架构系列——架构师必备基础:单体、分布式、集群与冗余的区别

简介: 架构系列——架构师必备基础:单体、分布式、集群与冗余的区别

1. 单体

是把系统部署到一台服务器上,所有的请求业务都由这台服务器处理。

优点:适合小型系统,节省资源

缺点:安全性低,一旦有突发压力,整个系统都会面临崩溃

2. 分布式

把系统的各个功能拆分成不同的小系统,主要是分散能力。

优点:资源利用率高,可以承担部分压力,降低耦合度,易于扩展

缺点:安全性低,如果其中一台服务器出现问题整个系统就会崩塌

比如下图与单体结构相比,就是一个拆分功能的分布式架构:

分布式有个著名的原则:CAP 原则(CAP定理)。指的是在一个分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance)。CAP 原则指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾。一般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们,剩下的 C 和 A 无法同时做到。

3.集群

将很多服务器集中起来一起进行同一种服务,在客户端看来就像是只有一个服务器,主要是分散压力。

优点:高可用、可扩展、负载均衡、错误恢复

缺点:占用资源比较高

比如下图所示的支付服务就是一个集群:

4.冗余

先来看一下百度百科的解释:

分为两层含义:


第一层表示多余的不需要的部分,举个例子:一个数据库可以存储100万条数据,但是我们可以设置最多存储80万条,剩余的20万就是冗余,这样就提高一定的读写性能。那如果达到80万之后还要增加数据怎么办?可以通过更换硬件、增加数据库数量、分库分表等方式来解决!


第二层是说增加重复部分,上面所说的集群可以说是一种冗余


所以,集群是一种冗余,但是冗余可不一定是集群!

总结

一个好的系统设计应该是分布式和集群的结合,先分布式再集群,设置适当的冗余,具体实现就是业务拆分成很多子业务,然后针对每个子业务进行集群部署,这样某个子业务如果出了问题,整个系统完全不会受影响。


上面说的是整体部署一个系统,至于细节就要考虑硬件配置、MQ、缓存等因素了。


相关文章
|
12天前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
|
2月前
|
消息中间件 负载均衡 中间件
⚡ 构建真正的高性能即时通讯服务:基于 Netty 集群的架构设计与实现
本文介绍了如何基于 Netty 构建分布式即时通讯集群。随着用户量增长,单体架构面临性能瓶颈,文章对比了三种集群方案:Nginx 负载均衡、注册中心服务发现与基于 ZooKeeper 的消息路由架构。最终选择第三种方案,通过 ZooKeeper 实现服务注册发现与消息路由,并结合 RabbitMQ 支持跨服务器消息广播。文中还详细讲解了 ZooKeeper 搭建、Netty 集群改造、动态端口分配、服务注册、负载均衡及消息广播的实现,构建了一个高可用、可水平扩展的即时通讯系统。
167 0
|
4月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
6月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以20.55亿tpmC的成绩刷新世界纪录,展现卓越性能与性价比。其轻量版满足国产化需求,兼具高性能与低成本,适用于多种场景,推动数据库技术革新与发展。
|
4月前
|
监控 Java 调度
SpringBoot中@Scheduled和Quartz的区别是什么?分布式定时任务框架选型实战
本文对比分析了SpringBoot中的`@Scheduled`与Quartz定时任务框架。`@Scheduled`轻量易用,适合单机简单场景,但存在多实例重复执行、无持久化等缺陷;Quartz功能强大,支持分布式调度、任务持久化、动态调整和失败重试,适用于复杂企业级需求。文章通过特性对比、代码示例及常见问题解答,帮助开发者理解两者差异,合理选择方案。记住口诀:单机简单用注解,多节点上Quartz;若是任务要可靠,持久化配置不能少。
416 4
|
5月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
|
5月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
5月前
|
存储 NoSQL Redis
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 +  无锁架构 +  EDA架构  + 异步日志 + 集群架构
|
6月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题,文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输,并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战,如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化,文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性,但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开,供读者参考实践。
418 3
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践

热门文章

最新文章