服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
服务器负载均衡：
负载均衡
（Load
Balancing）
建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
分布式服务器：
所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库 *** 作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS
中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。
这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。
纯手工打字，希望可以帮的到你！
你问的这个架构方式，是目前最典型、最常见的多层架构。
举一个最简单的例子：
假设某公司要部署一个办公自动化系统(OA)，系统是采用的ASPNET开发的，数据库是SQLServer2005。该公司有2台Windows2008服务器,其中一台A上安装数据库SQLServer2005,另外一台B上安装OA系统。公司的员工通过浏览器来访问位于服务器B上的OA系统。
java的某些项目为什么要采用分布式开发，分布式开发
在数据库应用程序的开发过程中，网络已走到社会的各个角落。从金融行业的银行联网、交通行业的售票系统、公安系统的全国户籍管理等等，这些企业或行业单位之间地理分布性或业务分布性，使得一个企业或行业拥有多个网络服务器，如何在这种分布式的网络环境下实现高效的数据库应用程序的开发是一个重要的问题。
分布式应用开发简单的说，是指将用户界面、控制台服务、数据库管理三个层次部署在不同的位置上。其中用户界面是客户端实现的功能，控制台服务是一个专门的服务器，数据管理是在一个专门的数据库服务器上实现的。
提示：这里的Web服务器，都是指软件（如IIS等Web服务器软件），它和Web服务器应用以及其它程序等，共同存在于服务器计算机上。
控制台CGI应用：是一个独立的控制台EXE。它在一个标准输入设备上接收客户端的请求信息，在标准输出设备上将结果返回给服务器。
分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展之中，原因是什么？
1、它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。
2、如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。
3、均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。
4、当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
5、相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集中式数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系统来讲它的可靠性是比较高的。
多CPU，多内存不是分布式的。
你可以把分布式的想像成DNS系统，由多个节点组成，共同完成相同的任务。
分布式软件系统(Distributed Software Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。
它包括分布式 *** 作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。
分布式 *** 作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行。
它和集中式 *** 作系统的区别在于资源管理、进程通信和系统结构等方面。
分布式程序设计语言用于编写运行于分布式计算机系统上的分布式程序。
一个分布式程序由若干个可以独立执行的程序模块组成,它们分布于一个分布式处理系统的多台计算机上被同时执行。
它与集中式的程序设计语言相比有三个特点：分布性、通信性和稳健性。
分布式文件系统具有执行远程文件存取的能力,并以透明方式对分布在网络上的文件进行管理和存取。
分布式数据库系统由分布于多个计算机结点上的若干个数据库系统组成,它提供有效的存取手段来 *** 纵这些结点上的子数据库。
分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。
当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。
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分布式数据库系统是由若干个站 而成。
这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。
因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。
它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。
分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展之中，原因基于以下几点：
1、它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。
比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。
2、如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。
3、均衡负载的需要。
数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。
负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。
4、当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
5、相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集中式数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系统来讲它的可靠性是比较高的。
特点
1、在分布式数据库系统里不强调集中控制概念，它具有一个以全局数据库管理员为基础的分层控制结构，但是每个局部数据库管理员都具有高度的自 。
2、在分布式数据库系统中数据独立性概念也同样重要，然而增加了一个新的概念，就是分布式透明性。
所谓分布式透明性就是在编写程序时好象数据没有被分布一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。
但程序的执行速度会有所降低。
