分布式系统并不是某一门具体的技术，也不是具体的框架。是将计算能力和数据存储能力分散在不同的服务器上，通过网络连接组成的一个整体的服务，不同服务器可能是物理机，也可能是虚拟机，分布式的概念可以理解成一种解决方案。
为了解决传统单体服务架构带来的各种问题，代码量庞大，迭代测试维护困难，可能一处改动测试不到位造成整个服务瘫痪等问题，分布式系统就是将一个大的服务拆分成几十个甚至上百个微小的服务，代码不在同一个项目中，不会冲突，方便大家分工并行开发和维护
传统的集中式计算或集中式存储在遇见单点故障时很容易造成整个服务不可用，分布式下的服务体系，单台机器有故障，不至于造成整个服务不可用
请求通过Nginx负载均衡被发到不同的服务器上，运行同样代码的服务器可以有1台或者N台，通常情况下会根据实际用户访问量随时增加机器，无论是数据库或者服务，都可以做到随时水平扩展
同一组服务分别部署在多个地方，比如杭州的机房突然断电火灾，杭州机房的流量会自动被分发到北京和上海的机房，不影响用户使用
北京的用户请求自动分发到北京，上海的用户请求被分发到上海，服务器会根据用户的IP选择举例自己最近的机房，降低网络延迟
服务器间通讯依赖网络，不可靠网络包括网络延时、丢包、中断、异步，一个完整的服务请求依赖一连串服务调用，任意一个服务节点网络出现问题，都可能造成本次请求失败
传统单体式服务只需要维护一个站点就可以
分布式服务系统被拆分成若干个小服务，服务从1变为几十个上百个服务后，增加运维成本
这个是最主要的，这三种特性就是平时说的CAP定理，在分布式系统中，这三种特性最多只能满足两种，无法同时满足，需要根据实际情况去调整牺牲掉其中哪个
分布式和微服务的关系
分布式系统和微服务，两者都是一种概念，如果你采用微服务，就意味着系统一定是分布式的，分布式系统具有的优缺点在微服务里都会体现，个人理解微服务是分布式系统的一种落地方案
1、提升服务的稳定性/可用性
2、提升系统并发能力
3、提升系统容错能力
4、低延迟
1、依赖网络，会因为网络问题导致系统数据丢失或不一致性
2、系统复杂化，系统监控维护，版本迭代发布变得相对复杂，成本高
3、一致性，可用性，分区容错性无法同时满足