布式的处理方式越来越受到业界的青睐——计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式向分布式架构的变革。今天，我们就来看看关于分布式的精华问答吧！
1Q：什么是分布式缓存？
A：为了提高性能和响应时间，在应用程序（通常是Web应用程序）中“部署”并确保数据从内存加载而不是从磁盘加载（速度更慢）的解决方案。
如果要在单台机器上使用高速缓存，那么看起来很简单 - 只需从内存中的数据库中加载最活跃的数据（例如Guava Cache实例），然后从中提供。当必须在集群中工作时，它变得有点复杂 - 例如5个应用节点以循环方式向用户提供请求。
2Q：如何实现分布式系统的高可用性？
A：高可用性的前提是：保证服务系统能够持续工作，实现高可用性一般有两种手段： 一种是通过第三方软件／组件保证系统的可用性；另一种是软件／组件自身己具备高可用的技术实现。
3Q：分布式系统的优势
A：分布式可繁也可以简，最简单的分布式就是大家最常用的，在负载均衡服务器后加一堆web服务器，然后在上面搞一个缓存服务器来保存临时状态，后面共享一个数据库，其实很多号称分布式专家的人也就停留于此，大致结构如下图所示：
4Q：分布式与集群的区别是什么？
A：分布式：一个任务分给多台机器去做，减少单个任务的执行时间。
集群：提高单位时间内执行任务数。
例如：一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需要1个小时，则在一台服务器上执行该任务需要10个小时。
分布式方案：提供10台服务器，每台服务器只处理一个子任务，不考虑任务间的依赖关系，执行完这个任务只需要一个小时。
集群方案：同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小时后，10个任务同时完成，同样是一个小时完成一个任务。
5Q：分布式系统面临的挑战
A：分布式系统需要大量机器协作，面临诸多的挑战：
第一，异构的机器与网络：
分布式系统中的机器，配置不一样，其上运行的服务也可能由不同的语言、架构实现，因此处理能力也不一样；节点间通过网络连接，而不同网络运营商提供的网络的带宽、延时、丢包率又不一样。怎么保证大家齐头并进，共同完成目标，这四个不小的挑战。
第二，普遍的节点故障：
虽然单个节点的故障概率较低，但节点数目达到一定规模，出故障的概率就变高了。分布式系统需要保证故障发生的时候，系统仍然是可用的，这就需要监控节点的状态，在节点故障的情况下将该节点负责的计算、存储任务转移到其他节点
第三，不可靠的网络：
节点间通过网络通信，而网络是不可靠的。可能的网络问题包括：网络分割、延时、丢包、乱序。相比单机过程调用，网络通信最让人头疼的是超时：节点A向节点B发出请求，在约定的时间内没有收到节点B的响应，那么B是否处理了请求，这个是不确定的，这个不确定会带来诸多问题，最简单的，是否要重试请求，节点B会不会多次处理同一个请求。
总而言之，分布式的挑战来自不确定性，不确定计算机什么时候crash、断电，不确定磁盘什么时候损坏，不确定每次网络通信要延迟多久，也不确定通信对端是否处理了发送的消息。而分布式的规模放大了这个不确定性，不确定性是令人讨厌的，所以有诸多的分布式理论、协议来保证在这种不确定性的情况下，系统还能继续正常工作。
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