java伺服器分布式

1. java的分布式開發怎麼實現後台模塊之間的數據交互

1、使用表單發送同步請求，實現數據交互。參數inputStr，參數intputlnt。
2、jave分布式開發採用服務端後台進行實現接收模塊之間的數據交互，點擊伺服器端來交換，點擊確認即可。

2. 如何用java 建立一個分布式系統

分布式架構的演進

系統架構演化歷程-初始階段架構

初始階段 的小型系統 應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上通俗稱為LAMP

特徵：
應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上。

描述：
通常伺服器操作系統使用Linux，應用程序使用PHP開發，然後部署在Apache上，資料庫使用MySQL，匯集各種免費開源軟體以及一台廉價伺服器就可以開始系統的發展之路了。

系統架構演化歷程-應用服務和數據服務分離

好景不長，發現隨著系統訪問量的再度增加，webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一台webserver

特徵：
應用程序、資料庫、文件分別部署在獨立的資源上。

描述：
數據量增加，單台伺服器性能及存儲空間不足，需要將應用和數據分離，並發處理能力和數據存儲空間得到了很大改善。

系統架構演化歷程-使用緩存改善性能

特徵：
資料庫中訪問較集中的一小部分數據存儲在緩存伺服器中，減少資料庫的訪問次數，降低資料庫的訪問壓力。

描述：
系統訪問特點遵循二八定律，即80%的業務訪問集中在20%的數據上。
緩存分為本地緩存和遠程分布式緩存，本地緩存訪問速度更快但緩存數據量有限，同時存在與應用程序爭用內存的情況。

系統架構演化歷程-使用應用伺服器集群

在做完分庫分表這些工作後，資料庫上的壓力已經降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發現系統的訪問又開始有變慢的趨勢了，這個時候首先查看資料庫，壓力一切正常，之後查看webserver，發現apache阻塞了很多的請求，而應用伺服器對每個請求也是比較快的，看來 是請求數太高導致需要排隊等待，響應速度變慢

特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，提升系統的並發處理能力，使得伺服器的負載壓力不再成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-資料庫讀寫分離

享受了一段時間的系統訪問量高速增長的幸福後，發現系統又開始變慢了，這次又是什麼狀況呢，經過查找，發現資料庫寫入、更新的這些操作的部分資料庫連接的資源競爭非常激烈，導致了系統變慢

特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，使得伺服器的負載壓力不在成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-反向代理和CDN加速

特徵：
採用CDN和反向代理加快系統的 訪問速度。

描述：
為了應付復雜的網路環境和不同地區用戶的訪問，通過CDN和反向代理加快用戶訪問的速度，同時減輕後端伺服器的負載壓力。CDN與反向代理的基本原理都是緩存。
系統架構演化歷程-分布式文件系統和分布式資料庫

隨著系統的不斷運行，數據量開始大幅度增長，這個時候發現分庫後查詢仍然會有些慢，於是按照分庫的思想開始做分表的工作

特徵：
資料庫採用分布式資料庫，文件系統採用分布式文件系統。

描述：
任何強大的單一伺服器都滿足不了大型系統持續增長的業務需求，資料庫讀寫分離隨著業務的發展最終也將無法滿足需求，需要使用分布式資料庫及分布式文件系統來支撐。
分布式資料庫是系統資料庫拆分的最後方法，只有在單表數據規模非常龐大的時候才使用，更常用的資料庫拆分手段是業務分庫，將不同的業務資料庫部署在不同的物理伺服器上。
系統架構演化歷程-使用NoSQL和搜索引擎

特徵：
系統引入NoSQL資料庫及搜索引擎。

描述：
隨著業務越來越復雜，對數據存儲和檢索的需求也越來越復雜，系統需要採用一些非關系型資料庫如NoSQL和分資料庫查詢技術如搜索引擎。應用伺服器通過統一數據訪問模塊訪問各種數據，減輕應用程序管理諸多數據源的麻煩。
系統架構演化歷程-業務拆分

特徵：
系統上按照業務進行拆分改造，應用伺服器按照業務區分進行分別部署。

描述：
為了應對日益復雜的業務場景，通常使用分而治之的手段將整個系統業務分成不同的產品線，應用之間通過超鏈接建立關系，也可以通過消息隊列進行數據分發，當然更多的還是通過訪問同一個數據存儲系統來構成一個關聯的完整系統。