3、集中式数据库系统不同，数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复制数据，则可以提高局部的应用性。
其次，当某节点发生故障时，可以 *** 作其它节点上的复制数据，因此这可以增加系统的有效性。
当然，在分布式系统中对最佳冗余度的评价是很复杂的。
分布式系统的类型，大致可以归为三类：
1、分布式数据，但只有一个总 据库，没有局部数据库。
2、分层式处理，每一层都有自己的数据库。
3、充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联接方式又可以有多种，如松散的联接，紧密的联接，动态的联接，广播通知式联接等。
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什么是分布式智能
NI LabVIEW 8的分布式智能结合了相关的技术和工具，解决了分布式系统开发会碰到的一些挑战。
更重要的是，NI LabVIEW 8的分布式智能提供的解决方案不仅令这些挑战迎刃而解，且易于实施。
LabVIEW 8的分布式智能具体包括:
可对分布式系统中的所有结点编程——包括主机和终端。
尤为可贵的是，您可以利用LabVIEW图形化编程方式，对大量不同类型的对象进行编程，如桌面处理器、实时系统、FPGA、PDA、嵌入式微处理器和DSP。
导航所有系统结点的查看系统——LabVIEW Project Explorer。
您可使用Project Explorer查看、编辑、运行和调试运行于任何对象上的结点。
经简化的数据共享编程界面——共享变量。
使用共享变量，您可轻松地在系统间(甚至实时系统间)传输数据且不影响性能。
无通信循环，无RT FIFO，无需低层次TCP函数。
您可以利用简单的对话完成共享变量的配置，从而将数据在各系统间传输或将数据连接到不同的数据源。
您还可添加记录、警报、事件等数据服务――一切仅需简单的对话即可完成。
实现了远程设备及系统内部或设备及系统之间的同步 *** 作——定时和同步始终是定义高性能测量和控制系统的关键问题。
利用基于NI技术的系统，探索设备内部并编写其内部运行机制，从而取得比传统仪器或PLC方式下更为灵活的解决方案。
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在分布式计算机 *** 作系统支持下，互连的计算机可以互相协调工作，共同完成一项任务。
也可以这么解释:
一种计算机硬件的配置方式和相应的功能配置方式。
它是一种多处理器的计算机系统，各处理器通过互连网络构成统一的系统。
系统采用分布式计算结构，即把原来系统内中央处理器处理的任务分散给相应的处理器，实现不同功能的各个处理器相互协调，共享系统的外设与软件。
这样就加快了系统的处理速度，简化了主机的逻辑结构vv
在测试执行过程中，对测试结果的分析是一个需要进行深入思考的重点问题。分布式系统测试的重点在于对后端服务器集群的测试，而判定系统中是否存在Bug则是我们需要解决的重要问题。那么应该如何确定是否存在Bug呢？
对于测试结果的分析，我们通常观察下面几种情况。
观察前端应用的返回结果。这里需要分两种情况来考虑：第一，按照前端应用业务功能点及流程进行 *** 作，观察返回结果是否符合业务方的需求预期；第二， *** 作后端的服务器（通常是重启、宕机、断网等 *** 作），观察前端应用的返回结果是否符合系统的设计需求。
分析服务器日志。在功能测试过程中，当我们在启动服务器的时候，需要将日志级别定义为Debug级别（最低级别）。这样做的主要目的是为了能便于测试工程师来分析日志和定位问题。为了能更好地定位问题，常常需要在服务器程序代码中进行日志打桩，把程序中的一些重要数据通过日志的方式展现出来。通常情况下，我们需要对日志的格式进行约定，在日志行中增加一些关键字来进行分类，这将便于测试工程师进行日志分析，也有利于开展分布式系统的自动化测试。另外，值得注意的是，我们尽可能地将打桩代码放在Debug代码中，避免影响系统代码，引入新问题。
分析 *** 作系统的一些重要信息。我们测试的分布式系统绝大多数是基于Linux *** 作系统开发的，在测试的过程中，除了详细分析程序日志以外，还需要对 *** 作系统的一些重要数据信息进行分析，从而来诊断服务器程序是否存在异常。以Linux *** 作系统为例，我们常常会使用top命令、netstat命令及sar命令来查看 *** 作系统的一些数据信息。例如，可以通过netstat命令检查服务器程序是否正确地监听了指定的端口等。
借助其他分析工具。例如，如何判断服务器程序是否产生了内存泄漏？通常需要借助于内存检测工具来进行分析。在Linux环境下，我们常用Valgrind来进行内存检测。这是一款非常好用、功能强大的分析工具，可以帮助测试或者开发工程师快速发现很多隐藏的程序Bug，尤其是在内存检测方面（同时它还具有很多其他优秀的功能，读者可以自己查看官网中的使用手册）。对于分布式系统而言，压力测试和性能测试非常重要。在进行压力测试和性能测试的时候，可能会碰到下面一些难点。
数据准备。如何准备海量的测试数据并保证模拟数据的真实性？以一个分布式的文件系统为例，预先存入100GB的数据还是存入100TB的数据、存入的文件是大小基本一致差别不大还是各不相同甚至差异很大（例如，从几十字节至几十兆字节不等），这些因素对于分布式系统的性能影响是有很大差异的。另外，如果需要预先存入100TB的数据，若按每秒写入100MB数据来计算，写入100TB数据需要100×1024×1024/100=1048576秒=29127小时=12天。我们是否能忍受这么长时间的数据准备工作？为了解决这样的问题，我们需要对系统架构设计进行深入分析，设计好测试场景，并提前进行测试用例的设计，以尽早开始准备测试数据。
性能或压力测试工具。通常来说，分布式系统的测试需要开发一些测试工具来满足性能测试的需求。如果可以的话，建议这样的测试工具最好由测试工程师自己来实现，因为测试工程师更清楚自己的测试需求。当需要自己开发测试工具的时候，有两个关键问题需要重点关注：第一，一些关键数据的收集方式与计算将成为性能测试工具的关键，例如，TPS（每秒请求数）、Throughput（吞吐量）计算的准确性；第二，要保证性能测试工具的性能，如果工具本身的性能不好，将无法给予分布式系统足够强大的压力来进行测试。另外，当考虑到多并发（例如有10万客户端同时并发连接）时，如果性能测试工具在一台测试机器上只能运行50个或者更少的话，那么需要的测试机器数量也将会很庞大（例如2000台测试机），这个成本或许是许多公司不能承受的。因此，性能测试工具本身的性能必须要足够好才能满足需求、降低测试成本。自动化测试是测试行业发展的必然趋势，对于分布式系统测试而言也不例外。在实施分布式系统自动化测试的过程中，我们可能会碰到下面两个难点问题。
涉及平台多且硬件杂，测试流程控制困难。在实施自动化测试的过程中，测试脚本需要控制的 *** 作系统和应用程序很多，而且存在跨平台的特性，同时还有可能需要控制一些网络设备。因此，选择一个优秀的自动化测试框架成为了非常重要的工作之一。以我们的实践经验来看，STAF是一个不错的选择，它的平台（Windows及Linux各版本）支持及开发语言的支持都很全面。
