本篇内容介绍了“web服务器分布式系统有什么特点”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
一个tomcat打天下的时代，不能说完全淘汰了，在一个管理系统，小型项目中还经常使用，这并不过分，出于成本的考虑，这反而值得提倡。但如果要延伸到高并发场景下就必然要了解分布式系统：
分布式系统：一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统
这是分布式系统，在不同的硬件，不同的软件，不同的网络，不同的计算机上，仅仅通过消息来进行通讯与协调
这是他的特点，更细致的看这些特点又可以有：分布性、对等性、并发性、缺乏全局时钟、故障随时会发生。
既然是分布式系统，最显著的特点肯定就是分布性，从简单来看，如果我们做的是个电商项目，整个项目会分成不同的功能，专业点就不同的微服务，比如用户微服务，产品微服务，订单微服务，这些服务部署在不同的tomcat中，不同的服务器中，甚至不同的集群中，整个架构都是分布在不同的地方的，在空间上是随意的，而且随时会增加，删除服务器节点，这是第一个特性。
对等性是分布式设计的一个目标，还是以电商网站为例，来说明下什么是对等性，要完成一个分布式的系统架构，肯定不是简单的把一个大的单一系统拆分成一个个微服务，然后部署在不同的服务器集群就够了，其中拆分完成的每一个微服务都有可能发现问题，而导致整个电商网站出现功能的丢失。
比如订单服务，为了防止订单服务出现问题，一般情况需要有一个备份，在订单服务出现问题的时候能顶替原来的订单服务。这就要求这两个（或者2个以上）订单服务完全是对等的，功能完全是一致的，其实这就是一种服务副本的冗余。
还一种是数据副本的冗余，比如数据库，缓存等，再比如大数据HDFS中的三个副本，都和上面说的订单服务一样，为了安全考虑需要有完全一样的备份存在，这就是对等性的意思。
并发性其实对我们来说并不模式，在学习多线程的时候已经或多或少学习过，多线程是并发的基础。但是以前都是在一个JVM上实现的并发，但现在我们要接触的不是多线程的角度，而是更高一层，从多进程，多JVM的角度，例如在一个分布式系统中的多个节点，可能会并发地操作一些共享资源，如何准确并高效的协调分布式并发操作。分布式锁就是干这个事的。
在分布式系统中，节点是可能反正任意位置的，而每个位置，每个节点都有自己的时间系统，因此在分布式系统中，很难定义两个事务纠结谁先谁后，原因就是因为缺乏一个全局的时钟序列进行控制，当然，现在这已经不是什么大问题了，已经有大把的时间服务器给系统调用
任何一个节点都可能出现停电，死机等现象，服务器集群越多，出现故障的可能性就越大，随着集群数目的增加，出现故障甚至都会成为一种常态，怎么样保证在系统出现故障，而系统还是正常的访问者是作为系统搭建者应该考虑的。
知道什么是分布式系统，接下来具体来看下大型网站架构图，首先整个架构分成很多个层，应用层，服务层，基础设施层与数据服务层，每一层都由若干节点组成，这是典型的分布式架构，后面一大把的时间就是系统的学习里面的每一个部分。
那么zookeeper在其中又是扮演什么角色呢，如果可以把zk扮演成交警的角色，而各个节点就是马路上的各种汽车（汽车，公交车），为了保证整个交通（系统）的可用性，zookeeper必须知道每一节点的健康状态（公交车是否出了问题，要派新的公交【服务注册与发现】），公路在上下班高峰是否拥堵，在某一条很窄的路上只允许单独一个方向的汽车通过【分布式锁】。
如果交通警察是交通系统的指挥官，而zookeeper就是各个节点组成分布式系统的指挥官。
如果把分布式系统和平时的交通系统进行对比，哪怕再稳健的交通系统也会有交通事故，分布式系统也有很多需要攻克的问题，比如：通讯异常、网络分区、三态、节点故障等。
通讯异常其实就是网络异常，网络系统本身是不可靠的，由于分布式系统需要通过网络进行数据传输，网络光纤，路由器等硬件难免出现问题。只要网络出现问题，也就会影响消息的发送与接受过程，因此数据消息的丢失或者延长就会变得非常普遍。
网络分区，其实就是脑裂现象(参考Hadoop NameNode)，举例来说：本来有一个交通警察，来管理整个片区的交通情况，一切井然有序，突然出现了停电，或者出现地震等自然灾难，某些道路接受不到交通警察的指令，可能在这种情况下，会出现一个零时工，片警来指挥交通。但注意，原来的交通警察其实还在，只是通讯系统中断了，这时候就会出现问题了，在同一个片区的道路上有不同人在指挥，这样必然引擎交通的阻塞混乱。这种由于种种问题导致同一个区域（分布式集群）有两个相互冲突的负责人的时候就会出现这种精神分裂的情况，在这里称为脑裂，也叫网络分区。