縱向拆分：
將一個大應用拆分為多個小應用，如果新業務較為獨立，那麼就直接將其設計部署為一個獨立的Web應用系統

縱向拆分相對較為簡單，通過梳理業務，將較少相關的業務剝離即可。

橫向拆分：將復用的業務拆分出來，獨立部署為分布式服務，新增業務只需要調用這些分布式服務

橫向拆分需要識別可復用的業務，設計服務介面，規范服務依賴關系。

系統架構演化歷程-分布式服務

特徵：
公共的應用模塊被提取出來，部署在分布式伺服器上供應用伺服器調用。

描述：
隨著業務越拆越小，應用系統整體復雜程度呈指數級上升，由於所有應用要和所有資料庫系統連接，最終導致資料庫連接資源不足，拒絕服務。

Q：分布式服務應用會面臨哪些問題？

A：
(1) 當服務越來越多時，服務URL配置管理變得非常困難，F5硬體負載均衡器的單點壓力也越來越大。
(2) 當進一步發展，服務間依賴關系變得錯蹤復雜，甚至分不清哪個應用要在哪個應用之前啟動，架構師都不能完整的描述應用的架構關系。
(3) 接著，服務的調用量越來越大，服務的容量問題就暴露出來，這個服務需要多少機器支撐？什麼時候該加機器？
(4) 服務多了，溝通成本也開始上升，調某個服務失敗該找誰？服務的參數都有什麼約定？
(5) 一個服務有多個業務消費者，如何確保服務質量？
(6) 隨著服務的不停升級，總有些意想不到的事發生，比如cache寫錯了導致內存溢出，故障不可避免，每次核心服務一掛，影響一大片，人心慌慌，如何控制故障的影響面？服務是否可以功能降級？或者資源劣化？

Java分布式應用技術基礎

分布式服務下的關鍵技術：消息隊列架構

消息對列通過消息對象分解系統耦合性，不同子系統處理同一個消息
分布式服務下的關鍵技術：消息隊列原理

分布式服務下的關鍵技術：服務框架架構

服務框架通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務框架是一個點對點模型
服務框架面向同構系統
適合：移動應用、互聯網應用、外部系統

分布式服務下的關鍵技術：服務框架原理

分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排架構

服務匯流排同服務框架一樣，均是通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務匯流排是一個匯流排式的模型
服務匯流排面向同構、異構系統
適合：內部系統

分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排原理

分布式架構下系統間交互的5種通信模式

request/response模式（同步模式）：客戶端發起請求一直阻塞到服務端返回請求為止。

Callback（非同步模式）：客戶端發送一個RPC請求給伺服器，服務端處理後再發送一個消息給消息發送端提供的callback端點，此類情況非常合適以下場景：A組件發送RPC請求給B，B處理完成後，需要通知A組件做後續處理。

Future模式：客戶端發送完請求後，繼續做自己的事情，返回一個包含消息結果的Future對象。客戶端需要使用返回結果時，使用Future對象的.get(),如果此時沒有結果返回的話，會一直阻塞到有結果返回為止。

Oneway模式：客戶端調用完繼續執行，不管接收端是否成功。

Reliable模式：為保證通信可靠，將藉助於消息中心來實現消息的可靠送達，請求將做持久化存儲，在接收方在線時做送達，並由消息中心保證異常重試。
五種通信模式的實現方式-同步點對點服務模式

五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式1

五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式2

五種通信模式的實現方式-非同步廣播消息模式

分布式架構下的服務治理

服務治理是服務框架/服務匯流排的核心功能。所謂服務治理，是指服務的提供方和消費方達成一致的約定，保證服務的高質量。服務治理功能可以解決將某些特定流量引入某一批機器，以及限制某些非法消費者的惡意訪問，並在提供者處理量達到一定程度是，拒絕接受新的訪問。

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務管理

可以知道你的系統，對外提供了多少服務，可以對服務進行升級、降級、停用、權重調整等操作
可以知道你提供的服務，誰在使用，因業務需求，可以對該消費者實施屏蔽、停用等操作

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務監控
可以統計服務的每秒請求數、平均響應時間、調用量、峰值時間等，作為服務集群規劃、性能調優的參考指標。

