分布式計(jì)算和并行編程的差異是一種常見的混亂，因?yàn)楫?dāng)你著手完成在服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和軟件開發(fā)上的績(jī)效目標(biāo)時(shí)，這兩者之間有大量的重疊。那有什么差異呢？在基本水平上，分布式計(jì)算和并行編程僅僅是描述性術(shù)語，指的是在運(yùn)行時(shí)把工作完成的方式(如并行處理，另一個(gè)常常與分布式計(jì)算和并行編程兩者混為一談的術(shù)語)。在這些術(shù)語精確和包羅萬象的定義上，你可能永遠(yuǎn)得不到一群開發(fā)商的同意。但是我們給你描繪一些重要的地方，讓你能夠理解他們所說的企業(yè)計(jì)算世界。

無論何時(shí)，一個(gè)負(fù)載分布在兩個(gè)或更多的計(jì)算設(shè)備上，或者通過不同類型的網(wǎng)絡(luò)連接的計(jì)算機(jī)，這就是分布式計(jì)算。有各種各樣的方法來做到這一點(diǎn)。當(dāng)一個(gè)客戶端設(shè)備，比如一臺(tái)個(gè)人電腦、智能手機(jī)或平板電腦，可以處理一部分工作時(shí)，這是客戶端-服務(wù)器的分布式計(jì)算。一個(gè)三層體系架構(gòu)有一個(gè)中間層參與，正如許多web應(yīng)用程序一樣，因此，客戶端可以是無狀態(tài)的，服務(wù)器不需要記住每個(gè)客戶的信息或每個(gè)會(huì)話。點(diǎn)對(duì)點(diǎn)架構(gòu)中每個(gè)組件或機(jī)器能力等同并且負(fù)責(zé)執(zhí)行任何要求的任務(wù)，集群架構(gòu)還有多個(gè)機(jī)器并行運(yùn)行一個(gè)進(jìn)程，這兩個(gè)架構(gòu)是另外一些例子。網(wǎng)格計(jì)算和云計(jì)算是分布式計(jì)算的兩個(gè)廣泛子集。

這個(gè)術(shù)語通常是指軟件代碼，它促進(jìn)在同一時(shí)間執(zhí)行多個(gè)計(jì)算任務(wù)的性能。這有點(diǎn)像有一個(gè)操場(chǎng)上有20個(gè)滑梯而不是一個(gè)。孩子們不必排隊(duì)等待輪到自己，因?yàn)樗麄兛梢酝瑫r(shí)玩。你可以使用電腦鼠標(biāo)，一邊聽在線廣播，一邊更新電子表格中的信息，并對(duì)你的個(gè)人電腦做病毒掃描，這唯一的理由就是并發(fā)編程。在這種情況下，它的多重任務(wù)允許多個(gè)程序或進(jìn)程訪問CPU而沒有等待。這一設(shè)置允許使用多任務(wù)共享的資源進(jìn)行密集的I/O處理和有效的信號(hào)處理。并發(fā)性也可以通過實(shí)施多個(gè)計(jì)算線程發(fā)生(通常采用交錯(cuò)啟動(dòng)和完成點(diǎn))。這叫做多線程，并且它發(fā)生在一個(gè)單一的進(jìn)程或程序中。這就是為什么你可以打印一個(gè)文檔，同時(shí)繼續(xù)編輯另一個(gè)文檔。如果沒有多線程，UI會(huì)太慢,因?yàn)橄到y(tǒng)將無法在同一時(shí)間應(yīng)對(duì)多個(gè)用戶操作。

所有分布式系統(tǒng)必須，通過其本身的性質(zhì)，利用某種形式的并行編程，否則他們無法完成任何事情。在一個(gè)非常簡(jiǎn)單的層面上，你可能會(huì)說，分布式計(jì)算主要是基礎(chǔ)設(shè)施、物理或虛擬化，而并發(fā)編程是在應(yīng)用程序?qū)訉?shí)現(xiàn)。兩者都是用來利用可用資源并提高性能。

不用驚訝，Java提供了一種編程語言、類庫、API、架構(gòu)和其他工具并且同時(shí)支持分布式計(jì)算和并行編程。DJVM，分布式Java虛擬機(jī)，在服務(wù)器端允許并行處理一個(gè)多線程Java應(yīng)用程序來提高計(jì)算性能，同時(shí)使分布式的環(huán)境可以通過一個(gè)單一的接口訪問。自從企業(yè)應(yīng)用程序期望利用分布式計(jì)算，對(duì)于依賴Java的組織來說Java EE是天然的選擇平臺(tái)。Java語言本身和可用的Java庫都可通過API支持并發(fā)編程，例如那些java.util.Concurrent包。如果你真的想深入挖掘分布式計(jì)算如何使用JVM，請(qǐng)回顧我們先前的文章“Distributed Computing Made Easy”，Server Side網(wǎng)站的Jonas Boner所寫。它始于2006年，但至今其基本原則仍然適用。

對(duì)于計(jì)算能力和更好的性能需求只會(huì)增加。云、移動(dòng)和大數(shù)據(jù)都在創(chuàng)造企業(yè)能夠并且應(yīng)該每時(shí)每刻管理大量信息的期望中扮演一個(gè)角色。我們可以看到越來越多的框架和工具使其更容易。擁有MapReduce的Hadoop結(jié)合了分布式計(jì)算和并行編程的一些最好的特征,把大量的并行編程注入良好的措施中�！禜adoop in Action》一書的作者Chuck Lam說,這個(gè)技術(shù)已經(jīng)頗具規(guī)模,并且準(zhǔn)備進(jìn)一步發(fā)展。

“我認(rèn)為現(xiàn)在的基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)很成熟。你甚至可以獲取Hadoop并很容易地運(yùn)行在Amazon上，因?yàn)樗麄円�進(jìn)了Elastic MapReduce。對(duì)于開發(fā)者社區(qū)來說，所感興趣的是開始探索應(yīng)用程序?qū)�。許多公司現(xiàn)在有某種Hadoop集群,可以處理任何類型的數(shù)據(jù)�，F(xiàn)在重要的是弄清楚如何利用這些數(shù)據(jù)來得到一些商業(yè)價(jià)值。”那么,未來不會(huì)只是提高計(jì)算性能,也將是提升企業(yè)的性能。

在不久的將來，云計(jì)算一定會(huì)徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產(chǎn)業(yè)的朋友，可以收藏云計(jì)算，及時(shí)獲取人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的前沿資訊和基礎(chǔ)知識(shí)，讓我們一起攜手，引領(lǐng)人工智能的未來！

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