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分布式系统和集群都是通过多台计算机协作完成任务的技术，但它们在设计目标、架构和应用场景上有显著区别，同时也存在一定的联系。以下是详细的对比分析：
核心区别
| 维度 | 分布式系统 | 集群 |
|---|---|---|
| 设计目标 | 解决单机性能/存储瓶颈，实现横向扩展和高容错 | 通过多节点并行处理提升性能或可用性（如负载均衡） |
| 节点关系 | 节点功能异构（不同角色，如微服务） | 节点功能同构（运行相同服务） |
| 通信方式 | 依赖网络通信（如RPC、消息队列），延迟敏感 | 通常通过高速局域网通信，延迟较低 |
| 扩展性 | 可动态扩展（如云原生架构） | 扩展需手动调整（如新增服务器节点） |
| 典型场景 | 跨地域服务（电商系统、区块链） | 高性能计算（HPC）、Web服务器集群 |
关键联系
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协作共性
- 两者都通过多台机器协作提升性能或可靠性，例如：
- 分布式数据库（如Cassandra）可能运行在集群上。
- Kubernetes集群本身是集群技术，但支持部署分布式微服务。
- 两者都通过多台机器协作提升性能或可靠性，例如：
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技术重叠
- 均需解决负载均衡、故障转移、一致性等问题。
- 例如：Redis Cluster既是集群，也具备分布式数据分片特性。
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混合架构
- 现代系统常结合两者优势，如：
- 云计算平台（AWS/Azure）：底层是物理集群，对外提供分布式服务（如S3存储）。
- 大数据系统（Hadoop）：YARN管理集群资源，HDFS实现分布式存储。
- 现代系统常结合两者优势，如：
实际案例对比
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集群案例
- Web服务器集群：Nginx反向代理将请求分发到多台同构的Tomcat服务器。
- 高性能计算：天气预报模型在超级计算机的多个节点上并行运算。
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分布式系统案例
- 区块链网络：全球节点共同维护账本，节点功能异构（矿工、全节点等）。
- 微服务架构：订单服务、支付服务独立部署，通过API网关协作。
选择建议
- 用集群：若需集中式管理或同构任务（如渲染农场、数据库主从复制）。
- 用分布式系统：若需地理分布、功能解耦或弹性扩展（如跨国电商系统）。
总结
- 集群是“多台机器像一台一样工作”（强调统一性），分布式系统是“多台机器协作完成一件工作”（强调分工）。
- 随着云原生技术的发展，两者的界限逐渐模糊（如Service Mesh既管理分布式服务，又依赖集群调度）。