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'''分布式计算'''是指将计算任务分解为多个子任务，分布在多台计算机或[[计算节点]]上并行执行的计算模式。这种计算方式能够有效提高处理能力、增强系统可靠性，并支持大规模数据处理。

== 概述 ==
分布式计算系统通常具有以下特征：
* '''并行处理'''：多个计算单元同时工作
* '''资源共享'''：计算节点共享数据和硬件资源
* '''容错能力'''：单点故障不会导致整个系统失效
* '''可扩展性'''：可通过增加节点来提升计算能力

== 技术架构 ==
分布式计算系统通常采用以下架构之一：

=== 主从架构 ===
* 一个主节点负责任务分配
* 多个从节点执行具体计算任务
* 示例：[[Apache Hadoop]]的MapReduce

=== 对等架构 ===
* 所有节点地位平等
* 节点间直接通信
* 示例：[[区块链]]网络

== 关键技术 ==
{| class="wikitable"
! 技术 !! 描述 !! 典型系统

| [[MapReduce]] || 分布式处理框架 || [[Hadoop]]
|-
| [[Spark]] || 内存计算引擎 || [[Apache Spark]]
|-
| [[MPI]] || 消息传递接口 || [[OpenMPI]]
|-
| [[RPC]] || 远程过程调用 || [[gRPC]]
|}

== 应用场景 ==
分布式计算广泛应用于：
* '''大数据处理'''：如[[Hadoop]]生态系统
* '''科学计算'''：如气候模拟、基因测序
* '''Web服务'''：如[[云计算]]平台
* '''机器学习'''：如分布式训练框架

== 性能考量 ==
分布式计算系统性能受以下因素影响：
* 网络延迟
* 数据局部性
* 负载均衡
* 容错开销

== 代码示例 ==
以下是一个简单的分布式计算示例（使用Python的[[multiprocessing]]模块）：

<syntaxhighlight lang="python">
from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:  # 使用4个工作进程
        results = p.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(results)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]
</syntaxhighlight>

== 挑战与解决方案 ==
{| class="wikitable"
! 挑战 !! 解决方案

| 数据一致性 || [[分布式事务]]、[[共识算法]]
|-
| 网络分区 || [[CAP定理]]指导设计
|-
| 任务调度 || 智能调度算法
|-
| 安全风险 || [[TLS]]加密、访问控制
|}

== 相关项目 ==
* [[Apache Hadoop]]
* [[Apache Spark]]
* [[Apache Flink]]
* [[Kubernetes]]
* [[Apache Mesos]]

== 参见 ==
* [[云计算]]
* [[边缘计算]]
* [[网格计算]]
* [[并行计算]]

== 参考资料 ==
{{Reflist}}

[[Category:分布式计算]]
[[Category:计算机系统架构]]
[[Category:并行计算]]
[[Category:大数据技术]]