搞懂分布式与高并发和多线程，看这篇就够了

当提起这三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？

当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？

确实，在一开始接触的时候，不少人都会将三者混淆，误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问，而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗？

实际上，他们三个总是相伴而生，但侧重点又有不同。

分布式更多的一个概念，是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段。

该领域需要解决的问题极多，在不同的技术层面上，又包括：分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等，一些名词如Hadoop、zookeeper、MQ等都跟分布式有关。

从理念上讲，分布式的实现有两种形式：

相对于分布式来讲，高并发在解决的问题上会集中一些，其反应的是同时有多少量：比如在线直播服务，同时有上万人观看。

高并发可以通过分布式技术去解决，将并发流量分到不同的物理服务器上。

但除此之外，还可以有很多其他优化手段：比如使用缓存系统，将所有的，静态内容放到CDN等；还可以使用多线程技术将一台服务器的服务能力最大化。

多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，它更多的是解决CPU调度多个进程的问题，从而让这些进程看上去是同时执行（实际是交替运行的）。

这几个概念中，多线程解决的问题是最明确的，手段也是比较单一的，基本上遇到的最大问题就是线程安全。在JAVA语言中，需要对JVM内存模型、指令重排等深入了解，才能写出一份高质量的多线程代码。

总结一下：

分布式与高并发系统，涉及到大量的概念和知识点，如果没有系统的学习，很容易会杂糅概念而辨识不清，在面试与实际工作中都会遇到困难。

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