分布式系统是什么

在技术领域中，分布式系统越来越成为绕不过去的一个名词。原因在于，这个时代的数据尺度与单机存储、处理能力的不匹配。于是有两条路子：机器大型化和机器互联。前者成本高昂且不灵活，于是后者越来越受青睐。根据代价守恒定律，代价不会凭空消失，硬件成本降下来了，软件设计成本便会提升。而分布式系统理论，则是帮我们降低这个软件成本的钥匙。

是什么

分布式系统奠基者 Leslie Lamport [1] 在其最重要的论文之一 ”Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System“ [2] 中提到：

A system is distributed if the message transmission delay is not negligible compared to the time between events in a single process.

Lamport 用类似相对论的思想来阐释这个问题。我们考虑两个时间尺度：进程间消息传递延迟和进程内事件间隔，如果前者相对后者不可忽略，则这组进程就是一个分布式系统。

理解这个定义，需要理解几个重要的概念（形式化的定义总是这样，摊手）：进程（process）、消息（message）和事件（event）。为了避免套娃，这里不做过多展开，仅给出一个形象的理解：进程就是一个负责干活的劳工，其干的活可以分解为多个步骤，每个步骤就是一个事件，消息便是劳工交流的方式。

这也印证了维基百科中 distributed computing [3]（分布式系统又称分布式计算）给的定义：

1. There are several autonomous computational entities ( computers or nodes ), each of which has its own local memory.
2. The entities communicate with each other by message passing.

这里面涉及到了计算机系统中最重的几种资源：计算（computational），存储（memory），以及沟通他们的网络（network）。

总结下，我们可以从另一个角度来对分布式系统进行描述：

对外，分布式系统表现为一个整体，基于总体的存储和计算能力，提供特定功能。

对内，分布式系统表现为一组个体，基于网络消息进行通信，分工合作。

而分布式系统的设计目标是，最大化整体资源利用率的同时，处理局部错误、保持对外可用性。

作者：青藤木鸟 https://www.qtmuniao.com/2021/10/10/what-is-distributed-system, 转载请注明出处

有什么特点

在构建分布式系统时，在逻辑上要注意以下这些方面：

1. 可扩展性：可扩展性是对分布式系统最本质的要求，即系统设计允许我们只通过增加机器来应对不断增长的外部需求。
2. 容错性\可用性：这是可扩展性所带来的一个副作用，即在系统规模不断变大之后，单个机器故障便会成为常态。系统需要自动处理这些故障，对外保持可用性。
3. 并发性：由于没有全局时钟进行协调，分散的机器天然处在“平行宇宙”中。系统需要引导这些并发变为协作，以拆解并执行集群任务。
4. 异构性（对内）：系统需要处理进群内部不同硬件、不同操作系统、不同中间件的差异性，并且能够容纳新的异构组件加入系统。
5. 透明性（对外）：对外屏蔽系统复杂性，提供逻辑上的单一性。

有几种类型

在组织分布式系统时，在物理上可以有以下几种类型：

1. 主从架构（master-workers）：有一个负责指挥的机器，其他机器负责干活，如 Hadoop。好处是设计和实现相对容易，坏处是单点瓶颈和故障。
2. 点对点架构（peer-to-peer）：所有机器逻辑等价。如亚马逊 Dynamo，好处是没有单点故障，坏处是机器协调不好做、一致性也不好保证。不过，如果系统是无状态的，则这种架构很合适。
3. 多层架构（multi-tier）：这是一种复合架构，实际中也最常用，比如近年来常说存储计算分离。每一层可以根据不同特点（IO 密集型、计算密集型）进行设计，甚至可以复用现有组件（云原生）。

有哪些优劣

再次明确，分布式系统是由于单机能力不匹配数据尺度的一种无奈之举。因此，在做系统设计时，优先考虑单机系统。毕竟，分布式系统的复杂度是指数上升的。

现在来归纳下分布系统的优缺点。

优点

高可用、高吞吐、高可扩展性

1. 无限扩展：只要设计的好，可以通过线性的增加机器资源来应对不断增长的需求。
2. 低延迟：多地部署，将用户请求按地理路由到最近机房处理。
3. 高可用、容错：一部分机器坏掉，仍可以正常对外提供服务。

缺点

最大的问题是复杂性。

1. 数据的一致性。考虑到大量的机器故障：宕机、重启、关机，数据可能丢失、陈旧、出错，如何让系统容纳这些问题，对外保证数据的正确性，需要相当复杂的设计。
2. 网络和通信故障。网络的不可靠，消息可能丢失、早到、迟到、Hang 住，这给机器间的协调带来了极大的复杂度。像 TCP 等网络基础协议，能解决部分问题，但更多的需要系统层面自己处理。更不用说，开放式网络上可能存在的消息伪造。
3. 管理复杂度。机器数量到达一定数量级时，如何对他们进行有效监控、收集日志、负载均衡，都是很大挑战。
4. 延迟。网络通信延迟要比机器内通信高出几个数量级，而组件越多、网络跳数越多，延迟便会更高，这些最终都会作用于系统对外服务质量上。

参考

1. 维基百科 Leslie Lamport：https://en.wikipedia.org/wiki/Leslie_Lamport
2. Leslie Lamport Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf
3. 维基百科，分布式计算：https://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_computing
4. confluent 分布式系统完全指南：https://www.confluent.io/learn/distributed-systems/
5. splunk 什么是分布式系统：https://www.splunk.com/en_us/data-insider/what-are-distributed-systems.html