分布式系统定义
系统将多个部分分散部署于多个服务器，构成了一个分布式架构。比如，数据库和其它模块各自存在于不同的服务器上，亦或是功能相同的模块各自独立设置。这种布局让系统的各个部分能够单独运作，增强了系统的灵活性和扩展性，更有利于满足多样化的业务需求。
将各个模块分别安置于不同的服务器，这样可以充分利用每台服务器的性能和资源，进而提升系统的整体运行效率。以大型电商平台为例，商品展示和订单处理等模块可以分别部署在不同的服务器上。
集群高可用性
通常情况下，集群内的用户可接入任意节点以获取所需服务。一旦某个节点发生故障，其他节点会自动接管服务，保证服务连续性，这一特性充分体现了集群的强可靠性。以在线游戏服务器集群为例，玩家可接入任意服务器进行游戏。
若服务器出现故障，无法正常连接，其他服务器便会迅速接手任务，玩家几乎感觉不到任何异常。这种高可靠性的设计保障了服务的持续稳定，大大减少了因单个故障造成的服务中断，进而提升了玩家的使用感受。
读写分离策略
数据库通常被划分成两个部分：读取和写入。我们可以配置多个读取库，并将写入库中的数据同步到这些库中。若要查找最新写入的数据，我们可以在缓存中额外存储一份。以新闻网站为例，众多用户的读取请求可以由多个读取库分担处理。
写库负责执行写作操作，并将数据同步到读库。缓存能够提供最新数据，从而缩短用户等待读库同步的时间。这种做法有效减轻了数据库负担，提高了系统响应速度。
业务数据库分离
各业务数据分散保存在各自的数据库里，这样做能有效降低不同业务间的资源竞争。对于访问量大的业务，可适当增加服务器以增强其支撑能力。在大型社交平台上，聊天记录和动态展示等数据各自独立存放。
访问量较大的业务，如消息推送，需适当扩大服务器容量。这样做后，各业务模块能独立运行，互不干扰。这有利于确保每个业务稳定高效，不受其他业务资源占用的影响。
数据库水平扩展
如果处理的数据量不大，并且能够将请求均匀地分散到多台服务器上运行的小型表格，数据库就能通过增加服务器数量来提升性能。对于小型的电商平台来说，每天的交易数据量一般不算特别多。
小表可分配至多台服务器，实现负载均衡。借助横向扩展，能有力突破数据库性能瓶颈，让系统应对更大并发访问，进而提高系统整体性能。
系统架构与组件
系统能够扩大机房规模，用以应对千万至亿级别的高并发需求。但这样做让系统结构更复杂，我们必须应对数据同步和一致性维护的难题，同时还需要采取更多运维手段进行管理。
分布式配置中心有效解决了公共配置难题。SOA架构通过将单一应用拆分，独立管理公共服务，与微服务架构有共通之处。在众多大型互联网企业中，这种架构颇受欢迎，主要目的是为了提升系统的扩展性和维护的便捷性。
当前普遍使用的容器化技术和K8S简化了服务的部署和维护工作，并且能通过动态分发镜像来增强服务效率。不过，在实际操作中，我们还会遇到一些难题，比如跨机房数据同步、分布式事务处理等问题。那么，在分布式系统中，您觉得哪个问题最难解决？
