电子科技大学2021分布式系统考点全面整理

资源摘要信息:"本资源是一套关于电子科技大学研究生课程——分布式系统的知识点整理，内容涉及2021年课程中划的重点。该套资料主要包含两个文件，分别为《分布式系统考点总结_211104_220249.pdf》和《分布式系统复习——整理by dragonlong.pdf》。文件旨在帮助学生系统复习并掌握分布式系统的核心概念、原理和算法，适用于备考研究生考试的学生。" 知识点详细说明： 1. 分布式系统基础概念：分布式系统是一种由多个分散的、互联的计算机组成，共同协作完成计算任务的系统。在文件中应该涵盖了分布式系统的基本定义、特点（如透明性、开放性、可靠性）、系统模型（如客户/服务器模型、对等模型）和体系结构（如集中式、层次式、分布式）。 2. 分布式系统的设计目标：包括性能优化（如通过并发执行提升效率）、高可靠性（如通过冗余和容错技术提高系统稳定性）、可伸缩性（如动态增加资源来应对负载变化）、透明性和安全性等目标。 3. 同步与互斥：这是分布式系统中的关键问题之一，文档应该包含分布式互斥协议（如令牌传递、集中式排序、基于时间戳的方法）、同步机制（如锁、栅栏、事件计数器）、时钟同步技术（如逻辑时钟、物理时钟）等内容。 4. 分布式数据管理：数据在分布式系统中如何存储和管理是核心问题。这包括分布式数据库的基础知识、数据分布策略、数据一致性协议（如两阶段提交、三阶段提交）、数据复制和分区技术等。 5. 分布式计算模型：诸如MapReduce、分布式共享内存（DSM）、Actor模型等在分布式系统中的计算模型。 6. 容错与恢复：在分布式系统中，容错技术如副本控制、故障检测与恢复机制（如基于备份和日志恢复）是确保系统可靠性的关键。 7. 分布式系统中的通信机制：如远程过程调用（RPC）、消息传递接口（MPI）、网络协议栈设计等通信模型和方法。 8. 分布式算法：涉及选举算法、一致性算法（如Raft、Paxos）、分布式排序算法等。 9. 分布式系统的性能评估与优化：如何测量分布式系统的性能指标（如响应时间、吞吐量、带宽利用率）以及优化策略。 10. 分布式系统案例分析：结合实际应用案例（如大型互联网服务、分布式文件系统、分布式存储）来分析分布式系统的设计与实现。 这些知识点是根据分布式系统课程的考点整理而来，对于准备考试的学生来说，通过这些文件可以得到针对性的复习，加强对分布式系统知识点的理解和应用能力，从而更好地应对考试。由于文件名称中包含特定的时间戳（如211104、220249），这可能意味着内容有一定的更新或补充，可能是针对特定年份或学期的材料。