什么是分布式系統：
原來有一個20多萬行代碼的系統，現在拆分成20個小系統，每個小系統1萬多行代碼。原本代碼之間都是直接基於spring調用，現在拆開來了，20個小系統部署在不同的機器上，得基於分布式服務框架（比如dubbo）搞一個rpc調用，接口與接口之間通過網絡通信來請求和響應。
分布式系統可以大概分成兩類。
1、底層的分布式系統。
比如hadoop hdfs（分布式存儲系統）、hadoop mapreduce,spark（分布式計算系統）、storm（分布式流式計算系統）、elasticsearch（分布式搜索系統）、kafka（分布式發布訂閱消息系統）等
2、分布式業務系統。
分布式業務系統就是比如說把原來用java開發的一個大塊的系統，給拆分成多個子系統，多個子系統之間互相調用，形成一個整體的大系統。比如一個電商系統，一般會拆分成商品中心、購物車、訂單中心、促銷中心、支付中心、WMS、庫存中心、物流中心等，每一個中心會做成獨立一個子系統，獨立部署，各個子系統之間互相調用，協同，組成一個大型的電商系統。前面大白話來解釋什么是分布式系統說的也是分布式業務系統。
分布式
分布式的目的：
- 1.高可用：主機掛掉后，自動故障轉移，使前端服務對用戶無影響
- 2.讀寫分離：將主機讀壓力分流到從機上，可實現負載均衡，提高效率
分布式系統通信可采用面向消息的中間件ActiveMQ，RabbitMQ等
分布式計算可采用mapreduce
分布式存儲是可用Hbase,redis,mongoDB
分布式監控可用zookeeper:核心是原子廣播，這個機制保證了各個Server之間的同步，實現這個機制的協議叫Zap協議，有兩種模式：恢復模式（選主）和廣播模式（同步），服務啟動或主機宕機時，采用恢復模式，選出主機，且大多數Server完成了和leader的狀態同步以后，恢復模式就結束了。狀態同步保證了leader和Server具有相同的系統狀態。
CAP原則又稱CAP定理，指的是在一個分布式系統中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區容錯性），三者不可得兼
- 一致性（C）：在分布式系統中的所有數據備份，在同一時刻是否同樣的值。（等同於所有節點訪問同一份最新的數據副本）
- 可用性（A）：在集群中一部分節點故障后，集群整體是否還能響應客戶端的讀寫請求。（對數據更新具備高可用性）
- ● 分區容錯性（P）：以實際效果而言，分區相當於對通信的時限要求。系統如果不能在時限內達成數據一致性，就意味着發生了分區的情況，必須就當前操作在C和A之間做出選擇。
主從復制用單向鏈表更穩定，master和slave在同一局域網內時連接更穩定