测试结果验证复杂。对于分布式系统的自动化测试来说，我们需要通过测试脚本来收集各种测试结果数据以验证测试结果的正确性。在实施自动化测试的过程中，我们可以将测试结果数据收集部分模块化，通过各子模块来检测各项数据是否正确。例如，我们会设计一个日志分析模块，主要负责从服务器应用程序的日志中收集相应数据进行对比验证（本文前面提到的在打桩日志中增加关键字部分就显得格外重要）。
随着互联网的发展，大型分布式系统也越来越多、越来越复杂、越来越重要。如何有效地保证大型分布式系统7×24小时全天候持续稳定地运行也就成为了一个重要课题。
如果大家了解微服务和分布式服务器架构等技术的话，那么对于如何解决系统运行中出现的BUG造成的破坏和损失这些问题也应该有自己独到的见解吧。今天，电脑培训就一起来了解一下，在服务器运行过程中出现的问题都有哪些解决方法。
随着微服务和分布式云架构的崛起，Web变得日趋复杂，“随机性”的故障因此变得越来越难以预测，而我们对这些系统的依赖却与日俱增。
这些故障给公司造成巨大损失，也给用户带来很大的麻烦，影响他们进行在线购物、交易或打断他们的工作。即使是一些简单的故障也会触及公司的底线，因此，宕机时间就成为很多工程团队的KPI。2017年，有98%的企业表示，一小时的宕机时间将给他们带来超过10万美元的损失。一次服务中断有可能让一个公司损失数百万美元。近，英国航空的CEO透露，2017年5月发生的一次技术故障造成数千名乘客滞留机场，给公司造成8000千万英镑的损失。
企业需要想办法解决这些问题，因为等到下一次事故发生就为时已晚。为此，混沌工程应运而生。
混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。
混沌工程将预想的事情与实际发生的事情进行对比，通过“有意识地搞破坏”来提升系统的d性。
混沌工程简史
混沌工程先出现在互联网巨头公司中，这些公司拥有大规模的分布式系统，因为这些系统太过复杂，他们需要一些新的手段来测试它们。
2010年
NetflixEngTools团队开发出了ChaosMonkey。当时，Netflix从物理基础设施迁移到AWS上，为了保证AWS实例的故障不会给Netflix的用户体验造成影响，他们开发了这个工具，用来测试系统。
2011年
SimianArmy诞生，在ChaosMonkey的基础上增加了故障注入模式，可以测试更多的故障场景。Netflix认为，云的特点是冗余和容错，但没有哪个组件能够保证100%的可用性，所以他们必须设计出一种云架构，在这种架构里，个体组件的故障不会影响到整个系统。
2012年
Netflix在GitHub上开源了ChaosMonkey，并声称他们“已经找到了应对主要非预期故障的解决方案。通过经常性地制造故障，我们的服务因此变得更有d性。”
2014年
Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师。BruceWong发明了这个角色，并由DanWoods在Twitter上向广大的工程社区推广。DanWoods解释说，“我从KoltonAndrus那里学到了更多有关混沌工程的知识，他把它叫作故障注入测试”。
2014年10月，当时Gremlin的联合创始人KoltonAndrus还在Netflix，他们在SimianArmy的基础上提出了故障注入测试(FIT)概念，开发者可以更灵活地控制注入故障的“杀伤力范围”。因为SimianArmy有时候会造成非常严重的故障，所以Netflix的开发者对它抱有疑虑，而FIT可以更好地控制故障粒度，于是他们就由此想出了混沌工程这个概念。
分布式架构的演进系统架构演化历程-初始阶段架构
初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP
特征：
应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。
描述：
通常服务器 *** 作系统使用Linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySQL，汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
系统架构演化历程-应用服务和数据服务分离
好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver
特征：
应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。
描述：
数据量增加，单台服务器性能及存储空间不足，需要将应用和数据分离，并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善。
系统架构演化历程-使用缓存改善性能
特征：
数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。
描述：
系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上。
缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。
系统架构演化历程-使用应用服务器集群
在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来 是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢
特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-数据库读写分离
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些 *** 作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢
特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，使得服务器的负载压力不在成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-反向代理和CDN加速
特征：
采用CDN和反向代理加快系统的 访问速度。
描述：
为了应付复杂的网络环境和不同地区用户的访问，通过CDN和反向代理加快用户访问的速度，同时减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都是缓存。
系统架构演化历程-分布式文件系统和分布式数据库
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作
特征：
数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。
描述：