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務路由

基於服務框架Dubbo的服務治理-服務保護

基於服務匯流排OSB的服務治理-功能介紹

基於服務匯流排OSB的服務治理

Q：Dubbo到底是神馬？
A：
淘寶開源的高性能和透明化的RPC遠程調用服務框架
SOA服務治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：

-結束-

3. Java-JAVA中都有哪幾種分布式實現方式，各有什麼優缺點

常用的有EJB、rmi、Web Service，還有Hessian、NIO等，它們的優缺點比較比下：
1：EJB
優勢：可擴展性好，安全性強，支持分布式事務處理。
劣勢：不能跨語言；配置相對復雜，不同J2EE容器之間很難做無縫遷移。
2:rmi
優勢：面向對象的遠程服務模型；基於TCP協議上的服務，執行速度快。
劣勢：不能跨語言；每個遠程對象都要綁定埠，不易維護；不支持分布式事務JTA,RMI框架對於安全性、事務、可擴展性的支持非常有限。
3： Web Service
優勢：跨語言、跨平台，SOA思想的實現；安全性高；可以用來兼容legacy系統的功能
劣勢：性能相對差，不支持兩階段事務
4：Hessian
優勢：使用簡單，速度快；跨語言，跨平台；可以用來兼容legacy系統的功能。
劣勢：安全性的支持不夠強，不支持兩階段事務。
5：NIO(Mina/Netty)
優點：基於TCP通信，效率上高於HTTP的方式，非阻塞IO應對高並發綽綽有餘。根據具體的需要制定數據傳輸的格式，可擴展性強。
缺點：不能跨語言，無法穿透防火牆。

4. java微服務和分布式的區別有哪些

這個問題已經收藏了一個多月了，一直在考慮如何回答這個問題，總結了很長時間終於有了一些感悟（之前一直都是只可意會不可言傳的感覺），和大家分享一下，如果有不同的建議，歡迎大家留言指正。

分布式和微服務
首先 ，我認為微服務就是分布式框架的一種。

分布式的思想就是把一個系統的不同模塊，部署在不同的伺服器上，以應對高並發的問題。

SOA是一種分布式架構，把業務系統分成多個子系統，提供不同的服務，再通過服務組合、編排實現業務流程；通常在SOA架構中，ESB企業服務匯流排扮演了重要的角色。

微服務是SOA的升華，如果非要說點兒不同的，那麼微服務更加強調服務的細分和專業，去ESB匯流排、去中心化，部署粒度更細，服務擴展更靈活。

微服務不只是技術架構
很多同學一說微服務，就說這是一種技術架構，有的推薦使用Dubbo，有的推薦使用Spring Cloud。

我認為，微服務不單單是一種技術架構，也涉及到了管理、組織架構。

大多數的公司，需求、開發、測試、運維都是獨立的團隊，這實際上是有悖於微服務快速迭代的思想；在微服務的架構下，一個服務應該是由一個團隊全權負責的。

不過組織架構方面的事情，真的不是我們能說了算的。

必須要用微服務？
我覺得沒有必要為了微服務，而微服務；有的公司把服務拆分，但是資料庫依然是同一個庫，依然是一個項目直接掉另外一個項目的介面，然後對外就宣稱完成了微服務的改造...

架構設計還是要根據需求背景、團隊開發能力、軟硬體實力綜合來考慮。

好的架構是可以進化的，而不是一步到位建成的。

我將持續分享Java開發、架構設計、程序員職業發展等方面的見解，希望能得到你的關注。

5. java分布式開發 為什麼要用分布式開發

就是同一個服務，把資料庫的不同部豎寬凱分分開建立到不同的伺服器上。以緩余喚解資料庫大量數據訪問的壓力。
很多大公司的業務量比較大，每天的訪問量都達到幾百萬上千萬，甚至上億的訪問量，在訪問量不是很大的情況下，是可以通過提高單台伺服器的配置來滿足需求的。但是當單台伺服器已經滿足不了需求的時候就需要做分布式處理了。畢竟一台服務巧嫌器的處理能力是有限的。
如果分散到幾台甚至幾十台幾百天電腦上，其優勢就顯現出來了。

