分布式结构的概念

1、将一套系统拆分成不同子系统部署在不同服务器上（这叫分布式）。

2、部署多个相同的子系统在不同的服务器上（这叫集群），此时部署在不同服务器上的同一个子系统应做负载均衡。

3、集群和分布式都是由多个节点（多个服务器）组成，但是集群之间的通信协调基本不需要；而分布式各个节点的通信协调必不可少。

4、分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。

分布式：一个业务拆分为多个子业务，部署在多个服务器上。【工作方式】

集群：同一个业务，部署在多个服务器上。【物理形态】

单机结构

最熟悉的就是单机结构，一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中，该项目部署在一台服务器上，整个项目所有的服务都由这台服务器提供。

那么单机结构有啥缺点呢？我想缺点是显而易见的，单机的处理能力毕竟是有限的，当你的业务增长到一定程度的时候，单机的硬件资源将无法满足你的业务需求。此时便出现了集群模式，往下接着看。

集群结构

单机处理到达瓶颈的时候，你就把单机复制几份，这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”，所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务，那么这样系统的处理能力就相当于提升了好几倍（有几个节点就相当于提升了这么多倍）。

但问题是用户的请求究竟由哪个节点来处理呢？最好能够让此时此刻负载较小的节点来处理，这样使得每个节点的压力都比较平均。要实现这个功能，就需要在所有节点之前增加一个“调度者”的角色，用户的所有请求都先交给它，然后它根据当前所有节点的负载情况，决定将这个请求交给哪个节点处理。这个“调度者”就叫——负载均衡服务器。

集群结构的好处就是系统扩展非常容易。如果随着你们系统业务的发展，当前的系统又支撑不住了，那么给这个集群再增加节点就行了。但是，当你的业务发展到一定程度的时候，你会发现一个问题——无论怎么增加节点，貌似整个集群性能的提升效果并不明显了。这时候，你就需要使用微服务结构了。

分布式结构

分布式结构就是将一个完整的系统，按照业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中，它们之间通过RPC方式通信。

总结

简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：如果一个任务由 10 个子任务组成，每个子任务单独执行需 1 小时，则在一台服务器上执行该任务需 10 小时。
采用分布式方案，提供 10 台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是 Hadoop 的 Map/Reduce 分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供 10 台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有 10 个任务同时到达，10 个服务器将同时工作，1 小时后，10 个任务同时完成，这样，整体来看，还是 1 小时内完成一个任务！
好的设计应该是分布式和集群的结合，先分布式再集群，具体实现就是业务拆分成很多子业务，然后针对每个子业务进行集群部署，这样每个子业务如果出了问题，整个系统完全不会受影响。