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分佈式可繁也可以簡，最簡單的分佈式就是大家最常用的，在負載均衡服務器後加一堆web服務器，然後在上面搞一個緩存服務器來保存臨時狀態，後面共享一個數據庫，其實很多號稱分佈式專家的人也就停留於此，大致結構如下圖所示：
這種環境下真正進行分佈式的只是web server而已，並且web server之間沒有任何聯繫，所以結構和實現都非常簡單。
有些情況下，對分佈式的需求就沒這麼簡單，在每個環節上都有分佈式的需求，比如Load Balance、DB、Cache和文件等等，並且當分佈式節點之間有關聯時，還得考慮之間的通訊，另外，節點非常多的時候，得有監控和管理來支撐。這樣 看起來，分佈式是一個非常龐大的體系，只不過你可以根據具體需求進行適當地裁剪。按照最完備的分佈式體系來看，可以由以下模塊組成：
分佈式任務處理服務：負責具體的業務邏輯處理
分佈式節點註冊和查詢：負責管理所有分佈式節點的命名和物理信息的註冊與查詢，是節點之間聯繫的橋樑
分佈式DB：分佈式結構化數據存取
分佈式Cache：分佈式緩存數據（非持久化）存取
分佈式文件：分佈式文件存取
網絡通信：節點之間的網絡數據通信
監控管理：蒐集、監控和診斷所有節點運行狀態
分佈式編程語言：用於分佈式環境下的專有編程語言，比如Elang、Scala
分佈式算法：爲解決分佈式環境下一些特有問題的算法，比如解決一致性問題的Paxos算法
因此，若要深入研究雲計算和分佈式，就得深入研究以上領域，而這些領域每一塊的水都很深，都需要很底層的知識和技術來支撐，所以說，對於想提升技術的開發者來說，以分佈式來作爲切入點是非常好的，可以以此爲線索，探索計算機世界的各個角落。
只要是一堆機器，就可以叫集羣，他們是不是一起協作着幹活，這個誰也不知道；一個程序或系統，只要運行在不同的機器上，就可以叫分佈式，嗯，C/S架構也可以叫分佈式。
集羣一般是物理集中、統一管理的，而分佈式系統則不強調這一點。
所以，集羣可能運行着一個或多個分佈式系統，也可能根本沒有運行分佈式系統；分佈式系統可能運行在一個集羣上，也可能運行在不屬於一個集羣的多臺（2臺也算多臺）機器上。
集羣就是邏輯上處理同一任務的機器集合，可以屬於同一機房，也可分屬不同的機房。分佈式這個概念可以運行在某個集羣裏面，某個集羣也可作爲分佈式概念的一個節點。
一句話，就是：“分頭做事”與“一堆人”的區別
分佈式中的每一個節點，都可以做集羣。 而集羣並不一定就是分佈式的。
舉例：就比如新浪網，訪問的人多了，他可以做一個羣集，前面放一個響應服務器，後面幾臺服務器完成同一業務，如果有業務訪問的時候，響應服務器看哪臺服務器的負載不是很重，就將給哪一臺去完成。
而分佈式，從窄意上理解，也跟集羣差不多， 但是它的組織比較鬆散，不像集羣，有一個組織性，一臺服務器垮了，其它的服務器可以頂上來。
分佈式的每一個節點，都完成不同的業務，一個節點垮了，哪這個業務就不可訪問了。
2：簡單說，分佈式是以縮短單個任務的執行時間來提升效率的，而集羣則是通過提高單位時間內執行的任務數來提升效率。
例如：
如果一個任務由10個子任務組成，每個子任務單獨執行需1小時，則在一臺服務器上執行該任務需10小時。
採用分佈式方案，提供10臺服務器，每臺服務器只負責處理一個子任務，不考慮子任務間的依賴關係，執行完這個任務只需一個小時。(這種工作模式的一個典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分佈式計算模型）
而採用集羣方案，同樣提供10臺服務器，每臺服務器都能獨立處理這個任務。假設有10個任務同時到達，10個服務器將同時工作，1小時後，10個任務同時完成，這樣，整身來看，還是1小時內完成一個任務！
集羣一般被分爲三種類型，高可用集羣如RHCS、LifeKeeper等，負載均衡集羣如LVS等、高性能運算集羣;分佈式應該是高性能運算集羣範疇內。
集羣：同一個業務部署在多臺機器上，提高系統可用性
小飯店原來只有一個廚師，切菜洗菜備料炒菜全乾。後來客人多了，廚房一個廚師忙不過來，又請了個廚師，兩個廚師都能炒一樣的菜，這兩個廚師的關
系是集羣。爲了讓廚師專心炒菜，把菜做到極致，又請了個配菜師負責切菜，備菜，備料，廚師和配菜師的關係是分佈式，一個配菜師也忙不過來了，又請了個配菜
師，兩個配菜師關係是集羣