6. java分布式伺服器之間怎麼調用

基本原理 要實現網路機器間的通訊，首先得來看看計算機系統網路通信的基本原理，在底層層面去看，網路通信需要做的就是將流從一台計算機傳輸到另外一台計算機，基於傳輸協議和網路 IO 來實現，其中傳輸協議比較出名的有 http、tcp、 udp 等等，http、tcp、udp 都是在基於Socket 概念上為某類應用場景而擴展出的傳輸協議，網路IO，主要有bio、nio、aio 三種方式，所有的分布式應用通訊都基於這個原理而實現，只是為了應用的易用，各種語言通常都會提供一些更為貼近應用易用的應用層協議。 應用級協議 遠程服務通訊，需要達到的目標是在一台計算機發起請求，另外一台機器在接收到請求後進行相應的處理並將結果返回給請求端，這其中又會有諸如 onewayrequest、同步請求、非同步請求等等請求方式，按照網路通信原理，需要實現這個需要做的就是將請求轉換成流，通過傳輸協議傳輸至遠端，遠端計算機在接收到請求的流後進行處理，處理完畢後將結果轉化為流，並通過傳輸協議返回給調用端。原理是這樣的，但為了應用的方便，業界推出了很多基於此原理之上的應用級的協議，使得大家可以不用去直接操作這么底層的東西，通常應用級的遠程通信協議會提供: 1.為了避免直接做流操作這么麻煩，提供一種更加易用或貼合語言的標准傳輸格式;2.網路通信機制的實現，就是替你完成了將傳輸格式轉化為流，通過某種傳輸協議傳輸至遠端計算機，遠端計算機在接收到流後轉化為傳輸格式，並進行存儲或以某種方式通知遠端計算機。 所以在學習應用級的遠程通信協議時，我們可以帶著這幾個問題進行學習: 1.傳輸的標准格式是什麼?2.怎麼樣將請求轉化為傳輸的流?3.怎麼接收和處理流?4.傳輸協議是? 不過應用級的遠程通信協議並不會在傳輸協議上做什麼多大的改進，主要是在流操作方面，讓應用層生成流和處理流的這個過程更加的貼合所使用的語言或標准，至於傳輸協議則通常都是可選的，在java 領域中知名的有:RMI、 XML-RPC、Binary-RPC、SOAP、CORBA、JMS，來具體的看看這些遠程通信的應用級協議: RMIRMI 是個典型的為java 定製的遠程通信協議，我們都知道，在 singlevm 中，我們可以通過直接調用javaobjectinstance 來實現通信，那麼在遠程通信時，如果也能按照這種方式當然是最好了，這種遠程通信的機製成為RPC(RemoteProcereCall)，RMI 正是朝著這個目標而誕生的。 來看下基於RMI 的一次完整的遠程通信過程的原理: 1.客戶端發起請求，請求轉交至RMI 客戶端的stub 類;2.stub 類將請求的介面、方法、參數等信息進行序列化;3.基於socket 將序列化後的流傳輸至伺服器端;4.伺服器端接收到流後轉發至相應的skelton 類;5.skelton 類將請求的信息反序列化後調用實際的處理類;6.處理類處理完畢後將結果返回給 skelton 類;7.Skelton 類將結果序列化，通過socket 將流傳送給客戶端的 stub;8.stub 在接收到流後反序列化，將反序列化後的JavaObject 返回給調用者。 根據原理來回答下之前學習應用級協議帶著的幾個問題: 1.傳輸的標准格式是什麼?是JavaObjectStream。2.怎麼樣將請求轉化為傳輸的流?基於Java 串列化機制將請求的javaobject 信息轉化為流。3.怎麼接收和處理流?根據採用的協議啟動相應的監聽埠，當有流進入後基於Java 串列化機制將流進行反序列化，並根據RMI 協議獲取到相應的處理對象信息，進行調用並處理，處理完畢後的結果同樣基於java 串列化機制進行返回。4.傳輸協議是?Socket。 