一、分布式系统和集中式系统的区别有哪些
随着信息技术的不断发展和应用，分布式系统和集中式系统成为了现代计算领域中的两个重要概念，这两种系统在很多方面都有所差异，具体的区别包括：
1、系统架构区别
集中式系统是指整个系统的控制和决策中心集中在一个地方，所有的计算资源和数据都集中存储在中心节点上。这意味着所有的计算任务都由中心节点来执行，其他节点只是提供数据和接收结果。集中式系统的架构简单明了，易于管理和维护。
分布式系统是指系统的控制和决策分散在多个节点上，每个节点都具有一定的自治能力。数据和计算任务在不同的节点上分布存储和执行。分布式系统的架构更加灵活和可扩展，能够更好地适应大规模数据处理和高并发访问的需求。
2、数据存储区别
在集中式系统中，所有的数据都集中存储在中心节点上。这种存储方式具有一定的优点，例如集中管理和控制、数据一致性等。然而，由于数据存储在单一节点上，当该节点出现故障时，整个系统将无法正常工作。
分布式系统采用分布式存储方式，将数据分散存储在不同的节点上。这种方式可以提高系统的可靠性和容错性，即使某些节点发生故障，系统仍然可以继续工作。同时，分布式存储还可以提供更好的数据访问性能，通过并行处理和负载均衡来提高系统的吞吐量和响应速度。
3、任务分配区别
在集中式系统中，所有的计算任务由中心节点来分配和调度。其他节点只是提供数据和执行指令。这种方式可以确保任务的统一管理和调度，但也存在单点故障的风险，一旦中心节点发生故障，整个系统将无法正常工作。
分布式系统采用分布式任务调度方式，将计算任务分散到不同的节点上并行执行。这种方式可以提高系统的计算能力和效率，同时也增加了系统的可靠性和容错性。分布式任务调度可以根据节点的负载情况和网络状况来动态调整任务分配策略，以实现更好的性能和资源利用率。
4、应用场景区别
集中式系统适用于对数据一致性要求较高的场景，例如金融交易系统、关键业务系统等。由于所有的数据和计算任务都集中在一个节点上，可以更好地保证数据的一致性和安全性。
分布式系统适用于对数据处理能力和并发访问能力要求较高的场景，例如大规模数据分析、云计算平台等。分布式系统可以通过横向扩展的方式来增加计算节点和存储节点，以满足系统的需求。
二、分布式系统好还是集中式系统好
分布式系统和集中式系统对比起来，各有各的优缺点，到底哪个更好并不能一概而论：
1、集中式系统的最大的特点就是部署结构非常简单，无需考虑如何对服务进行多节点的部署，也就不用考虑各节点之间的分布式协作问题。但是，由于采用单机部署。很可能带来系统大而复杂、难于维护、发生单点故障（单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络，从而导致整个系统或者网络的瘫痪）、扩展性差等问题。
2、和集中式系统相比，分布式系统的性价比更高、处理能力更强、可靠性更高、也有很好的扩展性。但是，分布式在解决了网站的高并发问题的同时也带来了一些其他问题。首先，分布式的必要条件就是网络，这可能对性能甚至服务能力造成一定的影响。其次，一个集群中的服务器数量越多，服务器宕机的概率也就越大。另外，由于服务在集群中分布是部署，用户的请求只会落到其中一台机器上，所以，一旦处理不好就很容易产生数据一致性问题。
综合来看，哪个系统好，要看应用场景的需求，集中式系统适用于对数据一致性要求较高的场景，而分布式系统适用于对数据处理能力和并发访问能力要求较高的场景。
