分布式系统意义：
- 升级单机处理能力的性价比越来越低
- 单机处理能力存在瓶颈
- 稳定性和可用性
基础理论
多进程
- 多线程共享了进程的内存空间，多进程内存空间是独立的。
- 多进程的单个进程出现问题，有可能不会造成整体不可用（取决于实现）
多线程
- 基于共享容器协同的多线程模式
- 使用线程安全的容器和对象
- 使用锁
通过事件协同的多线程模式
- A线程需要等待B线程传递消息或事件
- A线程与B现成获取锁的顺序有问题产生了死锁
网络IO实现方式
BIO 阻塞
Socket套接字需要使用一个线程来处理，若要支持更多的并发，就需要更多的线程。
NIO 非阻塞
基于事件驱动思想，采用Reactor模式（反应堆）
通过 Reactor 对所有的客户端Socket做处理，分发到不同的线程中处理。
AIO 异步IO
采用Proactor模式，
NIO的通知是发生在动作之前，比如可读可写的时候，进行读写
AIO的通知发生在动作之后，比如读写已经完毕，发出通知
如何从单机扩展到分布式
业务拆分，业务分层，多业务多机
服务化
透明代理，比如负载均衡
非透明代理，服务提供者
名称服务模式，收集处理服务器的调用列表，提供给请求服务器，由请求服务器进行负载均衡工作
规则服务模式，不仅仅收集处理服务器的调用列表，还提供请求服务器应该请求哪个具体的处理服务器
master->worker 模式，这种方式刚多的关注任务的分发与管理
分布式系统的难点
- 全局时钟
- 单点
- 分布式事务
最终一致性
ACID 事务具有的属性，原子性，一致性，隔离性，持久性
CAP 一致性，可用性，分区容错性。分布式系统无法实现 CAP
BASE 基本可用，柔性事务，最终一致性
服务框架
业务拆分，应用之间没有交互，或者很少交互
数据访问层
分布式事务：分布式事务规范->XA，事务参与者，支持事务的服务器，资源服务器，事务管理器
两阶段提交，传统是提交，或者回滚。两阶段提交在提交之前增加了准备阶段。问题比较多。必要的情况下建议使用。
比两阶段提交更轻量的是Paxos协议
其他
ID 发号器
消息中间件