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思维导图

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1. 资源共享

单机系统是指只有一台计算机，所有的软件程序和数据都运行在这台计算机上。在这种情况下，所有的资源（如CPU、内存、硬盘等）都是独享的，即只有一个进程能够使用这些资源。

相比之下，分布式系统是由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络连接在一起，并共同完成一些任务。在分布式系统中，不同的进程可以在不同的计算机上运行，这些进程之间需要进行通信和协调，以共享资源。

因此，单机系统的资源共享是基于时间片轮转调度算法实现的，不同的进程按照一定的时间片依次使用CPU等资源。而分布式系统的资源共享是通过进程间的通信和协调来实现的，每个进程可以在不同的计算机上运行，利用其他计算机上的资源来完成任务，从而提高了系统的效率和可靠性。

2. 通信方式

单机系统中，进程之间的通信通常是通过操作系统提供的进程间通信机制实现的，比如管道、消息队列、共享内存等。这些通信方式都是基于操作系统内部实现的，进程之间的通信是在同一台计算机内完成的，因此通信效率比较高，但是只能用于单机系统内部的进程通信。

相比之下，分布式系统中的进程通信需要通过网络实现，因为不同的进程可能运行在不同的计算机上。因此，分布式系统中的进程通信需要通过网络协议进行传输，比如TCP/IP协议等。分布式系统中的通信需要考虑网络带宽、延迟、稳定性等因素，因此通信效率比较低，但可以用于不同计算机之间的进程通信。

在分布式系统中，进程通信的方式包括消息传递、远程过程调用（RPC）、分布式共享内存等。消息传递是指进程之间通过网络发送和接收消息来进行通信，RPC是指在分布式系统中远程调用其他进程的过程，而分布式共享内存则是通过网络将内存映射到不同的计算机上，实现不同计算机之间的内存共享。这些通信方式都需要考虑网络带宽和延迟等因素，并采用相应的协议和技术来保证通信的可靠性和性能。

3. 故障处理

单机系统和分布式系统在故障处理上有以下区别：

故障范围不同：在单机系统中，故障通常只会影响到当前的进程或者计算机。而在分布式系统中，一个节点的故障可能会影响到整个系统的运行。
容错能力不同：分布式系统通常需要具备更高的容错能力，以应对节点故障、网络中断等问题。分布式系统通常采用多副本和冗余设计来实现容错，当某个节点故障时，其他节点可以接替其工作，保证系统的可用性。而单机系统通常不需要太强的容错能力，因为故障范围较小，可以通过备份和恢复等方式解决。
故障诊断和定位不同：在单机系统中，故障通常比较容易诊断和定位，因为所有的软件和硬件都运行在同一台计算机上。而在分布式系统中，由于涉及多个节点和网络通信等因素，故障诊断和定位通常比较困难，需要采用分布式调试、日志分析等技术。
故障恢复不同：在单机系统中，故障恢复通常比较简单，可以通过备份、重启等方式恢复。而在分布式系统中，故障恢复通常需要涉及多个节点和数据复制等因素，比较复杂。分布式系统通常采用恢复协议和数据同步机制等技术来实现故障恢复。

4. 数据一致性

单机系统和分布式系统在数据一致性上有以下区别：

数据存储方式不同：在单机系统中，所有的数据通常存储在同一个计算机上，因此数据的一致性可以通过锁和同步等机制来保证。而在分布式系统中，数据通常存储在多个节点上，不同节点之间的数据可能会发生冲突，需要采用分布式一致性协议来保证数据的一致性。
数据一致性的难度不同：在单机系统中，数据的一致性相对容易实现，因为所有的操作都在同一个计算机上进行。而在分布式系统中，由于存在多个节点和网络通信等因素，数据的一致性实现比较困难。
数据同步的方式不同：在单机系统中，数据同步通常可以通过共享内存和消息传递等方式来实现。而在分布式系统中，数据同步需要考虑网络通信延迟、数据冲突等因素，通常采用基于副本和复制的方式来实现数据同步，比如Paxos、Raft等分布式一致性协议。
数据一致性级别不同：在单机系统中，数据的一致性通常是强一致性，即任何时刻，数据的状态都是唯一确定的。而在分布式系统中，由于存在网络通信延迟和数据冲突等因素，数据的一致性通常是最终一致性，即在一定时间内，所有节点的数据会达到一致状态。

总之，单机系统和分布式系统在数据一致性上有很大的区别，分布式系统需要采用分布式一致性协议来保证数据的一致性，而单机系统可以通过锁和同步等机制来保证数据的一致性。

参考我的这篇博客来了解分布式一致性算法——分布式一致性算法——Paxos 和 Raft 算法

5. 编程模型

单机系统和分布式系统在编程模型上有以下区别：

并发编程方式不同：在单机系统中，通常采用线程或进程等方式进行并发编程。而在分布式系统中，由于存在多个节点和网络通信等因素，需要采用分布式并发编程模型来处理并发问题。
数据共享方式不同：在单机系统中，数据通常是共享内存的方式进行共享。而在分布式系统中，由于数据存储在多个节点上，需要采用消息传递和远程过程调用等方式来进行数据共享。
通信方式不同：在单机系统中，通常采用函数调用和共享内存等方式进行通信。而在分布式系统中，通常采用远程过程调用和消息传递等方式进行通信。
异常处理方式不同：在单机系统中，异常通常是通过异常机制来进行处理。而在分布式系统中，由于存在多个节点和网络通信等因素，异常处理通常需要考虑节点故障、网络中断等因素，需要采用分布式异常处理模型来进行处理。
数据一致性模型不同：在单机系统中，数据通常是强一致性的，即任何时刻，数据的状态都是唯一确定的。而在分布式系统中，由于存在网络通信延迟和数据冲突等因素，数据的一致性通常是最终一致性的，即在一定时间内，所有节点的数据会达到一致状态。

总之，单机系统和分布式系统在编程模型上有很大的区别，需要采用不同的编程模型来应对不同的场景需求。在分布式系统中，需要考虑节点故障、网络通信等因素，因此需要采用分布式并发编程、消息传递和远程过程调用等技术来进行开发。

6. 效率

单机系统和分布式系统在效率上有以下区别：

处理能力不同：单机系统通常只有一台计算机，处理能力有限；而分布式系统可以利用多台计算机的处理能力，提高处理效率。
数据传输效率不同：在分布式系统中，由于存在网络通信等因素，数据传输效率通常较低，会增加系统的延迟和开销。
资源占用不同：分布式系统通常需要占用更多的资源，如存储空间、带宽、处理器等，因此需要更高的成本来支持分布式系统的运行。
故障处理效率不同：在分布式系统中，由于存在多个节点和网络通信等因素，故障处理效率较低，需要更多的时间和资源来进行故障排查和修复。
数据一致性效率不同：在分布式系统中，由于数据存储在多个节点上，数据一致性的维护需要更多的时间和资源，因此会影响系统的效率。

总之，单机系统和分布式系统在效率上有很大的区别，分布式系统需要协调多个节点之间的数据和任务处理，因此会增加系统的延迟和开销，同时需要更高的成本来支持分布式系统的运行。但是，分布式系统可以利用多台计算机的处理能力，提高处理效率，可以满足更高的系统负载和并发访问需求。因此，在选择系统架构时，需要根据具体的需求和场景来选择适合的架构。