分布式与集群、负载均衡
分布式 map-reduce：
一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上。
形象地说，就是不同的机器，虽然做的事情不一样，但是互相独立，也不需要在意先后顺序关系，那么在map阶段，它们就可以并行执行（task）；在reduce阶段，把各个结果以某种方式合并起来，得到最终业务的结果，完成这个job；
分布式结构可以把业务拆分成一个个独立的子系统，这些子系统之间通过rpc方式通信。
分布式的优点：可以提高系统的效率，解决高性能、高并发。
集群：
同一个业务，部署在多个服务器上。
形象地说，每个机器提供相同的服务，只是在处理不同的数据；
集群中的每个机器，叫做一个“节点”，为了提高集群的整体工作效率，平均每个节点的工作压力，需要有一个机器充当“调度者”的角色，用户的请求交给它，它根据集群中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”就叫做“负载均衡器”。
负载均衡的策略：
（1）HTTP重定向；
（2）反向代理负载均衡（Nginx）：是一种非常灵活的反向代理软件，可以*定制化转发策略，分配服务器流量的权重等；
（3）IP负载均衡；
（4）DNS负载均衡：DNS负责域名解析的服务，完成域名到IP的映射，一个域名可以映射到多个IP，因此可以起到负载均衡的作用；
集群的优点：
可以提高系统的容错容灾，提供高可用；
分布式集群：
分布式中的每一个节点，都可以做集群；而集群就不一定是分布式的；