分布式是一种思想，旨在将原本的单节点应用分布到不同的服务器节点，以求获得更大的运算能力和更高的性能。

分布式技术太广了，涉及到将多个服务器的CPU，内存硬盘等组成一个统一的整体，而服务，计算分布在不同的服务器上，服务之间的通信，分布式之后的全局唯一性，数据一致性，分布式事务等等，每一项可以说在实际工作中都会有大量的坑，不经历过很难明白，下面是我的粗浅理解:

分布式存储:

数据库:数据库的主从复制，读写分离，分库分表这些东西，都是通过数据分布在不同的节点，以实现数据查询与修改的更高的效率，同时防止数据在单一节点上因为某些原因的丢失，推荐自己搭建mysql主从，使用spring aop代码开发或者组件搭建读写分离，使用mycat等组件实现分库分表！

文件:分布式文件存储系统，有HDFS和Gluster等大型的系统，提供更好的容错性和扩展能力！

分布式服务:对外提供高度内聚，透明，内部灵活，分散的服务集群！

前后端分离:将前后端的服务拆分在不同的集群中，以保证前后端技术架构上的分离，使用node.js部署前端服务，与用户进行交互，后台通过某种通信协议，提供动态数据给前端调用！

后端微服务:以单独业务为导向，建立起细粒度的服务，同时服务之间通过服务发现组件进行通信，在用的springcloud还不错，集成了网关，熔断器，负载均衡等，可以进行快速的搭建！

服务之间的通信通常有服务暴露直接调用(zk.eureka等服务注册与发现)，异步消息传输(kafka等消息队列)！

分布式缓存:缓存通常是内存型缓存，可以用来快速的存取数据，减少数据库的压力！分布式缓存通常使用主从复制，高可用方式搭建起集群，提高整个缓存系统的容纳能力，也避免单一缓存节点宕机对整个服务的影响，用的较多的是redis集群(基于redis的集群搭建，请参考)

redis缓存还因为单线程模型，可以用来做分布式锁实现！

分布式计算:将一些大型的计算，使用策略分布到不同的机器上，然后汇总得到计算结果，一般使用map-reduce模型，hadoop，spark等都是成熟而且大规模使用的框架！

分布式技术并没有严格分类，技术也五花八门，作为一个程序员只能是每天不断的学习才能得以入门，每个人的学习能力，领悟到的东西也有不同，今天就写这么多，更多的技术分享，敬请关注。。。