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

1. 分布式互斥
2. 分布式选举
3. 分布式共识
4. 分布式事务
5. 分布式锁
6. 分布式技术是如何引爆人工智能的?

资源管理与负载调度

1. 分布式体系结构：集中式结构
2. 分布式体系结构：非集中式结构
3. 分布式调度架构：单体调度
4. 分布式调度架构：两层调度
5. 分布式调度架构：共享状态调度
6. 分布式事务与分布式锁的相关问题

计算技术

1. 分布式计算模式：MR
2. 分布式计算模式：Stream
3. 分布式计算模式：Actor
4. 分布式计算模式：流水线

通信技术

1. 分布式通信：远程调用
2. 分布式通信：发布订阅
3. 分布式通信：消息队列
4. 分布式体系架构与分布式计算相关问题

数据存储

1. CAP理论
2. 分布式数据存储系统：三要素
3. 数据分布方式：哈希与一致性哈希
4. 分布式数据复制技术
5. 分布式数据：缓存技术

高可靠

1. 分布式高可靠：负载均衡
2. 分布式高可靠：流量控制
3. 分布式高可用：故障隔离
4. 分布式高可用：故障恢复
5. 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！