Linux Context与分布式计算的关系
Linux Context指进程的执行环境（包括寄存器值、堆栈、内存映射等），是进程调度的核心对象。分布式计算需要跨节点协调多个进程的执行，而Linux Context的上下文切换（保存/恢复进程状态）和**进程间通信（IPC）**机制是实现分布式计算的基础——上下文切换确保节点能高效切换任务，IPC则保障节点间数据同步与交互。
1. 基于MPI的分布式任务分配
MPI（Message Passing Interface）是分布式计算的经典标准，通过定义进程间通信规则（如MPI_Send/MPI_Recv），实现跨节点的任务划分与结果汇总。
MPI_Init初始化环境，MPI_Comm_size获取总进程数，MPI_Comm_rank获取当前进程ID（主节点通常为rank 0）；MPI_Send发送任务ID）；MPI_Recv接收任务，执行计算后将结果返回主节点；mpicc编译MPI程序（如mpicc -o task_dist task_dist.c），通过mpirun指定节点数量（-np 4）和主机文件（--hostfile hostfile）运行。2. 基于ZMQ的轻量级进程通信
ZMQ（ZeroMQ）是高性能异步通信库，支持多种通信模式（如PUSH/PULL、PUB/SUB），适用于分布式系统中的节点间数据传输。
sudo apt-get install libzmq3-dev）；zmq.PUSH），绑定到指定端口（如tcp://*:5555），向从节点推送任务（如push_socket.send_string("Task 1")）；zmq.PULL），连接到主节点地址（如tcp://192.168.1.2:5555），接收任务并处理（如result = pull_socket.recv_string()）；concurrent.futures.ThreadPoolExecutor实现多线程异步处理，提升任务吞吐量。3. 基于Hadoop的分布式数据处理
Hadoop是开源分布式计算框架，核心功能是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型），适用于大规模数据批处理。
PATH包含Hadoop bin目录），配置core-site.xml（指定HDFS地址）、hdfs-site.xml（配置NameNode/ DataNode目录）；hdfs dfs -put input.txt input将本地文件上传到HDFS；Mapper（如TokenizerMapper分词）和Reducer（如IntSumReducer统计词频），打包为JAR文件；hadoop jar命令提交作业（如hadoop jar wordcount.jar WordCount input output），Hadoop自动将任务分配到集群节点执行。4. 基于共享内存的高效数据共享
共享内存是Linux中最快的IPC机制，允许多个进程直接访问同一块物理内存，适用于分布式系统中高频数据交换场景（如实时计算）。
shmget函数（指定key、大小、权限）创建共享内存段（如int shmid = shmget(ftok("shmfile", 65), 1024, 0666|IPC_CREAT)）；shmat函数将共享内存附加到进程地址空间（如char *shm_addr = (char*)shmat(shmid, NULL, 0)）；shm_addr指针直接读写共享内存（如strcpy(shm_addr, "Shared Data")）；shmdt分离共享内存（如shmdt(shm_addr)），使用shmctl删除共享内存段（如shmctl(shmid, IPC_RMID, NULL)）。semaphore）实现进程同步，避免数据竞争。5. 基于进程迁移的负载均衡
进程迁移是将进程从一个节点移动到另一个节点的技术，用于动态调整负载，提升分布式系统整体性能。