三态是什么？三态其实就是成功，与失败以外的第三种状态，当然，肯定不叫变态，而叫超时态。
在一个jvm中，应用程序调用一个方法函数后会得到一个明确的相应，要么成功，要么失败，而在分布式系统中，虽然绝大多数情况下能够接受到成功或者失败的相应，但一旦网络出现异常，就非常有可能出现超时，当出现这样的超时现象，网络通讯的发起方，是无法确定请求是否成功处理的。
这个其实前面已经说过了，节点故障在分布式系统下是比较常见的问题，指的是组成服务器集群的节点会出现的宕机或僵死的现象，这种现象经常会发生。
前面说了分布式的特点以及会碰到很多会让人头疼的问题，这些问题肯定会有一定的理论思想来解决问题的。接下来花点时间来谈谈这些理论，其中CAP和BASE理论是基础，也是面试的时候经常会问到的
首先看下CAP，CAP其实就是一致性，可用性，分区容错性这三个词的缩写
一致性是事务ACID的一个特性【原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）】。
这里讲的一致性其实大同小异，只是现在考虑的是分布式环境中，还是不单一的数据库。
在分布式系统中，一致性是数据在多个副本之间是否能够保证一致的特性，这里说的一致性和前面说的对等性其实差不多。如果能够在分布式系统中针对某一个数据项的变更成功执行后，所有用户都可以马上读取到最新的值，那么这样的系统就被认为具有强一致性。
可用性指系统提供服务必须一直处于可用状态，对于用户的操作请求总是能够在有限的时间内访问结果。这里的重点是有限的时间和返回结果。为了做到有限的时间需要用到缓存，需要用到负载，这个时候服务器增加的节点是为性能考虑；
为了返回结果，需要考虑服务器主备，当主节点出现问题的时候需要备份的节点能最快的顶替上来，千万不能出现OutOfMemory或者其他500，404错误，否则这样的系统我们会认为是不可用的。
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。不能出现脑裂的情况。
PS:
一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项。设计者的精力往往就花在怎么样根据业务场景在A和C直接寻求平衡；
根据前面的CAP理论，设计者应该从一致性·和可用性之间找平衡，系统短时间完全不可用肯定是不允许的，那么根据CAP理论，在分布式环境下必然也无法做到强一致性。
BASE理论：
即使无法做到强一致性，但分布式系统可以根据自己的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终的一致性；
当分布式系统出现不可预见的故障时，允许损失部分可用性，保障系统的基本可用；体现在时间上的损失和功能上的损失；
e.g：部分用户双十一高峰期淘宝页面卡顿或降级处理；
其实就是前面讲到的三态,既允许系统中的数据存在中间状态，既系统的不同节点的数据副本之间的数据同步过程存在延时，并认为这种延时不会影响系统可用性；
e.g：12306网站卖火车票，请求会进入排队队列；
所有的数据在经过一段时间的数据同步后，最终能够达到一个一致的状态；
e.g：理财产品首页充值总金额短时不一致；
假设存在如下调用链
而此时，Service A的流量波动很大，流量经常会突然性增加！那么在这种情况下，就算Service A能扛得住请求，Service B和Service C未必能扛得住这突发的请求。
此时，如果Service C因为抗不住请求，变得不可用。那么Service B的请求也会阻塞，慢慢耗尽Service B的线程资源，Service B就会变得不可用。紧接着，Service A也会不可用，这一过程如下图所示
如上图所示，一个服务失败，导致整条链路的服务都失败的情形，我们称之为服务雪崩。
那么，服务熔断和服务降级就可以视为解决服务雪崩的手段之一。
服务熔断：当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢，上游服务为了保证自己整体服务的可用性，不再继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。
需要说明的是熔断其实是一个框架级的处理，那么这套熔断机制的设计，基本上业内用的是断路器模式，如Martin Fowler提供的状态转换图如下所示
