什么是分布式集群？

分布式与集群是不一样的，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。

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。

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，整体来看，还是1小时内完成一个任务。

扩展资料

分布式系统可以分为机体内系统、建筑物内系统、建筑物间系统和不同地理范围的区域系统等，它们的耦合度依次由高到低按应用领域的性质决定耦合度，可以分成三类：

一、是面向计算任务的分布并行计算机系统和分布式多用户计算机系统，它们要求尽可能高的耦合度，以便发展成为能分担大型计算机和分时计算机系统所完成的工作。

二、是面向管理信息的分布式数据处理系统。耦合度可以适当降低。

三、是面向过程控制的分布式计算机控制系统。耦合度要求适中，当然对于某些实时应用，其耦合度的要求可能很高。

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。

集群强调高可用，分布式强调多业务协作

物理与逻辑

集群倾向于物理概念，即多台机器组成一个集群。这多台机器是否有合作关系并不能保证，比如我们会说我们公司的一个规模为1000台机器的物理集群部署在昌平，但是这1000台机器可能是给公司内不同的平台提供服务，但是从物理角度，由于都部署在一起，在同一个机房，就可以称之为集群。

分布式倾向于逻辑概念，即多个节点或程序为了一个共同的目标，部署在一个或者多个物理机器上。举个例子，一台物理机上装了一个Nginx，它连接的两个Tomcat也在这台物理机上，但是这个Nginx代表的服务，就可以称之为分布式。当然，为了安全性，稳定性等原因，我们并不建议把分布式部署在一个物理节点上。

图片发自简书App

冗余与分解

集群除了可以用来表示多个物理机器，还可以表示一种“冗余”的理念，即通过部署多个同样功能的节点，来实现扩展性与可用性的提升。举个例子，通过在不同节点上部署两个同样功能的server，来这样就算其中一个节点宕机，也能保证服务的可用性。而扩展性，比如一个server的qps可用承担到2000，但是随着用户群体的增加，qps需要达到3000，那么我们就可以通过增加一个Tomcat节点的方式来实现扩容。

分布式的分解与微服务的概念有点相近，即把一个系统的功能分布在不同节点上，每个节点都承担了不同的责任，这样分模块部署最主要的优势是业务隔离，即个别功能的问题或者改进不会影响其他模块，这样就算个别模块挂掉，其他模块也能够继续运作。举个例子，前些年春晚抢红包的时候，曾经由于瞬时间请求量太大导致把微信和支付宝给弄瘫痪了，但是大家都知道，瘫痪的只是红包部分的功能，微信的信息功能并不受影响，这就是分布式的好处。

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