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学术大学

计算机科学与技术学院

面向大规模数据分析的
分布式系统架构研究

毕业论文答辩

研究背景与意义

探索前沿，奠定基础

答辩人：张三

指导教师：李四教授

报告结构

研究背景

核心理论

系统设计

实验分析

结论展望

致谢

研究方法论

采用文献研究法，系统梳理了分布式系统领域的发展脉络。

通过案例分析法，深入剖析现有主流系统的优缺点。

结合实验验证法，对本文提出的架构进行性能评估。

系统核心架构图

架构说明

本系统采用微服务架构，分为数据采集、数据处理、数据存储和数据应用四个核心模块，模块间通过消息队列解耦。

关键技术：负载均衡

我们设计并实现了一种基于动态反馈的自适应负载均衡算法，能够根据节点的实时负载情况动态调整请求分发策略，有效避免单点过载问题。

数据存储方案

混合存储策略

系统采用混合存储方案。对于元数据和索引数据，我们使用关系型数据库以保证事务一致性。对于海量的日志和文件数据，则采用分布式文件系统，以实现高吞吐和横向扩展能力。

系统界面展示

系统的三个创新点

自适应负载均衡

提出一种基于实时反馈的自适应负载均衡算法，显著提升系统在高并发场景下的稳定性。

混合式数据存储

结合关系型数据库和分布式文件系统，兼顾了数据一致性与海量数据的高效读写。

多维度安全防护

构建了从网络层到应用层的多级安全防护体系，有效保障数据安全与服务可用性。

性能测试：吞吐量对比

实验结论

在相同硬件配置和并发请求数下，本系统（蓝色）相较于基线系统（灰色），吞吐量（QPS）平均提升了23.7%。

核心发现：自适应负载均衡算法是性能提升的关键因素。

多维度性能指标

CPU使用率

响应时间分布

平均响应时间

45 ms

系统可用性

99.99 %

国内外研究现状综述

国内外在分布式系统领域的研究已相当深入。国外方面，谷歌的MapReduce、GFS和Bigtable奠定了大数据处理的“三驾马车”基础，其后继者如Spanner、F1等在一致性和全球分布式方面做出了巨大突破。亚马逊的Dynamo则开创了最终一致性NoSQL数据库的先河。

国内方面，阿里巴巴、腾讯等互联网巨头在借鉴国外先进经验的基础上，也发展出了符合自身业务需求的分布式技术体系，如阿里的OceanBase、腾讯的TDSQL等，在金融级高可用和高性能方面表现出色。

本文的核心贡献在于，提出了一套兼顾高性能、高可用与高可扩展性的分布式系统设计范式，并通过实验验证了其有效性。

核心结论

致谢

感谢各位评委老师的聆听

Q & A

敬请批评指正