分布式系统：概念、特点与常见方案

一、分布式系统的概念

分布式系统（Distributed System）是一种建立在网络之上的软件系统。它通过多个计算机的协同工作，实现整体的系统功能。这些计算机在物理上可能是分散的，但通过网络连接形成一个逻辑上的统一整体。这个整体对于用户来说就像是一个单一的系统，而实际上是由多个独立的计算机组成。

二、分布式系统的特点

1. 分布性：分布式系统由多台计算机组成，它们在地域上是分散的，可以散布在一个单位、一个城市、一个国家，甚至全球范围内。整个系统的功能是分散在各个节点上实现的，因而分布式系统具有数据处理的分布性。
2. 自治性：分布式系统中的各个节点都包含自己的处理机和内存，各自具有独立的处理数据的功能。通常，彼此在地位上是平等的，无主次之分，既能自治地进行工作，又能利用共享的通信线路来传送信息，协调任务处理。
3. 并行性：一个大的任务可以划分为若干个子任务，分别在不同的主机上执行。这使得分布式系统具有并行处理的能力，可以大大提高系统的处理效率。
4. 全局性：分布式系统中必须存在一个单一的、全局的进程通信机制，使得任何一个进程都能与其他进程通信，并且不区分本地通信与远程通信。同时，还应当有全局的保护机制。系统中所有机器上有统一的系统调用集合，它们必须适应分布式的环境。在所有CPU上运行同样的内核，使协调工作更加容易。

三、常见的分布式系统方案

1. 分布式应用和服务：将应用和服务进行分层和分割，然后将应用和服务模块进行分布式部署。这样做不仅可以提高并发访问能力、减少数据库连接和资源消耗，还能使不同应用复用共同的服务，使业务易于扩展。例如，分布式服务框架Dubbo可以帮助开发者构建高效、稳定和灵活的分布式系统。
2. 分布式静态资源：对于网站的静态资源如JS、CSS、图片等资源进行分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力，提高访问速度。例如，CDN（Content Delivery Network）可以将静态内容缓存在全球范围内的多个节点上，使用户可以更快地获取资源。
3. 分布式数据和存储：大型网站常常需要处理海量数据，单台计算机往往无法提供足够的内存空间。对这些数据进行分布式存储可以解决这个问题。例如，Apache Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）可以将数据分散存储在多台计算机上，实现大规模数据的可靠存储和处理。
4. 分布式计算：随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。例如，MapReduce是一种常见的分布式计算模型，它将任务分解成多个Map和Reduce阶段，利用多台计算机协同完成大规模数据处理任务。