任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求，数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求，需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。
分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。
系统架构演化历程-使用NoSQL和搜索引擎
特征：
系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。
描述：
随着业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，系统需要采用一些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。
系统架构演化历程-业务拆分
特征：
系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。
描述：
为了应对日益复杂的业务场景，通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线，应用之间通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。
纵向拆分：
将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的Web应用系统
纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。
横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务
横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。
系统架构演化历程-分布式服务
特征：
公共的应用模块被提取出来，部署在分布式服务器上供应用服务器调用。
描述：
随着业务越拆越小，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。
Q：分布式服务应用会面临哪些问题？
A：
(1) 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
(2) 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
(3) 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？
(4) 服务多了，沟通成本也开始上升，调某个服务失败该找谁？服务的参数都有什么约定？
(5) 一个服务有多个业务消费者，如何确保服务质量？
(6) 随着服务的不停升级，总有些意想不到的事发生，比如cache写错了导致内存溢出，故障不可避免，每次核心服务一挂，影响一大片，人心慌慌，如何控制故障的影响面？服务是否可以功能降级？或者资源劣化？
Java分布式应用技术基础
分布式服务下的关键技术：消息队列架构
消息对列通过消息对象分解系统耦合性，不同子系统处理同一个消息
分布式服务下的关键技术：消息队列原理
分布式服务下的关键技术：服务框架架构
服务框架通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务框架是一个点对点模型
服务框架面向同构系统
适合：移动应用、互联网应用、外部系统
分布式服务下的关键技术：服务框架原理
分布式服务下的关键技术：服务总线架构
服务总线同服务框架一样，均是通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务总线是一个总线式的模型
服务总线面向同构、异构系统
适合：内部系统
分布式服务下的关键技术：服务总线原理
分布式架构下系统间交互的5种通信模式
request/response模式（同步模式）：客户端发起请求一直阻塞到服务端返回请求为止。
Callback（异步模式）：客户端发送一个RPC请求给服务器，服务端处理后再发送一个消息给消息发送端提供的callback端点，此类情况非常合适以下场景：A组件发送RPC请求给B，B处理完成后，需要通知A组件做后续处理。
Future模式：客户端发送完请求后，继续做自己的事情，返回一个包含消息结果的Future对象。客户端需要使用返回结果时，使用Future对象的get(),如果此时没有结果返回的话，会一直阻塞到有结果返回为止。
Oneway模式：客户端调用完继续执行，不管接收端是否成功。
Reliable模式：为保证通信可靠，将借助于消息中心来实现消息的可靠送达，请求将做持久化存储，在接收方在线时做送达，并由消息中心保证异常重试。
五种通信模式的实现方式-同步点对点服务模式
五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式1
五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式2
五种通信模式的实现方式-异步广播消息模式
分布式架构下的服务治理
服务治理是服务框架/服务总线的核心功能。所谓服务治理，是指服务的提供方和消费方达成一致的约定，保证服务的高质量。服务治理功能可以解决将某些特定流量引入某一批机器，以及限制某些非法消费者的恶意访问，并在提供者处理量达到一定程度是，拒绝接受新的访问。
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务管理
可以知道你的系统，对外提供了多少服务，可以对服务进行升级、降级、停用、权重调整等 *** 作
可以知道你提供的服务，谁在使用，因业务需求，可以对该消费者实施屏蔽、停用等 *** 作
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务监控
可以统计服务的每秒请求数、平均响应时间、调用量、峰值时间等，作为服务集群规划、性能调优的参考指标。
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务路由
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务保护
基于服务总线OSB的服务治理-功能介绍
基于服务总线OSB的服务治理
Q：Dubbo到底是神马？
A：
淘宝开源的高性能和透明化的RPC远程调用服务框架
SOA服务治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：
-结束-
所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库 *** 作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。
分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。
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