分佈式系統本質是通過低廉的硬件攢在一起以獲得更好地吞吐量、性能以及可用性等。分佈式系統有一些通用的設計策略，也是在分佈式環境下普遍關心的幾個問題：
如何檢測你還活著？
如何保障高可用
容錯處理
重試機制
負載均衡
1. 心跳檢測
在分佈式環境中，一般會有多個節點來分擔任務的運行、計算或程序邏輯處理。通常採用 心跳檢測 來判斷節點是否可用。
如上圖所示，Client請求Server，Server轉發請求到具體的Node獲取請求結果。Server需要與三個Node節點保持心跳連接，確保Node可以正常工作。
若Server沒有收到Node3的心跳時，Server認為Node3失聯。失聯代表並不確定是否是Node3故障，有可能是Node3處於繁忙狀態，導致調用檢測超時；也有可能是Server與Node3之間鏈路出現故障或閃斷。所以心跳不是萬能的，收到心跳可以確認節點正常，但是收不到心跳卻不能認為該節點已經宣告“死亡”。此時，可以通過一些方法幫助Server做決定：週期檢測心跳機制、累計失效檢測機制。
週期檢測心跳機制
Server端每間隔 t 秒向Node集群發起監測請求，設定超時時間，如果超過超時時間，則判斷“死亡”。
累計失效檢測機制
在週期檢測心跳機制的基礎上，統計一定週期內節點的返回情況（包括超時及正確返回），以此計算節點的“死亡”概率。另外，對於宣告“瀕臨死亡”的節點可以發起有限次數的重試，以作進一步判斷。
通過週期檢測心跳機制、累計失效檢測機制可以幫助判斷節點是否“死亡”，如果判斷“死亡”，可以把該節點踢出集群。
2. 高可用設計
系統高可用性的常用設計模式包括三種：主備（Master-Slave）模式、互備（Active-Active）模式和集群（Cluster）模式。
1) 主備模式
主備模式就是Active-Standby模式，當主機宕機時，備機接管主機的一切工作，待主機恢復正常後，按使用者的設定以自動（熱備）或手動（冷備）方式將服務切換到主機上運行。在數據庫部分，習慣稱之為MS模式，即Master/Slave模式，這在數據庫高可用性方案中比較常用，但存在Master到Slave的數據延時風險，尤其是跨地域複製。如MySQL、Redis等就採用MS模式保證高可用。
2) 互備模式
互備模式指兩臺主機同時運行各自的服務工作且相互監測情況。在數據庫高可用部分，常見的互備是MM模式，即Multi-Master模式，指一個系統存在多個master，每個master都具有read-write能力，需根據時間戳或業務邏輯合併版本。比如分佈式版本管理系統Git，可以理解成Multi-Master的解決方案，具備最終一致性。
3) 集群模式
集群模式是指有多個節點在運行，同時可以通過主控節點分擔服務請求。如Zookeeper。集群模式需要解決主控節點本身的高可用問題，一般採用主備模式。
如TFS（Taobao File System），它涉及到NameServer、DataServer兩類節點。NameServer存放元數據，而具體的業務數據存放於DataServer。多個DataServer就是集群模式的運行狀態，NameServer作為主控節點。為了保障NameServer的高可用，通過Heart Agent機制做心跳檢測來負責NameServer的主備切換（主備模式）。
3. 容錯性
容錯就是IT系統對於錯誤的包容能力，確切地說是容故障而非錯誤。容錯的處理是保障分佈式環境下相應系統的高可用或者健壯性。
以TFS為例，TFS集群需要容錯（整個集群宕掉咋辦？）、NameServer需要容錯、DataServer也需要容錯。NameServer主要管理了DataServer和Block之間的關係。如每個DataServer擁有哪些Block，每個Block存放在哪些DataServer上等。同時，NameServer採用了主備模式，主NameServer上的操作會重放（同步）到備NameServer，如果主NameServer出現問題，可以實時切換到備NameServer。另外NameServer和DataServer之間也會有定時的心跳機制，DataServer會把自己擁有的Block發送給NameServer，NameServer會根據這些信息重建DataServer和Block的關係。
另外，緩存失效雪崩問題也可以進行一定的容錯處理，提升系統健壯性。比如，我們使用緩存通常都是先檢查緩存是否存在，如果存在則直接返回緩存內容，如果不存在就直接查詢數據庫然後再緩存查詢結果返回。因此，如果我們查詢的某一些數據實際上不存在，就會造成每一次請求都查詢DB，給數據庫造成較大的壓力。這種情況下，一個比較巧妙的方法是，將這個不存在的key預先設定一個值並存入緩存（過期時間不宜過長），避免大量請求透傳到DB中。
4. 負載均衡
負載均衡集群：其關鍵在於使用多臺集群服務器共同分擔計算任務，把網絡請求及計算分配到集群可用服務器上去，從而達到可用性及較好地用戶體驗。
負載均衡器有硬件解決方案，也有軟件解決方案。硬件解決方案有著名的F5，軟件有LVS、HAProxy、Nginx等。
以Nginx為例，負載均衡有如下幾種策略：
輪詢：即Round Robin，根據Nginx配置文件中的順序，依次把客戶端的Web請求分發到不同的後端服務器
最少鏈接：當前誰連接最少，分發給誰
基於權重：配置Nginx把請求更多地分發到高配置的後端服務器上，把相對較少的請求分發到低配服務器
閱讀更多 程序員王哥 的文章
