BAT技术大佬给的“分布式架构”笔记，限时分享
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了BAT技术大佬给的“分布式架构”笔记，限时分享相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一提起“分布式系统”，大家第一感觉就是高大上啊，深不可测啊。不少 Java 同学在找工作时也经常会被问懵圈的问题，到底怎么聊“分布式系统架构”？
为了不让大家在“泥潭”里爬太久，我搞到了来自 BAT 大佬的分布式架构资料，今天全部分享给你。
大佬说，关于分布式系统，并没有一个标准答案，说某某架构一定是最好的，毕竟不同的业务形态面对的挑战不一样。不过越是复杂的问题，越要抽丝剥茧，把它剥成简单的问题来看。
先分享一张图谱给大家，包含微服务集群核心组件、分布式架构解决方案等内容，感兴趣的同学可以在文末扫码领取高清完整版。
资料内容过于庞大，包含了分布式系统架构图谱+ Java 技能图谱+架构师图谱+开源框架源码+纯干货学习资料等等。
它解决了不少同学目前最关心的几个问题，今天我们就来具体聊一聊：
一、什么是分布式系统？
1、分布式系统一定是由多个节点组成的系统。
其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。
2、这些连通的节点上部署了我们的节点，并且相互的操作会有协同。
分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已。而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统。因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。
例如淘宝，平时大家都会使用，它本身就是一个分布式系统。我们通过浏览器访问淘宝网站时，这个请求的背后就是一个庞大的分布式系统在为我们提供服务，整个系统中有的负责请求处理，有的负责存储，有的负责计算，最终他们相互协调把最后的结果返回并呈现给用户。
二、分布式事务的实现有哪些方案？
分布式事务的实现主要有以下 5 种方案：
XA 方案
TCC 方案
本地消息表
可靠消息最终一致性方案
最大努力通知方案
三、CAP理论
C：数据一致性(consistency)所有节点拥有数据的最新版本
A：可用性(availability)数据具备高可用性
P：分区容错性(partition-tolerance)容忍网络出现分区，分区之间网络不可达。
在CAP理论中，C所表示的一致性是强一致性(每个节点的数据都是最新版本)，其实一致性还有其他级别的：
弱一致性：弱一致性是相对于强一致性而言，它不保证总能得到最新的值；
最终一致性(eventual consistency)：放宽对时间的要求，在被调完成操作响应后的某个时间点，被调多个节点的数据最终达成一致可用性的值域可以定义成0到100%的连续区间。
所以，CAP理论定义的其实是在容忍网络分区的条件下，“强一致性”和“极致可用性”无法同时达到。
更多分布式问题，比如：
分布系统的设计，分布式系统的模型
微服务都有什么好处
微服务都有哪些框架或中间件啊？SpringCloud都有哪些组件啊，和阿里开源的这些有什么不同呢？如果要你用你该如何选择？
什么是SOA，SOA与微服务相比有什么优缺点？
如果要提高一个系统，该怎么做？如果要设计一个系统，要考虑哪些方面？
......
更多学习内容可在资料中进一步学习。
除此之外，资料中还包含诸多大厂面试的高频问题及解决方案，相信这能解决不少同学现阶段面临的问题。
等不及的同学
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