从刚接触编程开始，就听周围大佬戏说分布式架构、各种高并发场景。唬得本萌新一愣一愣的。总盼望自己有一天可以像他们一样秀操作（话外音：陈独秀同志请坐下，李大钊同志有话说。手动滑稽）。慢慢的随着自己编程能力提高，项目经验丰富，也能一窥其中门道。原来分布式系统早已存在，并在上世纪七八十年代就已经有各种分布式系统出现。只是在互联网时代，分布式系统才大放异彩，被更多的人了解、运用。本文从三个方面阐述分布式系统。
一、"拆"出来的分布式
对于系统：“大系统小做”，其精髓在于一个拆。对一个大的复杂系统，首先拆成多个子系统。每个子系统自己的存储/Service/接口层，各个子系统独立开发、测试、部署、运维。从团队管理角度讲，也可以不同团队用自己熟悉的语言体系，团队之间基于多种协议进行接口调用，职责清晰，各司其职。
小系统也可以在业务需要时进行适当拆分，在一个系统里面，某个模块复杂到一定程度，会把它抽出来，单独做成一个系统；而在初期，很大简单模块，可能不回拆分，集中在一个系统里面。
对于存储：非关系型数据库，比如MongoDB，其天生就是分布式的，很容易实现数据的分片。关系型数据库，比如mysql，或者其它关系型数据库，就会设计到读写分离或分区分库分表。而分库分表，就会涉及到几个关键性的问题：切分维度，join的处理，分布式事务。
对于计算：数据分拆：一个大的数据集，拆分成多个小的数据集，并行计算。比如大规模数据归并排序，任务分拆：把一个长的任务，拆分成几个环节，各个环节并行计算。Java中多线程的Fork/Join框架，Hadoop中的Map/Reduce，都是计算分拆的典型框架。其思路都是相似的，先分拆计算，再合并结果。再比如分布式的搜索引擎中，数据分拆，分别建索引，查询结果再合并。
将系统各种拆分后，只能算一个分布式雏形。并不能应用于实际生产环境。其中还会涉及到对并发和对数据的缓存处理。
二、为什么要用分布式
当一个互联网业务获得大众欢迎的时候，最显著碰到的技术问题，就是服务器非常繁忙。当每天有1000万个用户访问你的网站时，无论你使用什么样的服务器硬件，都不可能只用一台机器就承载的了。因此，在互联网程序员解决服务器端问题的时候，必须要考虑如何使用多台服务器，为同一种互联网应用提供服务，这就是所谓“分布式系统”的来源。然而，大量用户访问同一个互联网业务，所造成的问题并不简单。从表面上看，要能满足很多用户来自互联网的请求，最基本的需求就是所谓性能需求：用户反应网页打开很慢，或者网游中的动作很卡等等。而这些对于“服务速度”的要求，实际上包含的部分却是以下几个：高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡。高吞吐，意味着你的系统，可以同时承载大量的用户使用。这里关注的整个系统能同时服务的用户数。这个吞吐量肯定是不可能用单台服务器解决的，因此需要多台服务器协作，才能达到所需要的吞吐量。而在多台服务器的协作中，如何才能有效的利用这些服务器，不致于其中某一部分服务器成为瓶颈，从而影响整个系统的处理能力，这就是一个分布式系统，在架构上需要仔细权衡的问题。高并发是高吞吐的一个延伸需求。当我们在承载海量用户的时候，我们当然希望每个服务器都能尽其所能的工作，而不要出现无谓的消耗和等待的情况。然而，软件系统并不是简单的设计，就能对同时处理多个任务，做到“尽量多”的处理。很多时候，我们的程序会因为要选择处理哪个任务，而导致额外的消耗。这也是分布式系统解决的问题。低延迟对于人数稀少的服务来说不算什么问题。然而，如果我们需要在大量用户访问的时候，也能很快的返回计算结果，这就要困难的多。因为除了大量用户访问可能造成请求在排队外，还有可能因为排队的长度太长，导致内存耗尽、带宽占满等空间性的问题。如果因为排队失败而采取重试的策略，则整个延迟会变的更高。所以分布式系统会采用很多请求分拣和分发的做法，尽快的让更多的服务器来出来用户的请求。但是，由于一个数量庞大的分布式系统，必然需要把用户的请求经过多次的分发，整个延迟可能会因为这些分发和转交的操作，变得更高，所以分布式系统除了分发请求外，还要尽量想办法减少分发的层次数，以便让请求能尽快的得到处理由于互联网业务的用户来自全世界，因此在物理空间上可能来自各种不同延迟的网络和线路，在时间上也可能来自不同的时区，所以要有效的应对这种用户来源的复杂性，就需要把多个服务器部署在不同的空间来提供服务。同时，我们也需要让同时发生的请求，有效的让多个不同服务器承载。所谓的负载均衡，就是分布式系统与生俱来需要完成的功课。由于分布式系统，几乎是解决互联网业务承载量问题，的最基本方法，所以作为一个服务器端程序员，掌握分布式系统技术就变得异常重要了。然而，分布式系统的问题，并非是学会用几个框架和使用几个库，就能轻易解决的，因为当一个程序在一个电脑上运行，变成了又无数个电脑上同时协同运行，在开发、运维上都会带来很大的差别。
三、分布式的特点
随着业务的发展，应用规模不断扩大，系统内部应用越来越多。常规的垂直架构已经无法应对复杂业务带来的各种挑战。通过将业务公共能力抽象成原子服务，对复杂应用进行水平拆分和服务化，实现服务消费者和提供者的解耦。
分布式系统最大的特点是可扩展性，它能够适应需求变化而扩展。企业级应用需求经常随时间而不断变化，这也对企业级应用平台提出了很高的要求。企业级应用平台必须要能适应需求的变化，即具有可扩展性。比如移动互联网2C应用，随着互联网企业的业务规模不断增大，业务变得越来越复杂，并发用户请求越来越多，要处理的数据也越来越多，这个时候企业级应用平台必须能够适应这些变化，支持高并发访问和海量数据处理。
分布式系统的核心理念是让多台服务器协同工作，完成单台服务器无法处理的任务，尤其是高并发或者大数据量的任务。分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成的。每个服务器都是一台独立的PC机，服务器之间通过内部网络连接，内部网络速度一般比较快。因为分布式集群里的服务器是通过内部网络松散耦合，各节点之间的通讯有一定的网络开销，因此分布式系统在设计上尽可能减少节点间通讯。
分布式系统最大的特点是廉价高效：由成本低廉的PC服务器组成的集群，在性能方面能够达到或超越大型机的处理性能，在成本上远低于大型机。这也是分布式系统最吸引人之处。成本低廉的PC服务器在硬件可靠性方面比大型机相去甚远，于是分布式系统由软件来对硬件进行容错，通过软件来保证整体系统的高可靠性。