一、分布式、并行计算、计算机网络
1. 分布式计算:多个节点运算,为同一个目标
2. 并行计算:一个巨型机,并行处理大任务
二、几种互联网时代的分布式结构
1. C/S: Client-Server
2. B/S,逻辑结构分离(三层结构,UI-Logic-Data)
3. Clustered:集群
4. P2P: 点对点
5. Space based(SBA):REST、SOA、EDA (基于可分离的组合)
三、分布式结构发展
1. 集群(Cluster):PBS(1990)局域网,高性能,高可靠,中心节点负责资源定位、任务调度
2. 网格(Grid):GFS(2003)、GoogleBigTable(2006)、Hadoop、HDFS+HBASE、Amazon SimpleDB、CouchDB(2007)
广域网、高容错、在线扩展能力、中心节点负责资源定位、任务调度
3. 有中心的P2P:BitTorrent(2002)、eMule(2002)、广域网,高容错、在线扩展、中心节点负责资源定位
4. 无中心的P2P:DHT(2006)、Yahoo!YDHT,广域网络,高容错、在线扩展能力
四、分布式发展理解
1. 信息化工业生产:服务提供、运算(产品模型)
2. 互联网分散应用:P2P、专注某一个领域(服务模型)
五、云计算 Cloud Computing (分布式应用之一)
1. 网格计算与云计算的区别和联系,云计算是网格计算的子集,实现类似,云计算是一个很新的概念
2. 公用计算:作为公用服务为公众使用
3. 网格计算:把多个不在一个管理范围内的独立的计算资源组织起来形成“网格(grid)”,用来提供计算或者存储服务
实现:
1. GFS、Hadoop HDFS
2. Google MapReduce、Hadoop MapReduce
3. Google BigTable、Hadoop HBase
六、高性能Web服务方案 (分布式应用之二)
1. 边缘计算:多Web服务器、单数据库、web服务器当作边缘
2. 内容缓存:APC、Memcache、YDBM、查询缓存
3. 数据同步:replication
4. 负载均衡方式:BIG-IP、反向代理、Perlbal(LJ)
5. 分布式文件存储:MogileFS
七、负载均衡方式 Load Balancing
1. NAT网络地址转换
2. DNS域名轮训
3. 反向代理服务器
4. 潜入客户端的应用中的负载均衡
5. 基于TCP/IP的流量均衡
6. 应用依赖的负载均衡
八、分布式数据库 (分布式体系结构应用之三)
1. Mysql ndb: shared-nothing distributed storage
2. Oracle RAC: shared storage, parallel query
3. PostgreSQL pl/proxy: shared-nothing distributed storage + parallel query
4. PostgreSQL pgpool-II: middleware to implement …
5. Myna: Yahoo! SDS
6. Erlang mnesia: 分布式面向对象数据库
7. Amazon SimpleDB、CouchDB: 对Mnesia的封装
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