硬件系统上投入巨大资源，而用户花费巨额资金购买的主机系统也许包含了不少并不需要的功能，造成资源浪费。
基于客户机/服务器的群集型计算体系允许用户根据实际需要逐步增加硬件系统，但这种体系的系统毕竟不是真正意义上的集群，缺乏必要的可用性和可管理性，在应用升级和管理方面都需要用户付出巨大的代价，每增加一个服务器/ 客户端的连接就要同时增加两端的管理负担。
因此，未来对计算速度、系统可靠性和成本实效性的要求必将促使发展另外的计算机模型来替代上述的计算模型。
随着计算机网络的出现，一个新的具有更高性能/ 价格比的体系逐渐成为应用主流--分布式集群计算体系。
当用户需要完成任何任务时，分布式集群计算提供了尽可能多的计算机处理能力和数据的透明访问能力，同时实现高性能与高可靠性的目标。
集群计算模式是最经济的计算模式。
集群系统允许用户把普通商用硬件系统组成机群，并根据需要随时在机群中增加新的硬件，提高系统的伸缩性和可用性，从而能够在价格相对低廉的中低端平台上享用过去只有高端系统才具备的高可伸缩性和高可用性，既提高了系统的性能，同时也降低了成本,实现了更多的计算机=更快速度的目标。
人们对集群计算的兴趣日益增加。
集群计算的主题是多种多样的，许多研究人员正在研究有关分布式硬件体系结构和分布式系统软件设计的各方面问题以开发利用潜在的集群并行性和集群可用性。
集群计算系统（或叫做分布式系统）多种多样并涉及不同的系统体系结构。
对一些用户来说，一个集群系统是为解决单个问题而紧密结合在一起工作的多处理机的集合。
对另一些用户来说，一个集群系统可能意味着一个由地理上分散的各自独立的处理机组成的计算机网络，这些处理机连接在一起以实现对不同资源的共享。
然而，集群这个词在计算机系统中被如此广泛应用以至于它的使用变得有点贬值。
许多这方面的混乱来源于缺乏对物理的分布和逻辑的分布的区分。
通过区分这两个概念，就可以更准确地描述一个分布式系统的属性。
对于分布式集群系统，我们使用以下定义：在用户看来，一个集群系统是一个单一的普通系统，然而运行在一系列自治处理单元（PE也叫节点）上的系统，每个处理单元（结点）有各自的物理内存空间并且并且通过高速链路或者标准商品化网络连接。
结点间通过紧密的合作实现对同一任务的协同计算。
系统必须支持任意数量的进程和结点的动态扩展。
建立一个集群系统的主要目的在于：* 固有的应用得以保障。
集群系统以一种很自然的方式开始存在，例如，在我们的社会中，人们常常以群体的形式出现并彼此共享信息，公司、社团、班级等等都是这样的概念。
在从个人计算向集群分布式计算迁移的时候，往往可以保留原有在个人计算系统上的应用，直接将原有的应用重新在新的集群系统中运行，并获得性能的提升。
这也是集群出现的一大原因。
* 性能/成本。
集群系统的并行性降低了处理的瓶颈，提供了全面改进的性能，也就是说，集群系统提供了更好的性能价格比。
* 资源共享。
集群系统能有效地支持不同位置的用户对信息和资源（硬件和软件）的共享。
* 灵活性和可扩展性。
集群系统可以增量扩展，并能方便地修改或扩展系统以适应变化的环境而无需中断其运行。
* 实用性和容错性。
依靠存储单元和处理单元的多重性，集群系统具有在系统出现故障的情况下继续运行的潜力。
* 可伸缩性。
集群系统能容易地扩大以包括更多的资源（硬件和软件）。
最近，我们注意到，除了原有的以生产商用专有集群系统为主的厂商仍在发展自己的专有平台集群系统外，几个主要的硬件厂商都在研制并有计划推出基于 Linux的开放源码的集群产品，比如IBM、HP、SGI等等。
开放源码界的迅猛发展为集群的出现提供良好的技术舞台，而向TurboLinux、 VALinux等老牌的Linux厂商更是把Linux集群这一高端应用领域作为自己的战略发展方向，不遗余力的加入激烈的市场产品竞争中。
涌现在我们面前的则是多种多样的可供选择的集群解决方案，有硬件的也有软件的。
那么，如何借助开放源码届丰富的技术资源，实现一个优秀的集群系统呢？首先可以肯定的是：一个优秀的集群系统不可能是一蹴而就的，需要仔细考虑用户的应用环境、业务需求、所能投入的成本还有技术的后继支援。
下面，我们从集群技术方面一些比较重要的功能来探讨一个优秀集群系统所应该具备的一些根本性的因素。
而在此之前，我们先来看一个可能是最常见的小故事。
管理员的故事对于用户来说，怎样看待计算机系统和计算资源是因人而异的。
特别是在群集应用环境中，不同的用户需求对资源的要求和侧重点也有所不同。
这里有一个故事，发生在一个被频繁访问的小门户站点。
网站刚开始运行了一段时间后，情况良好，但是不久后管理员发现用户抱怨响应速度很低。
于是，他升级了服务器的CPU和磁盘系统，又加了512M的内存。
心想，这会总不会有人再说什么了吧。
可是，过了没多久，（当然，我们的这位站点很幸运的又吸引了大量的用户，现在用户数量变成了原来的5倍），情况更糟糕了，在高峰期间有的访问甚至被站点拒绝。
这是怎么回事呢？再升级吧，可硬件的升级似乎走到了尽头，我们的管理员再次陷入困境。
这里，不幸的管理员遇到了系统瓶颈问题。
通过查看日志，我们发现服务器CPU的负荷基本保持在10％左右（占用率），但是却有很多请求等待处理。
是CPU 不够快吗，显然不是；是磁盘太慢吗，已经用了最快的RAID阵列，平均寻道时间到达5ms，不能再快了；内存不够大吗，主板所能支持的只有4G，已经到了上限。
所有的一切已经是极限，再升级下去只好更换到大型机了（那又会是一个无休止的投入）。
站点每天仍要接受上百万次甚至上千万次的页面访问，怎么样才能既控制服务器硬件成本又能大幅度提高性能呢？固然，添加高速磁盘阵列可以减少寻道时间，提高响应的速度，或者，使用Cache技术能够加快页面访问效率。
但是，一味地依靠扩展单一系统的硬件终究会有上限，磁盘、内存、网络代宽的发展速度远远低于CPU的摩尔定律速度，造成彼此性能的互相牵制。
而且，在单机系统种，越到高端的硬件，成本与性能比越是成指数下降（见下图）。
解决这样的问题，就有必要从体系结构入手，而不是简单的升级机器。
单机系统性能/价格曲线在上面的故事里。
对于用户而言（指的是系统管理员和网站用户），服务器是提供web服务的资源，是若干计算、存储、数据的资源集合（查找数据、提供空间）。
用户关心的是你的站点的响应速度而非你用了多快的CPU多大的内存。
因此，我们从用户的角度出发，不难发现，如何看待你的计算资源，是紧紧和使用者的需求联系在一起的。
那么，解决问题的关键就不是一些简单的数字层面上的思考了。
沿着用户的需求--提高站点的响应速度，更确切的说缩短web站点响应每个HTTP请求的时间集群的可扩展性及其分布式体系结构(2) 体系结构比较与可扩展性研究(上)这篇文章是《集群的可扩展性及其分布式体系结构》的第二篇，主要介绍集群计算中可扩展性的主要意义。
