低调的牛肉
分布式系统在增大系统容量、提高系统复用性、使系统扩展性更高的同时，同时也有不少难点和缺点。
网络开销
传统架构，所有的业务逻辑都被打成一个代码包进行部署，所有模块运行都是在同一个JVM中，不会存在网络的开销（应用到数据库的网络开销不讨论，这里和主要指代码和代码之间的调用）；而分布式架构中，模块和模块可能会被部署到不同的机器上，它们之间的访问需要通过远程调用的方式来实现，网络IO就成为不可忽视的性能瓶颈了。
特别是在微服务的阶段，服务被拆分的比较小，一次完整的业务流程可能需要几个微服务，这时候网络问题更会凸显出来。
通常我们会增加带宽、使用专线等方式，降低网络开销；代码方面，会采用失败重试或者异步化的方式，来解决网络延迟问题，后者也无疑增加了代码实现难度。
服务依赖性问题
一个完整的应用，被拆分成了多个服务，服务和服务之间肯定是有依赖性的；如果有一个关键性的服务挂掉了，那么整个服务链路上的所有服务，都会产生问题。
这时候就需要进行服务治理，梳理出来关键业务和非关键业务，以及服务的调用路径；数据库要做响应的隔离；避免非关键性业务把数据库搞死，从而导致关键性业务也变成不可用；所以，理论上每个服务都要有独立的数据库，数据不做共享，但是现实中经常无法做到。
数据一致性问题
Consistency：强一致性，事务保障，ACID模型；
Availiablity：高可用性，避免单点；
Partition tolerance：高可扩展性。
我们经常会说的CAP原理，也就是CAP这三个因素不可能兼顾，最多只能满足两个；分布式系统来说更为强调A和P，所以会选择适当放弃一致性，或者说分布式系统通常会选择保证最终一致性；为解决这个问题，架构中需要引入消息表、MQ（事务消息）或其他的补偿手段，这无疑也加大了项目实现的难度。
另外，分布式系统也会让测试变得更加的复杂，多层的架构也让运维变得复杂；分布式架构在提高系统可用性的同时，也带来了更多的挑战。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
会点代码的大叔
分布式系统是将系统功能进行模块化，并且部署到不同的服务器上，每台服务器实现不同的功能，处理不同的数据。分布式主要是用于减轻服务器的压力，提升效率，以及降低系统维护的难度。但由于每台服务器处理的业务不同，如果一台服务器出现问题，必然会导致系统故障，所以一般分布式系统会和集群结合使用。
解耦：解耦是分布式系统的重点，在系统设计之初就要确定如何进行解耦、模块划分，由于不同的模块可能会由不同的团队进行开发和维护，如果模块间出现业务重叠或者交集过多，就会加大开发以及后期维护的难度。
分布事务：由于分布式系统将业务进行了拆分，而对于整个系统而言，事务是面向整个业务的，这就要求不同模块如果存在事务，则必须采用分布事务的机制来保证业务的完整性。
数据处理：分布式系统虽然将业务功能进行了模块化，但是整个系统的数据必然是完整的，那么在系统设计时要确定好数据的存储方式，是统一管理还是分开管理，从而保证数据准确性的同时提升系统的运行效率。
数通畅联 专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注！