XML-RPCXML-RPC 也是一種和RMI 類似的遠程調用的協議，它和RMI 的不同之處在於它以標準的 xml 格式來定義請求的信息(請求的對象、方法、參數等)，這樣的好處是什麼呢，就是在跨語言通訊的時候也可以使用。 來看下XML-RPC 協議的一次遠程通信過程: 1.客戶端發起請求，按照XML-RPC 協議將請求信息進行填充;2.填充完畢後將xml 轉化為流，通過傳輸協議進行傳輸;3.接收到在接收到流後轉換為xml，按照XML-RPC 協議獲取請求的信息並進行處理;4.處理完畢後將結果按照XML- RPC 協議寫入xml 中並返回。 同樣來回答問題: 1.傳輸的標准格式是?標准格式的XML。2.怎麼樣將請求轉化為傳輸的流? 將XML 轉化為流。3.怎麼接收和處理流?通過監聽的埠獲取到請求的流，轉化為XML，並根據協議獲取請求的信息，進行處理並將結果寫入XML 中返回。4. 傳輸協議是?Http。 Binary-RPCBinary-RPC 看名字就知道和XML-RPC 是差不多的了，不同之處僅在於傳輸的標准格式由XML 轉為了二進制的格式。 同樣來回答問題: 1.傳輸的標准格式是?標准格式的二進制文件。2.怎麼樣將請求轉化為傳輸的流?將二進制格式文件轉化為流。3.怎麼接收和處理流?通過監聽的埠獲取到請求的流，轉化為二進制文件，根據協議獲取請求的信息，進行處理並將結果寫入XML 中返回。4.傳輸協議是?Http。 SOAPSOAP 原意為SimpleObjectAccessProtocol，是一個用於分布式環境的、輕量級的、基於XML 進行信息交換的通信協議，可以認為SOAP 是XMLRPC 的高級版，兩者的原理完全相同，都是http+XML，不同的僅在於兩者定義的XML 規范不同，SOAP 也是Webservice 採用的服務調用協議標准，因此在此就不多加闡述了。 (公用對象請求代理[調度]程序體系結構)，是一組用來定義"分布式對象系統"的標准，由 OMG(ObjectMenagementGroup)作為發起和標准制定單位。CORBA 的目的是定義一套協議，符合這個協議的對象可以互相交互，不論它們是用什麼樣的語言寫的，不論它們運行於什麼樣的機器和操作系統。CORBA 在我看來是個類似於SOA 的體系架構，涵蓋可選的遠程通信協議，但其本身不能列入通信協議這里來講，而且CORBA 基本淘汰，再加上對CORBA 也不怎麼懂，在此就不進行闡述了。 JMSJMS 呢，是實現java 領域遠程通信的一種手段和方法，基於JMS 實現遠程通信時和RPC 是不同的，雖然可以做到RPC 的效果，但因為不是從協議級別定義的，因此我們不認為JMS 是個RPC 協議，但它確實是個遠程通信協議，在其他的語言體系中也存在著類似JMS 的東西，可以統一的將這類機制稱為消息機制，而消息機制呢，通常是高並發、分布式領域推薦的一種通信機制，這里的主要一個問題是容錯(詳細見ErLang 論文)。 來看JMS 中的一次遠程通信的過程: 1.客戶端將請求轉化為符合JMS 規定的Message;2.通過JMSAPI 將Message 放入JMSQueue 或Topic 中;3.如為JMSQueue，則發送中相應的目標Queue 中，如為Topic，則發送給訂閱了此Topic 的JMSQueue。4.處理端則通過輪訓 JMSQueue，來獲取消息，接收到消息後根據JMS 協議來解析Message 並處理。 回答問題: 1.傳輸的標准格式是?JMS 規定的Message。2.怎麼樣將請求轉化為傳輸的流?將參數信息放入Message 中即可。3.怎麼接收和處理流?輪訓JMSQueue 來接收Message，接收到後進行處理，處理完畢後仍然是以Message 的方式放入 Queue 中發送或Multicast。4.傳輸協議是?不限。 基於JMS 也是常用的實現遠程非同步調用的方法之一。

