一、什么是分布式系统
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。。。
在很多文章中，主要讲分布式系统分为分布式计算（computation）与分布式存储（storage）。计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。
那么分布式系统怎么将任务分发到这些计算机节点呢，很简单的思想，分而治之，即分片（partition）。对于计算，那么就是对计算任务进行切换，每个节点算一些，最终汇总就行了，这就是MapReduce的思想；对于存储，更好理解一下，每个节点存一部分数据就行了。当数据规模变大的时候，Partition是唯一的选择，同时也会带来一些好处：
（1）提升性能和并发，操作被分发到不同的分片，相互独立
（2）提升系统的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不会受到影响
二、分片Partition与复制集Replication
理想的情况下，有分片就行了，但事实的情况却不大理想。原因在于，分布式系统中有大量的节点，且通过网络通信。单个节点的故障（进程crash、断电、磁盘损坏）是个小概率事件，但整个系统的故障率会随节点的增加而指数级增加，网络通信也可能出现断网、高延迟的情况。在这种一定会出现的“异常”情况下，分布式系统还是需要继续稳定的对外提供服务，即需要较强的容错性。最简单的办法，就是冗余或者复制集（Replication），即多个节点负责同一个任务，最为常见的就是分布式存储中，多个节点复杂存储同一份数据，以此增强可用性与可靠性。同时，Replication也会带来性能的提升，比如数据的locality可以减少用户的等待时间。
下面这种来自Distributed systems for fun and profit 的图形象生动说明了Partition与Replication是如何协作的。
Partition和Replication是解决分布式系统问题的一记组合拳，很多具体的问题都可以用这个思路去解决。但这并不是银弹，往往是为了解决一个问题，会引入更多的问题，比如为了可用性与可靠性保证，引用了冗余（复制集）。有了冗余，各个副本间的一致性问题就变得很头疼，一致性在系统的角度和用户的角度又有不同的等级划分。如果要保证强一致性，那么会影响可用性与性能，在一些应用（比如电商、搜索）是难以接受的。如果是最终一致性，那么就需要处理数据冲突的情况。CAP、FLP这些理论告诉我们，在分布式系统中，没有最佳的选择，都是需要权衡，做出最合适的选择。
三、分布式系统挑战
分布式系统需要大量机器协作，面临诸多的挑战：
第一，异构的机器与网络：
分布式系统中的机器，配置不一样，其上运行的服务也可能由不同的语言、架构实现，因此处理能力也不一样；节点间通过网络连接，而不同网络运营商提供的网络的带宽、延时、丢包率又不一样。怎么保证大家齐头并进，共同完成目标，这四个不小的挑战。
第二，普遍的节点故障：
虽然单个节点的故障概率较低，但节点数目达到一定规模，出故障的概率就变高了。分布式系统需要保证故障发生的时候，系统仍然是可用的，这就需要监控节点的状态，在节点故障的情况下将该节点负责的计算、存储任务转移到其他节点
第三，不可靠的网络：
节点间通过网络通信，而网络是不可靠的。可能的网络问题包括：网络分割、延时、丢包、乱序。
相比单机过程调用，网络通信最让人头疼的是超时：节点A向节点B发出请求，在约定的时间内没有收到节点B的响应，那么B是否处理了请求，这个是不确定的，这个不确定会带来诸多问题，最简单的，是否要重试请求，节点B会不会多次处理同一个请求。
总而言之，分布式的挑战来自不确定性，不确定计算机什么时候crash、断电，不确定磁盘什么时候损坏，不确定每次网络通信要延迟多久，也不确定通信对端是否处理了发送的消息。而分布式的规模放大了这个不确定性，不确定性是令人讨厌的，所以有诸多的分布式理论、协议来保证在这种不确定性的情况下，系统还能继续正常工作。
四、为什么你要使用分布式？
分布式系统并非灵丹妙药，解决问题的关键还是看你对问题本身的了解。通常我们需要使用分布式的常见理由是：
为了性能扩展——系统负载高，单台机器无法承载，希望通过使用多台机器来提高系统的负载能力
为了增强可靠性——软件不是完美的，网络不是完美的，甚至机器本身也不可能是完美的，随时可能会出错，为了避免故障，需要将业务分散开保留一定的冗余度。在以提供 Service 为主的服务端软件开发过程中常常遇到这些问题。
五、一些分布式方案能解决你的问题，另一些却不能，要学会的其实是选择
笼统的讨论分布式没有太大的意义，就如我刚才所谈的，实际上分布式很容易实现。真正难的地方在于如何选择正确的分布方案。
例如，当你想要建立一个分布式的数据管理系统的时候，你就必须得面对“一致性”问题。如果你对数据一致性要求很高，你就不得不容忍一些缺陷例如规模伸缩困难；而如果你放弃它，你可以轻松伸缩规模，但你必须解决好由此带来的一系列数据不一致导致的问题。（CAP 问题）
于是你会意识到，有许多种分布方案，为了正确解决你的问题，你需要对每一个方案都进行了解，并评估，选择不同的方案有时候区别不大，有时候却会深刻的影响整个系统中其他部分的工作方式，甚至影响用户界面中用户操作时的流程。这是我们学习分布式系统的重点所在。
六、分布式学习入门——基础知识要点
如我前面所讲，分布式入门不难。主要包含如下知识点：
Process（进程）。在分布式系统中，进程是基本单元。
通信协议。Process 间需要相互配合才能完成工作，因此通信协议是最基本要解决的问题。这部分其实挺复杂，牵涉面光，不过核心还是抓住两方面，一是存在哪些需求，二是各个协议如何满足这些需求命名法。两个 Process 要通信，必须相互知道对方的名字，名字可以是数字，也可以是结构化的字符串。例如众所周知域名系统就是一种命名方案，但是方案还有很多，各有特点协作。
上面都在谈 Process 之间的通信，可是为什么要通信？因为要协作。协作是个复杂的主题，其中最基本最基本的一个问题就是同步问题。而聊同步问题必然要聊“锁”……知识点就这么展开了。
上面几点是最基础的知识。了解了这些其实就算入门了。可是如何进阶呢？那么必然要开始学习下面的问题：
一致性。数据存储时，最基本的问题。其实也是实际设计系统时常常需要反复考虑的问题
容错。冗余是容错的基础，但并不是全部，分布式本身为实现容错提供了一些便利，这也是实际设计系统时常常需要考虑的问题
以上都是分布式系统的理论基础，上海尚学堂Java学科在年前做了重大改进更新，加入了分布式系统课程，详情可以点击 上海java培训 查看上海尚学堂Java课程大纲和详情。获取免费资料或者试听资格可以联系客服咨询。
本文部分参考：xybaby https://www.cnblogs.com/xybab...