分布式、高并发、多线程,到底有什么区别?

当提起这三个词的时候,是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程?
当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?
 
确实,在一开始接触的时候,不少人都会将三者混淆,误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问,而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗?实际上,他们三个总是相伴而生,但侧重点又有不同。

 

 

什么是分布式?

 

 

分布式更多的一个概念,是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段。该领域需要解决的问题极多,在不同的技术层面上,又包括:分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等,一些名词如Hadoop、zookeeper、MQ等都跟分布式有关。从理念上讲,分布式的实现有两种形式:
 
水平扩展:当一台机器扛不住流量时,就通过添加机器的方式,将流量平分到所有服务器上,所有机器都可以提供相当的服务;
 
垂直拆分:前端有多种查询需求时,一台机器扛不住,可以将不同的需求分发到不同的机器上,比如A机器处理余票查询的请求,B机器处理支付的请求。

 

 

什么是高并发?

 

 

相对于分布式来讲,高并发在解决的问题上会集中一些,其反应的是同时有多少量:比如在线直播服务,同时有上万人观看。
高并发可以通过分布式技术去解决,将并发流量分不到不同的物理服务器上。但除此之外,还可以有很多其他优化手段:比如使用缓存系统,将所有的,静态内容放到CDN等;还可以使用多线程技术将一台服务器的服务能力最大化。

 

 

什么是多线程?

 

 

多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术,它更多的是解决CPU调度多个进程的问题,从而让这些进程看上去是同时执行(实际是交替运行的)。
这几个概念中,多线程解决的问题是最明确的,手段也是比较单一的,基本上遇到的最大问题就是线程安全。在JAVA语言中,需要对JVM内存模型、指令重排等深入了解,才能写出一份高质量的多线程代码。
 
总结一下:
 
分布式是从物理资源的角度去将不同的机器组成一个整体对外服务,技术范围非常管且难度非常大,有了这个基础,高并发、高吞吐等系统很容易构建;
● 高并发是从业务角度去描述系统的能力,实现高并发的手段可以采用分布式,也可以采用诸如缓存、CDN等,当然也包括多线程;
 
● 多线程则聚焦于如何使用编程语言将CPU调度能力最大化。
 
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