为什么要使用分布式架构？分布式架构解决了互联网应用的两大难题：高并发和高可用。高并发指服务器并发处理客户端请求的数量大，而高可用指后端服务能始终处于可用状态。
提高系统容量
随着业务越来越复杂，服务也会变得越来越复杂，单台机器的CPU、内存已经无法满足部署一个庞大系统的性能要求。当然可以通过提高系统配置暂时解决问题，但是不管如何提高系统的配置，单台机器总会达到性能瓶颈的时候，所以需要多台机器才能应对这些扩张的功能。通过水平（加机器）和垂直（拆分为多个子系统）拆分系统，变成了一个分布式架构。
解决单点故障
在单台机器上部署服务，如果机器出现故障导致服务挂了，那么整个系统就会崩溃了。因此就要提高系统的可用性，系统的高可用性意味着一群服务器运行时与单台机器运行时没区别。这意味着要解决系统架构中的单点故障问题，通过引入分布式架构来增加冗余，从而提高系统的可用性，即使单台机器挂了也能保证服务正常运作。
基于上面两个原因，我们就需要分布式系统来解决系统容量不足和系统高可用问题。
虽然上边说了这么多，但是如何进行系统的学习分布式仍旧是一个不小的难题，基于这些原因，老师在这里为大家分享一份阿里巴巴的分布式学习手册！
整套内部学习手册分为了六个学习部分：协调与同步、资源管理与负载调度、计算机技术、通信技术、数据存储、高可靠！
协调与同步
- 分布式互斥
- 分布式选举
- 分布式共识
- 分布式事务
- 分布式锁
- 分布式技术是如何引爆人工智能的?
资源管理与负载调度
- 分布式体系结构：集中式结构
- 分布式体系结构：非集中式结构
- 分布式调度架构：单体调度
- 分布式调度架构：两层调度
- 分布式调度架构：共享状态调度
- 分布式事务与分布式锁的相关问题
计算技术
- 分布式计算模式：MR
- 分布式计算模式：Stream
- 分布式计算模式：Actor
- 分布式计算模式：流水线
通信技术
- 分布式通信：远程调用
- 分布式通信：发布订阅
- 分布式通信：消息队列
- 分布式体系架构与分布式计算相关问题
数据存储
- CAP理论
- 分布式数据存储系统：三要素
- 数据分布方式：哈希与一致性哈希
- 分布式数据复制技术
- 分布式数据：缓存技术
高可靠
- 分布式高可靠：负载均衡
- 分布式高可靠：流量控制
- 分布式高可用：故障隔离
- 分布式高可用：故障恢复
- 如何判断并解决网络分区的问题?
最后的最后需要领取这套手册笔记可以点击此处来获取就可以了！
