系统架构的两种模式及其区别、优缺点
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一、分布式与集中式的区别
1、资源布局
集中式：在集中式系统中，所有的资源，如计算资源、存储资源等，都集中在一个或几个特定的中心节点上，传统的大型主机系统，企业的核心数据和业务处理都在一台强大的主机上完成。
分布式：分布式系统则将资源分散到多个节点上，这些节点可以是物理上分散的计算机，在分布式存储系统中，数据被分割存储在多个不同地理位置的存储服务器上。
2、数据管理
集中式：数据由中心节点统一管理和维护，中心节点对数据的读写操作具有绝对控制权，数据的一致性维护相对简单，因为只有一个数据源，但同时，中心节点一旦出现故障，可能导致数据无法访问或丢失。
分布式：数据在多个节点间分布存储和管理，需要复杂的算法来保证数据的一致性，如分布式一致性协议（如Paxos、Raft等），不同节点可能同时对数据进行操作，要协调这些操作以确保数据的正确性。
3、系统架构复杂度
集中式：架构相对简单，因为系统的核心功能和资源都集中在一处，系统的设计、开发和维护主要围绕中心节点进行，通信模式相对单一，主要是客户端与中心节点之间的交互。
分布式：架构复杂得多，多个节点之间需要进行通信、协作，节点间的网络拓扑结构多样，如树形、网状等，要考虑节点的加入和退出机制、负载均衡、故障容错等众多问题。
4、故障影响范围
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集中式：中心节点一旦发生故障，整个系统可能会瘫痪，如果企业的核心主机出现硬件故障或者遭受恶意攻击，依赖该主机的业务将全部停止运行。
分布式：由于资源分散在多个节点上，单个节点故障对整个系统的影响相对较小，系统可以通过冗余机制，如数据副本存储在多个节点上，在某个节点故障时，其他节点能够继续提供服务。
二、分布式的优缺点
1、优点
高可靠性：如前面所述，分布式系统通过冗余和容错机制，具有较高的可靠性，即使部分节点出现故障，系统仍然能够正常工作，在分布式数据库系统中，数据的多个副本存储在不同节点上，当一个节点的数据损坏时，可以从其他副本恢复。
可扩展性：可以方便地通过增加节点来扩展系统的性能，在分布式计算系统中，当计算任务增加时，可以添加新的计算节点来分担任务，提高计算效率。
资源利用效率高：能够充分利用分散的资源，包括不同地理位置、不同性能的计算机设备，一些分布式计算项目可以利用全球范围内闲置的计算机资源进行大规模计算。
2、缺点
数据一致性维护复杂：如前面提到的，需要复杂的算法和协议来保证数据在多个节点上的一致性，这增加了系统的设计和开发难度，并且在数据更新频繁时，可能会出现数据不一致的情况。
网络通信开销大：节点之间频繁的通信会带来较大的网络通信开销，特别是在节点数量众多、网络带宽有限的情况下，可能会影响系统的整体性能。
系统管理复杂：由于节点分散、架构复杂，系统的管理和维护难度较大，需要专业的运维人员来监控节点状态、处理节点故障、优化系统性能等。
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三、集中式的优缺点
1、优点
数据一致性容易保证：因为只有一个数据源，数据的读写操作都由中心节点统一管理，所以很容易保证数据的一致性，在传统的文件服务器系统中，只要文件服务器正常运行，用户访问到的文件数据总是一致的。
系统管理简单：架构简单使得系统的管理和维护相对容易，可以集中对中心节点进行配置、升级和故障排查等操作，企业只需要对核心主机进行定期维护，就可以保证整个业务系统的正常运行。
初始成本低：对于小型企业或简单应用场景，集中式系统的建设成本相对较低，不需要构建复杂的分布式网络和多个节点设备，只需要购置一台性能较好的中心设备即可。
2、缺点
单点故障风险高：中心节点一旦出现故障，整个系统将无法正常工作，这对于依赖集中式系统的企业或业务来说是巨大的风险，银行的核心业务系统如果是集中式的，主机故障可能导致所有的银行业务停摆。
可扩展性差：当系统的业务量增长或资源需求增加时，集中式系统的扩展能力有限，由于所有资源集中在一处，很难通过简单添加设备来提升系统性能，往往需要对整个系统进行升级换代。
性能瓶颈：随着用户数量和业务量的增加，中心节点可能会成为性能瓶颈，因为所有的请求都要在中心节点处理，当请求量超过中心节点的处理能力时，系统的响应速度会大幅下降。
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