最开始处于closed状态，一旦检测到错误到达一定阈值，便转为open状态。
这时候会有个 reset timeout，到了这个时间了，会转移到half open状态。
尝试放行一部分请求到后端，一旦检测成功便回归到closed状态，即恢复服务。
业内目前流行的熔断器很多，例如阿里出的Sentinel,以及最多人使用的Hystrix，在Hystrix中，对应配置如下
//滑动窗口的大小，默认为20 circuitBreaker.requestVolumeThreshold //过多长时间，熔断器再次检测是否开启，默认为5000，即5s钟 circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds //错误率，默认50% circuitBreaker.errorThresholdPercentage
每当20个请求中，有50%失败时，熔断器就会打开，此时再调用此服务，将会直接返回失败，不再调远程服务。直到5s之后，重新检测该触发条件，判断是否把熔断器关闭，或者继续打开。
这些属于框架层级的实现，我们只要实现对应接口就好！
什么是服务降级呢？这里有两种场景:
当下游的服务因为某种原因响应过慢，下游服务主动停掉一些不太重要的业务，释放出服务器资源，增加响应速度！
当下游的服务因为某种原因不可用，上游主动调用本地的一些降级逻辑，避免卡顿，迅速返回给用户！
其实乍看之下，很多人还是不懂熔断和降级的区别，其实应该要这么理解:
服务降级有很多种降级方式！如开关降级、限流降级、熔断降级!
服务熔断属于降级方式的一种！
可能有的人不服，觉得熔断是熔断、降级是降级，分明是两回事啊！其实不然，因为从实现上来说，熔断和降级必定是一起出现。因为当发生下游服务不可用的情况，这个时候为了对最终用户负责，就需要进入上游的降级逻辑了。因此，将熔断降级视为降级方式的一种，也是可以说的通的！
撇开框架，以最简单的代码来说明！上游代码如下
try{
//调用下游的helloWorld服务xxRpc.helloWorld();}catch(Exception e){
//因为熔断，所以调不通doSomething();}注意看，下游的helloWorld服务因为熔断而调不通。此时上游服务就会进入catch里头的代码块，那么catch里头执行的逻辑，你就可以理解为降级逻辑！
什么，你跟我说你不捕捉异常，直接丢页面？OK，那我甘拜下风，当我理解错误!
服务降级大多是属于一种业务级别的处理。当然，我这里要讲的是另一种降级方式，也就是开关降级 这也是我们生产上常用的另一种降级方式！
做法很简单，做个开关，然后将开关放配置中心！在配置中心更改开关，决定哪些服务进行降级。至于配置变动后，应用怎么监控到配置发生了变动，这就不是本文该讨论的范围。
那么，在应用程序中部下开关的这个过程，业内也有一个名词，称为埋点！
那接下来最关键的一个问题，哪些业务需要埋点？
一般有以下方法
简化执行流程
自己梳理出核心业务流程和非核心业务流程。然后在非核心业务流程上加上开关，一旦发现系统扛不住，关掉开关，结束这些次要流程。
关闭次要功能
一个微服务下肯定有很多功能，那自己区分出主要功能和次要功能。然后次要功能加上开关，需要降级的时候，把次要功能关了吧！
降低一致性
假设，你在业务上发现执行流程没法简化了，愁啊！也没啥次要功能可以关了，桑心啊！那只能降低一致性了，即将核心业务流程的同步改异步，将强一致性改最终一致性！
可是这些都是手动降级，有办法自动降级么？
在生产上没弄自动降级！因为一般需要降级的场景，都是可以预见的，例如某某活动。假设，平时真的有突发事件，流量异常，也有监控系统发邮件通知，提醒我们去降级！
当然，这并不代表自动降级不能做，只是头脑大概想了下，如果让我来做自动降级我会怎么实现：
自己设一个阈值，例如几秒内失败多少次，就启动降级
自己做接口监控(有兴趣的可以了解一下
Rxjava)，达到阈值就走推送逻辑。怎么推呢？比如你配置是放在git上，就用jgit去改配置中心的配置。如果配置放数据库，就用jdbc去改。改完配置中心的配置后，应用就可以自动检测到配置的变化，进行降级！(这句不了解的，了解一下配置中心的热刷新功能)
“web服务器分布式系统有什么特点”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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