分布式系统是一种将计算任务分散到多个计算机节点上执行的系统。这种系统能够有效地处理大量的数据和复杂的计算任务，提高系统的可靠性和性能。分布式系统的基本框架包括以下几个部分：
1. 数据存储层：这是分布式系统中存储数据的地方。数据存储层通常使用分布式数据库技术，如Hadoop HDFS、Cassandra等。这些技术可以将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可用性和容错性。
2. 应用层：这是分布式系统中运行应用程序的地方。应用层通常使用微服务架构，将不同的功能模块拆分成独立的服务，以提高系统的可扩展性和可维护性。此外，应用层还支持负载均衡、熔断器等功能，以提高系统的可靠性和稳定性。
3. 网络通信层：这是分布式系统中实现不同节点之间通信的桥梁。网络通信层通常使用消息队列、RPC（远程过程调用）等技术，确保数据的一致性和完整性。
4. 资源管理层：这是分布式系统中负责分配和管理资源的组件。资源管理层通常使用容器化技术（如Docker、Kubernetes等），将应用和依赖项打包成一个可移植的容器，从而实现资源的快速部署和弹性伸缩。
5. 监控与日志层：这是分布式系统中用于监控系统状态和记录操作日志的功能。监控与日志层通常使用Prometheus、ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等工具，实时监控系统性能指标，记录系统操作日志，便于故障排查和问题定位。
核心架构概览：
1. 分片（Sharding）：将数据分散到多个节点上，以减少单个节点的压力，提高系统的可用性和容错性。分片技术可以采用垂直分片（将数据按列进行分片）或水平分片（将数据按行进行分片）。
2. 副本（Replication）：在多个节点上复制数据，以防止数据丢失和保证数据的一致性。副本数量可以根据业务需求和系统规模进行调整。
3. 缓存（Caching）：将常用的数据存储在内存中，以减少磁盘访问次数，提高系统的响应速度。缓存技术可以采用本地缓存（如Redis）或分布式缓存（如Memcached、Redis Cluster）。
4. 负载均衡（Load Balancing）：根据业务需求和系统规模，将请求分发到不同的节点上，以提高系统的吞吐量和可用性。负载均衡技术可以采用轮询、IP哈希、权重等策略。
5. 容错（Fault Tolerance）：通过冗余设计、故障转移、数据备份等方式，确保系统在出现故障时能够继续提供服务。常见的容错技术有双机热备、主从复制、故障切换等。
6. 弹性伸缩（Elastic Scaling）：根据业务需求和系统性能指标，动态调整资源分配，以满足系统的高可用性和可扩展性。弹性伸缩技术可以采用自动扩缩容、按需付费等模式。
