分布式服务器什么意思

① 如何理解分布式与集群，二者区别是什么

分布式是指不同的业务分布在不同的地方，集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。白话理解的话，比如公司项目上线初期（举例电子商务网站）
初期：用户访问量低，只弄了一台服务器，一个tomcat项目运行一个web工程。
中期：用户访问量提高，服务器崩了，为了解决这个问题，购买服务器，增加服务器数量，然后每个服务器中个各放了一份，使用nginx代理转发。（这就是运用集群原理）
后期：用户访问量不断增加，响应速度变慢，服务器又崩了，在不考虑增加服务器带宽、内存和CPU的情况下如何解决这个问题？先解决响应速度变慢，用户频繁调用数据库，在客户端与数据库之间，使用redis缓存。解决之后，又发现问题：由于每台服务器运行一个tomcat，放着一个web工程，用户有可能在商品详情存在大幅度调用数据库，而订单列表调用幅度小，此时就存在着模块之间耦合度高，一个功能升级其他也需要升级，扩展性差，不能灵活部署。是该考虑项目重构，把项目按照模块分为不同的系统（使用zookeeper进行模块之间通信），例如：订单系统，会员系统、搜索系统、商品信息系统。把每个模块进行拆分，用户在哪个系统访问频繁，就针对哪个系统进行对症下药，增加缓存还是使用其他技术。（这样我们就可以单独对这个模块进行服务性能的提升，不用全部都一起提升。也降低了代码的耦合度，模块之间互不影响，即使后期增加开发人员，也可按照敏捷开发思想只对其负责模块进行开发，效率大大提升）。这样一个web工程就拆分成多个web工程（多个tomcat部署）。那这个项目就可以在一台服务器部署多个工程（不同端口进行通信）或者多台服务器运行单个项目。（这就是分布式原理）
总而言之，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

② 分布式是什么

分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

③ 什么是分布式资源共享服务器

所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS
中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。

④ 集群服务器和分布式的区别在哪里

不知道你的了解重点在哪，因为对很多人来讲，这不是同一件事
简单说
分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上
集群：同一个业务，部署在多个服务器上

分布式是相对中心化而来，强调的是任务在多个物理隔离的节点上进行。中心化带来的主要问题是可靠性，若中心节点宕机则整个系统不可用，分布式除了解决部分中心化问题，也倾向于分散负载，但分布式会带来很多的其他问题，最主要的就是一致性。
集群就是逻辑上处理同一任务的机器集合，可以属于同一机房，也可分属不同的机房。分布式这个概念可以运行在某个集群里面，某个集群也可作为分布式概念的一个节点。
一句话，就是：“分头做小事”与“一堆人做一件大事”的区别

⑤ 在服务器架构中，集群、负载均衡和分布式有什么区别

服务器集群：
服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
服务器负载均衡：

负载均衡 （Load Balancing） 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
分布式服务器：

所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS 中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。
这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。
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⑥ “分布式”与“集群”的区别是什么

简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
以下是摘抄自网络文章：
一、集群概念
1. 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
· 可扩展性－－集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
· 高可用性－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
· 负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。
3. 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
· 集群地址－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类
Linux集群主要分成三大类(高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)
高可用集群(High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
具体包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 负载均衡集群
(LVS等....)
Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群
(Beowulf 类集群....)
三、详细介绍
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备"，"双机互备"，"双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1 高性能计算分类
3.1.1 高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.1.2 分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
四、分布式（集群）与集群的联系与区别
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。

⑦ 什么是服务器分布式部署

分布式部署是将数据分散的存储于多台独立的机器设备上，采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。

⑧ 何谓分布式服务器，怎么理解分布式服务框架

我理解的分布式就是把一台机器无法承担的处理量分担到多点。提高处理和响应速度。

⑨ 什么是分布式系统作用是什么好处是什么

分布式系统是相较于传统拼接处理器而言，分布式输入和输出节点设备分开布署，通过IP网络互联，分布式布署在软件商集中管控的拼接控制系统。所以相对于集中式而言，分布式系统拥有低成本、高性能、扩容简便等优点。举例世界地图吧。如果网络上的世界地图，全部储存在一个服务器里，那么面对来自全世界庞大的访问量，主机势必宕机。但如果地图信息是存放在世界各地的服务器里，大家通过网络交互去访问，就不会出现这样的问题。而且就算某个区域的服务器宕机，那需要修复的也只是这一台服务器而已。分布式工作的原理和优点就是这样。目前而言，分布式处理器国内做得比较好的，你可以去查查一家叫晨驭科技的。分布式目前经常被用在音视频技术领域，比如大屏拼接啊，投影融合啊，KVM坐席之类的项目里。KVM就是大型可视化坐席协作管理平台，新闻里那些火箭发射指挥中心，用的都是这样一套系统。

⑩ 分布式服务器的特点

1、在分布式数据库系统里不强调集中控制概念，它具有一个以全局数据库管理员为基础的分层控制结构，但是每个局部数据库管理员都具有高度的自主权。
2、在分布式数据库系统中数据独立性概念也同样重要，然而增加了一个新的概念，就是分布式透明性。所谓分布式透明性就是在编写程序时好象数据没有被分布一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。但程序的执行速度会有所降低。
3、集中式数据库系统不同，数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复制数据，则可以提高局部的应用性。其次，当某节点发生故障时，可以操作其它节点上的复制数据，因此这可以增加系统的有效性。当然，在分布式系统中对最佳冗余度的评价是很复杂的。