正文
虽然本人在前面也写过好几篇分布式系统相关的文章，主要包括CAP理论、分布式存储与分布式事务，但对于分布式系统，并没有一个跟清晰的概念 。分布式系统涉及到很多的技术、理论与协议，很多人也说，分布式系统是“入门容易，深入难”，我之前的学习也只算是管中窥豹，只见得其中一斑 。因此，一致希望能对分布式系统有一个更全面的认识，至少能够把分布式系统中的各个技术、理论串起来，了解他们在分布式系统分别解决什么问题，有哪些优秀的实现 。
我曾在 *** 上搜索过”如何学习分布式系统“，也在知乎上关注了该话题，但并没有看到一个全面的、有指导意义的答案 。本文的目标是给打算全面学习分布式系统的自己、以及感兴趣的读者指明一条可行的路径，使得之后的学习不再盲目 。
不过，我并没有越过这座山，我只是站在山前，从前人留下的痕迹揣测山的全貌与沟壑，臆想的成分居多，还望各位大师指点迷津 。
什么是分布式系统分布式系统是由一组通过 *** 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，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 *** 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（流量数据），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，其他分片也不会受到影响
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 *** 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，*** 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地对外提供服务，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 。
下面这种图形象生动说明了Partition与Replication是如何协作的 。
文章插图
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，没有更佳的选择，都是需要权衡，做出最合适的选择 。
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：
之一，异构的机器与 *** ：
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