I. 定义
在《分布式系统原理与范型》一书中有如下定义：“分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统”；
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。
单一应用架构：适用于小型网站，小型管理系统。性能扩展难。
垂直应用架构：当访问量逐步增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆分成互不相干的几个应用，以提升效率，此时用于加速前端页面开发的Web框架是关键。公共模块无法利用，开发性能浪费。
分布式：
把单体大项目拆成多个独立的服务，部署在多台服务器上，服务之间通过网络互相调用，共同完成整套业务。
注意：微服务是分布式的一种最佳实践；分布式 ≠ 一定是微服务。微服务是粒度更细的分布式。
流式计算架构：
流式计算：数据源源不断持续流入，来一条算一条，不需要等全部数据入库，实时处理 对比批计算：收集一批全部数据，一次性计算（离线，比如 Hive、Spark 离线）
批：攒齐再算；流：来了就算。
典型场景：实时大屏、实时风控、日志实时告警、订单实时统计、实时推荐。
缺点：架构复杂、状态管理难、乱序与背压难以调优，资源持续占用，实时指标和离线数据对账成本高，运维门槛远高于普通微服务。
Flink 核心卖点：同一套代码，既可以跑实时流式，也可以跑离线批任务
RPC
RPC：Remote Produce Call 远程过程调用，像调用本地方法一样，调用另一台机器上的函数，屏蔽网络底层细节。 你代码里直接调用方法，不用手动写 Socket、编解码、HTTP 请求。
注意：RPC是一种技术思想，并非是一种规范，它允许程序调用另一个地址空间（通常是共享网络的另外一台机器）的过程或者函数，而不用程序员显示编码这个远程调用的细节，即程序员无论是调用本地还是远程的函数，本质编写的调用代码基本相同。
RPC的两个核心：序列化、通讯
转载自 CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_57532232/article/details/166248855
