### 西电分布式计算课程（PPT总结版）笔记知识点详解 #### 一、通信技术 **1.1 分布式计算基础** - **通信技术的重要性：** 在分布式计算领域，节点之间的高效通信是实现高性能计算的核心。文档重点介绍了几种通信技术： - **底层通信技术：** 包括TCP/UDP这样的点对点通信技术。 - **并发服务技术：** 如多线程和线程池等。 - **上层通信技术：** 比如基于消息中间件的通信技术。 **1.2 TCP/IP 与 OSI 模型** - **TCP/IP 协议栈的发展背景：** TCP/IP 先于OSI模型出现，其结构更为实用且简化了网络编程。 - **四层模型：** - **应用层：** 提供应用程序所需的高级服务。 - **传输层：** 主要负责端到端的数据传输，典型协议有TCP和UDP。 - **网络层：** 处理IP地址并进行路由选择。 - **接口层：** 负责物理通信，如以太网或Wi-Fi。 - **简化网络编程：** 每一层都提供特定功能，便于开发人员按需选择合适的层次进行编程。 **1.3 套接字（Socket）编程** - **套接字介绍：** 套接字是传输层和网络层提供给应用层的标准化编程接口。 - **类型：** - **流式套接字：** 基于TCP协议，提供可靠的、面向连接的服务。 - **数据报套接字：** 基于UDP协议，提供不可靠的、无连接的服务。 - **原始套接字：** 直接访问底层协议，灵活性高但使用复杂。 - **标识：** 通常使用五元组来唯一标识一个套接字：本地IP地址、本地端口号、远程IP地址、远程端口号和协议类型。 **1.4 通信模式** - **基于消息中间件的通信技术：** 如ActiveMQ、RabbitMQ等，提供分布式消息队列服务，支持异步通信。 - **Web Service 技术：** 通过HTTP协议实现不同节点之间的互操作，定义了一系列标准。 - **事件驱动模型+单线程：** 结合事件驱动模型和单线程提高系统吞吐量。 - **其他并发服务技术：** Proactor模型和协程模型，增强系统的解耦合度。 #### 二、并发服务技术 **2.1 基于多线程的并发服务** - **特点：** - **动态创建与销毁：** 灵活性高但带来额外开销。 - **资源消耗：** 频繁创建和销毁线程导致CPU时间和内存的消耗。 - **管理复杂性：** 手动管理线程生命周期增加编程难度。 - **线程安全问题：** 多线程环境下易发生数据竞争和一致性问题。 **2.2 基于线程池的并发服务** - **特点：** - **提高效率：** 通过重用线程减少开销。 - **资源管理：** 线程池有效管理线程资源，降低资源消耗。 - **可控性：** 通过配置参数调整性能和资源使用。 - **简化编程：** 减少编程复杂度，使代码更简洁易维护。 - **同步与异常处理：** 提供同步机制和支持优雅的异常处理。 **2.3 事件驱动模型配合单线程** - **事件驱动模型：** 结合线程池提高系统吞吐量。 - **特点：** - **单线程处理：** 通过事件循环处理多个请求，减少线程切换开销。 - **异步处理：** 支持非阻塞IO操作，提高并发能力。 #### 三、远程过程调用与远程方法调用 **3.1 RPC 与 RMI** - **远程过程调用（RPC）：** - **概念：** 允许远程调用过程或服务，如同本地调用。 - **语言无关性：** 客户端和服务端可使用不同编程语言。 - **协议与架构：** 没有固定实现，如gRPC使用HTTP/2和ProtoBuf。 - **灵活性：** 适用于多种网络环境，但实现复杂。 - **远程方法调用（RMI）：** - **概念：** Java RMI是JDK提供的一套RMI中间件。 - **面向对象特性：** 扩展面向对象编程模型至分布式环境。 - **协议与架构：** 实现跨进程、跨语言、跨网络的过程调用。 - **灵活性：** 支持多种网络协议和数据序列化格式。 #### 四、分布式存储与计算框架 文档还提及了分布式存储和计算框架，包括： - **MapReduce：** Google提出的分布式数据处理模型，用于大规模数据集的并行处理。 - **Spark：** Apache Spark是一种用于大规模数据处理的开源集群计算框架，提供了比MapReduce更快的数据处理速度。 #### 总结 本文档全面介绍了分布式计算领域的关键技术点，包括通信技术、并发服务技术、远程过程调用与远程方法调用等内容。通过学习这些知识点，读者可以深入理解分布式计算的基本原理和技术实现，并为进一步研究和实践打下坚实的基础。

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