7. java分布式架構有哪些技術

既然是分布式系統，系統間通信的技術就不可避免的要掌握。

首先，我們必須掌握一些基本知識，例如網路通信協議（例如TCP / UDP等），網路IO（Blocking-IO，NonBlocking-IO，Asyn-IO），網卡（多隊列等）。 了解有關連接重用，序列化/反序列化，RPC，負載平衡等的信息。

在學習了這些基本知識之後，您基本上可以在分布式系統中編寫一個簡單的通信模塊，但這實際上還遠遠不夠。 現在，您已經進入了分布式欄位，您已經對規模有很多要求。 這意味著需要一種通信程序，該程序可以支持大量連接，高並發性和低資源消耗。

大量的連接通常會有兩種方式：

大量client連一個server

當前在NonBlocking-IO非常成熟的情況下，支持大量客戶端的伺服器並不難編寫，但是在大規模且通常是長連接的情況下，有一點需要特別注意 ，即伺服器掛起時不可能所有客戶端都在某個時間點啟動重新連接。 那基本上是一場災難。 我見過一些沒有經驗的類似案例。 客戶端規模擴大後，伺服器基本上會在重新啟動後立即刷新。 大量傳入連接中斷（當然，伺服器的積壓隊列首先應設置為稍大一些）。 可以使用的通常方法是在客戶端重新連接之前睡眠一段隨機的時間。 另外，重連間隔採用避讓演算法。

一個client連大量的server

有些場景也會出現需要連大量server的現象，在這種情況下，同樣要注意的也是不要並發同時去建所有的連接，而是在能力范圍內分批去建。

除了建連接外，另外還要注意的地方是並發發送請求也同樣，一定要做好限流，否則很容易會因為一些點慢導致內存爆掉。

這些問題在技術風險上得考慮進去，並在設計和代碼實現上體現，否則一旦隨著規模上去了，問題一時半會還真不太好解。

高並發這個點需要掌握CAS、常見的lock-free演算法、讀寫鎖、線程相關知識（例如線程交互、線程池）等，通信層面的高並發在NonBlocking-IO的情況下，最重要的是要注意在整體設計和代碼實現上盡量減少對io線程池的時間佔用。

低資源消耗這點的話NonBlocking-IO本身基本已經做到。

伸縮性

分布式系統基本上意味著規模不小。 對於此類系統，在設計時必須考慮可伸縮性。 在體系結構圖上繪制的任何點，如果請求量或數據量繼續增加，該怎麼辦？ 通過添加機器來解決。 當然，此過程不需要考慮無限的情況。 如果您有經驗的建築師，從相對較小的規模到非常大型的范圍，那麼優勢顯然並不小，而且它們也將越來越稀缺。 。

橫向可擴展性（Scale Out）是指通過增加伺服器數量來提高群集的整體性能。 垂直可伸縮性（Scale Up）是指提高每台伺服器的性能以提高集群的整體性能。 縱向可擴展性的上限非常明顯，而分布式系統則強調水平可伸縮性。

分布式系統應用服務最好做成無狀態的

應用服務的狀態是指運行時程序因為處理服務請求而存在內存的數據。分布式應用服務最好是設計成無狀態。因為如果應用程序是有狀態的，那麼一旦伺服器宕機就會使得應用服務程序受影響而掛掉，那存在內存的數據也就丟失了，這顯然不是高可靠的服務。把應用服務設計成無狀態的，讓程序把需要保存的數據都保存在專門的存儲上(eg. 資料庫)，這樣應用服務程序可以任意重啟而不丟失數據，方便分布式系統在伺服器宕機後恢復應用服務。

伸縮性的問題圍繞著以下兩種場景在解決：

無狀態場景

對於無狀態場景，要實現隨量增長而加機器支撐會比較簡單，這種情況下只用解決節點發現的問題，通常只要基於負載均衡就可以搞定，硬體或軟體方式都有；

無狀態場景通常會把很多狀態放在db，當量到一定階段後會需要引入服務化，去緩解對db連接數太多的情況。

有狀態場景

所謂狀態其實就是數據，通常採用Sharding來實現伸縮性，Sharding有多種的實現方式，常見的有這么一些：

2.1 規則Sharding

基於一定規則把狀態數據進行Sharding，例如分庫分表很多時候採用的就是這樣的，這種方式支持了伸縮性，但通常也帶來了很復雜的管理、狀態數據搬遷，甚至業務功能很難實現的問題，例如全局join，跨表事務等。

2.2 一致性Hash

一致性Hash方案會使得加機器代價更低一些，另外就是壓力可以更為均衡，例如分布式cache經常採用，和規則Sharding帶來的問題基本一樣。

2.3 Auto Sharding

Auto Sharding的好處是基本上不用管數據搬遷，而且隨著量上漲加機器就OK，但通常Auto Sharding的情況下對如何使用會有比較高的要求，而這個通常也就會造成一些限制，這種方案例如HBase。

2.4 Copy

Copy這種常見於讀遠多於寫的情況，實現起來又會有最終一致的方案和全局一致的方案，最終一致的多數可通過消息機制等，全局一致的例如zookeeper/etcd之類的，既要全局一致又要做到很高的寫支撐能力就很難實現了。

