分布式系统是现代计算架构的核心，其核心目标是通过多台计算机协同工作实现高可用性、可扩展性和容错性。以下是关键知识点概览：

1. 核心概念 🔍

  • CAP定理：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition Tolerance）三者不可兼得，需根据场景权衡
    CAP_Theorem
  • 分布式存储：数据分片（Sharding）、复制（Replication）与一致性协议（如Paxos/Raft）
    Distributed_Storage
  • 一致性算法：向量时钟（Vector Clock）、拜占庭容错（Byzantine Fault Tolerance）等
    Consensus_Algorithms

2. 典型应用场景 🏗️

  • 微服务架构
  • 云计算平台
  • 区块链技术
  • 大数据处理（如Hadoop/Spark）

3. 学习路径 📚

  1. 入门：分布式系统简介
  2. 深入：分布式事务机制
  3. 进阶：分布式系统性能优化

4. 工具与框架 🛠️

  • Kafka：分布式消息系统
  • etcd：分布式键值存储
  • Docker + Kubernetes：容器化分布式部署
  • Apache Flink：流处理框架

📌 本教程内容为技术类知识分享，如需了解分布式系统在实际项目中的应用案例，可参考分布式系统实践指南。