分布式系统（Distributed System）是由多台计算机或节点通过网络连接，共同工作并提供某种服务的系统。由于其在大规模数据处理、高并发性能和可靠性等方面的优势，分布式系统在现代计算领域中得到广泛应用。
基本概念
1. 节点（Node）
节点是指分布式系统中的计算机或实体。每个节点都可以独立运行和执行特定任务，并可以与其他节点进行通信和协作。
2. 通信（Communication）
分布式系统中的节点之间通过网络进行通信。通信可以基于消息传递或共享内存等不同的方式来实现，旨在实现节点之间的信息交换和协调工作。
3. 协调（Coordination）
协调是指节点之间的合作和相互配合。分布式系统中，协调包括任务调度、资源管理、一致性维护等，旨在保证系统的正确性和性能。
4. 一致性（Consistency）
一致性是指分布式系统中的多个副本或节点之间保持数据的一致性状态。一致性可以通过副本复制、数据同步和分布式事务等方式来实现。
5. 容错（Fault Tolerance）
容错是指分布式系统具备在节点故障或网络中断等情况下继续正常工作的能力。容错可以通过备份、冗余和故障恢复等机制来实现，并提高系统的可用性和可靠性。
应用场景
1. 云计算（Cloud Computing）
分布式系统是云计算基础设施的核心。云计算通过将计算、存储和网络资源进行虚拟化和分布化，提供可弹性扩展、按需分配和高可用性的服务。
2. 大数据处理（Big Data Processing）
分布式系统在大数据处理中发挥重要作用。通过将大数据集分割成多个子集，并在分布式环境中进行并行处理和计算，提高数据处理的效率和速度。
3. 并行计算（Parallel Computing）
分布式系统支持并行计算的能力。通过将任务分解成多个子任务，并在不同的节点上同时执行，从而实现大规模计算和高性能计算。
4. 分布式存储（Distributed Storage）
分布式系统提供分布式存储的能力。通过将数据分散存储在不同的节点上，并提供数据冗余和故障恢复机制，实现可扩展性和持久性。
5. 网络服务（Network Services）
分布式系统可以支持构建各种网络服务，如分布式数据库、分布式文件系统、分布式搜索引擎等。这些网络服务可以提供高性能、可靠性和可扩展性。
总结
分布式系统是由多个节点组成的网络化计算系统，具备容错性、高性能和可扩展性等优点。它在云计算、大数据处理、并行计算、分布式存储和网络服务等方面有广泛的应用。了解分布式系统的基本概念和应用场景，有助于我们更好地理解和应用这一领域的技术和原理。
本文来自极简博客，作者：紫色风铃姬，转载请注明原文链接：了解分布式系统的基本概念与应用
