分布与并行计算知识点

共 9 个知识点：说明、结构示例与课后练习

从软件/系统结构到 GFS、MapReduce、云原生与阿里云实践，建议先建立整体图景再深入。

并行基础

多线程与并行分解 考试重点

从串行算法挖掘并发性：任务分解、数据分解、共享资源互斥与线程映射。

图文讲解 5 道习题
学习 练习

系统结构

Socket 与客户服务器 考试重点

Socket API、流式/数据报、C/S 会话与有状态/无状态服务器设计。

图文讲解 5 道习题
学习 练习
中心化与 P2P 结构 考试重点

C/S 多层、结构化/无结构/分层 P2P 与混合型。

图文讲解 5 道习题
学习 练习

软件结构

分层与对象模式 考试重点

分布式软件常用分层、对象等方式组织。

图文讲解 5 道习题
学习 练习

存储与计算

GFS 与 MapReduce 考试重点

GFS 容错大文件存储；MapReduce 大规模批处理。

图文讲解 5 道习题
学习 练习
Spanner / Calvin 等事务系统 考试重点

授时、确定性调度等支撑全球规模强事务。

图文讲解 5 道习题
学习 练习

新型系统

图计算 / 分布式 ML / 联邦学习

Pregel/GraphLab、分布式训练与联邦学习。

图文讲解 5 道习题
学习 练习
云原生与边缘计算

容器、微服务与设备-边缘-云协同。

图文讲解 5 道习题
学习 练习

云实践

阿里云 ECS/OSS/SLB/RDS

计算、对象存储、负载均衡与云数据库映射课程概念。

图文讲解 5 道习题
学习 练习

学习建议

  1. 经典架构模式：从分层、MVC 入手，再对比 MVVM、管道、事件驱动与微服务。
  2. 架构描述：用 4+1 视图写清逻辑/进程/开发/物理与场景。
  3. 数据访问与云：理解 ORM 边界，再用 SLB、OSS、RDS 等组合部署。