分布式系统课件 南京大学

分布式系统是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到多个独立计算节点通过网络进行通信和协作，以完成共同的任务。在南京大学的计算机研究生课程中，分布式系统是必修的一部分，旨在教授学生如何设计、实现和管理这样的系统。这个压缩包可能包含了关于分布式系统理论、架构、算法以及实践案例的详细资料。 分布式系统的核心知识点包括： 1. **分布式系统定义与特性**：分布式系统是由多台计算机和硬件设备组成，它们通过网络互相连接并共享资源，协同工作。其主要特性包括透明性、可靠性、可扩展性和性能优化。 2. **一致性模型**：在分布式环境中，数据一致性是一个关键问题。常见的模型有强一致性、弱一致性、最终一致性等，它们在保证数据更新传播的时间和方式上有所不同。 3. **分布式计算模型**：包括主从结构、对等网络（P2P）、集群计算等。每种模型都有其适用场景和优缺点，理解这些模型有助于设计高效的分布式系统。 4. **分布式算法**：如CAP定理（Consistency、Availability、Partition Tolerance）和BASE理论（Basically Available、Soft state、Eventually consistent），以及分布式一致性算法如Paxos、Raft等，这些都是构建分布式系统的基础。 5. **容错机制**：在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等问题，必须设计出能够容忍错误的机制，如备份、复制、故障恢复和检测等。 6. **负载均衡**：为了提高系统性能，需要有效地分配任务和请求到各个节点，负载均衡策略如轮询、最少连接数、哈希一致性等在其中起到关键作用。 7. **分布式存储系统**：如Google的Bigtable、Facebook的Cassandra、Hadoop的HDFS等，它们提供了大规模数据的分布式存储解决方案。 8. **分布式数据库**：处理分布式环境下的事务处理和并发控制，如两阶段提交、三阶段提交等事务协议。 9. **分布式计算框架**：如Apache Hadoop、Spark、Flink等，它们提供了大数据处理和实时分析的能力。 10. **云计算与分布式系统**：云计算平台如AWS、Azure、阿里云等，它们底层依赖于分布式系统技术提供服务。 11. **分布式系统的挑战**：包括网络延迟、数据一致性、安全性和隐私保护、资源调度等，这些都是实际开发中需要面对和解决的问题。 南京大学的分布式系统课件可能涵盖了以上这些内容，并通过实例和案例分析深入讲解了这些概念和技术，帮助学生掌握分布式系统的设计与实现原理，为未来在实际工作中处理大规模、高并发的系统问题打下坚实基础。