分布式系統是由一組通過網路進行通信、為了完成共同的任務而協調作業的計算機節點組成的系統。分布式系統的出現是為了用廉價的、普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、存盤任務。其目的是利用更多的機器，處理更多的資料。
首先需要明確的是，只有當單個節點的處理能力無法滿足日益增長的計算、存盤任務的時候，且硬體的提升（加記憶體、加磁盤、使用更好的CPU）高昂到得不償失的時候，應用程式也不能進一步優化的時候，我們才需要考慮分布式系統。因為，分布式系統要解決的問題本身就是和單機系統一樣的，而由于分布式系統多節點、通過網路通信的拓撲結構，會引入很多單機系統沒有的問題，為了解決這些問題又會引入更多的機制、協議，帶來更多的問題。
主要講分布式系統分為分布式計算（computation）與分布式存盤（storage）。計算與存盤是相輔相成的，計算需要資料，要么來自實時資料（流資料），要么來自存盤的資料；而計算的結果也是需要存盤的。在作業系統中，對計算與存盤有非常詳盡的討論，分布式系統只不過將這些理論推廣到多個節點罷了。
那么分布式系統怎么將任務分發到這些計算機節點呢，很簡單的思想，分而治之，即分片（partition）。對于計算，那么就是對計算任務進行切換，每個節點算一些，最侄訓總就行了，這就是MapReduce的思想；對于存盤，更好理解一下，每個節點存一部分資料就行了。當資料規模變大的時候，Partition是唯一的選擇，同時也會帶來一些好處：
（1）提升性能和并發，操作被分發到不同的分片，相互獨立
（2）提升系統的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不會受到影響
理想的情況下，有分片就行了，但事實的情況卻不大理想。原因在于，分布式系統中有大量的節點，且通過網路通信。單個節點的故障（行程crash、斷電、磁盤損壞）是個小概率事件，但整個系統的故障率會隨節點的增加而指數級增加，網路通信也可能出現斷網、高延遲的情況。在這種一定會出現的“例外”情況下，分布式系統還是需要繼續穩定的對外提供服務，即需要較強的容錯性。最簡單的辦法，就是冗余或者復制集（Replication），即多個節點負責同一個任務，最為常見的就是分布式存盤中，多個節點復雜存盤同一份資料，以此增強可用性與可靠性。同時，Replication也會帶來性能的提升，比如資料的locality可以減少用戶的等待時間。
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