即使發展到今天，Sharding方式下的伸縮性問題仍然是很大的挑戰，非常不好做。

上面所寫的基本都還只是解決的方向，到細節點基本就很容易判斷是一個解決過多大規模場景問題的架構師，:)

穩定性

作為分布式系統，必須要考慮清楚整個系統中任何一個點掛掉應該怎麼處理（到了一定機器規模，每天掛掉一些機器很正常），同樣主要還是分成了無狀態和有狀態：

無狀態場景

對於無狀態場景，通常好辦，只用節點發現的機制上具備心跳等檢測機制就OK，經驗上來說無非就是純粹靠4層的檢測對業務不太夠，通常得做成7層的，當然，做成7層的就得處理好規模大了後的問題。

有狀態場景

對於有狀態場景，就比較麻煩了，對數據一致性要求不高的還OK，主備類型的方案基本也可以用，當然，主備方案要做的很好也非常不容易，有各種各樣的方案，對於主備方案又覺得不太爽的情況下，例如HBase這樣的，就意味著掛掉一台，另外一台接管的話是需要一定時間的，這個對可用性還是有一定影響的；

全局一致類型的場景中，如果一台掛了，就通常意味著得有選舉機制來決定其他機器哪台成為主，常見的例如基於paxos的實現。

可維護性

維護性是很容易被遺漏的部分，但對分布式系統來說其實是很重要的部分，例如整個系統環境應該怎麼搭建，部署，配套的維護工具、監控點、報警點、問題定位、問題處理策略等等。

8. java分布式技術都包括什麼能詳細列舉么

分布式是一種思想，范圍很廣，我得先知道它的誕生：

1. 以前是一個資料庫 一個JSP 就可以做一個應用了，後來隨著業務復雜，我們開始分層，比如MVC之類的，再後來我們的數據越來越多了，比如有上億的數據，這個時候我們一個資料庫查詢太慢了，就開始分庫，這也算是分布式的一種。

2. 還有比如我們的系統訪問的人多了，比如雙11，上千萬人同時訪問，我們的伺服器（網站）支持不住了，這個時候就要部署到很多個伺服器，每個伺服器分攤請求，這也是分布式

3. 當然隨著業務擴大， 我們得分業務了，比如注冊登錄的，物流的，賣東西的 等等，不同的系統，但是各個系統之間進行協調，也算分布式一種

以上都算是分布式的來源，主要是解決 壓力過大，大家協同工作的，那麼這就涉及到一些常用的東西，或者像你說的的技術

1.你用N個資料庫才放數據，至少CRUD 方面就 麻煩些了，得用cobar,tddl,mysql-proxy 等協調

2.伺服器：你部署了很多伺服器，肯定得用個東西來分發請求這些吧，nginx,apache 等分發請求。

3.你公司有很多系統，想很好的聯系在一起，光用介面不滿足了，得用一些JMS ,像activemq,ons 之類的來協調吧

4.為了解決io問題，得加緩存吧，那麼緩存對應上面的，也得分布式吧，就涉及memcache,redies 等等

上面就簡單的介紹了下 分布式 的東西，還有很多啦，這是常用的一些，希望你能慢慢來，不是一下子 能理解得

9. 目前主流的Java分布式框架有哪些，學起來難不難

Java前景是很不錯的，像Java這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習Java可以按照路線圖的順序，

0基礎學習Java是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的Java培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1. 師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業java技術性，也許的技術專業java技術性則絕大多數來自你的技術專業java教師，一個好的java培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向java學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的Java培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的Java教師領導並由Java培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

10. 請問java分布式的問題

只要你訪問了不在相同服務下的另外的服務就可以理解為分布式了。
例如，你有一個服務是:http://127.0.0.1:8081/abc。另外一個服務是http://127.0.0.1:8081/abcd。你想從abc這個服務調用abcd服務中的資源，那麼這個調用過程就是分布式的調用過程。這是，你的程序還可能存在相同的計算機上。除了RMI可以進行遠程調用類的方法外，還可以使用「HTTP INVOKE」等其他技術實現的。實現遠程調用的基礎就是序列化。
關於序列化，你可以參照一下網上的資料，這個還是比較容易理解的。
給你個提示，我們大多數情況下。是不需要用到分布式的。什麼雲計算，分布式計算，都是商家的噱頭。
希望對你有幫助。