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= 分布式系统 =

'''分布式系统'''是由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协调，共同完成特定任务。与集中式系统不同，分布式系统的组件分布在不同的网络节点上，通过消息传递机制进行交互。

== 基本特征 ==
分布式系统通常具有以下特征：
* '''并发性'''：多个组件可以同时运行
* '''缺乏全局时钟'''：各节点依赖本地时钟
* '''独立故障'''：组件可以独立发生故障
* '''透明性'''：对用户隐藏系统的分布特性

== 架构类型 ==
分布式系统有多种架构模式：

=== 客户端-服务器模型 ===
[[File:Client-server-model.svg|thumb|客户端-服务器架构示意图]]
最常见的分布式架构，其中：
* '''客户端'''：发送请求
* '''服务器'''：处理请求并返回响应

=== 对等网络(P2P) ===
所有节点地位平等，既可作为客户端也可作为服务器。

=== 多层架构 ===
将系统功能划分为多个逻辑层，如：
* 表示层
* 业务逻辑层
* 数据访问层

== 关键技术 ==

=== 一致性协议 ===
分布式系统需要解决数据一致性问题，常用协议包括：
* [[Paxos算法]]
* [[Raft算法]]

<syntaxhighlight lang="python">
# 简单的Raft算法实现示例
class RaftNode:
    def __init__(self, node_id):
        self.node_id = node_id
        self.state = 'follower'
        self.current_term = 0
        
    def become_leader(self):
        if self.state == 'candidate':
            self.state = 'leader'
            print(f"Node {self.node_id} became leader for term {self.current_term}")
</syntaxhighlight>

=== 分布式存储 ===
常用分布式存储系统包括：
* [[HDFS]] (Hadoop分布式文件系统)
* [[Cassandra]] (分布式NoSQL数据库)

=== 服务发现 ===
在动态环境中定位服务实例，常用工具：
* [[Consul]]
* [[Zookeeper]]

== 挑战与解决方案 ==

{| class="wikitable"
|+ 分布式系统常见挑战
! 挑战 !! 解决方案
|-
| 网络分区 || [[CAP定理]]指导下的设计选择
|-
| 数据一致性 || 使用[[最终一致性]]或强一致性模型
|-
| 故障处理 || 实现[[心跳机制]]和故障检测
|-
| 性能优化 || 采用[[缓存]]和[[负载均衡]]技术
|}

== 实际应用案例 ==
* '''金融系统''': 分布式账本技术([[区块链]])
* '''电商平台''': 分布式订单处理系统
* '''云计算''': [[Kubernetes]]容器编排系统

<mermaid>
graph TD
    A[用户] -->|请求| B(负载均衡器)
    B --> C[服务实例1]
    B --> D[服务实例2]
    B --> E[服务实例3]
    C --> F[(分布式数据库)]
    D --> F
    E --> F
</mermaid>

== 数学基础 ==
分布式系统设计常涉及以下数学概念：
* 向量时钟: <math>\langle t_1, t_2, ..., t_n \rangle</math>
* Lamport时间戳: <math>t_{new} = max(t_{local}, t_{received}) + 1</math>

== 未来发展 ==
分布式系统领域的研究方向包括：
* 服务网格([[Service Mesh]])技术
* 边缘计算架构
* 量子分布式系统

== 参见 ==
* [[微服务架构]]
* [[云计算]]
* [[容错计算]]
* [[分布式计算]]

== 参考资料 ==
<references />

[[Category:分布式系统]]
[[Category:计算机科学]]
[[Category:系统架构]]