分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流，今天，我们就来看看关于分布式的精华问答吧！

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Q：分布式系统中主要是用到了服务化，消息中间件，数据库拆分，便于横向扩展和维护，但分布式系统中的拆分的这个维度该怎么把握？拆分后面临的分布式事务用什么方式处理比较好？分布式中soa框架有dubbo、motan及spring cloud的spring全家桶，这些技术该怎么选择？

A：以微服务为例，拆分遵守几种原则，如单一职责、高内聚低耦合等，拆分的颗粒度足够小即可便于开发；但不要过小，过小的化微服务的数量也会激增，管理这些大批量的服务也将会是一个挑战。 分布式事务常用的方式有两阶段提交、三阶段提交、paxos算法等。

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Q：分布式环境下如何保持数据一致性的？分布式事务吗？

A：分布式系统的一致性有多种模型，如严格一致性、持续一致性、最终一致性等，分布式事务算法常用的有2PC、3PC、Paxos 各有优缺点，实际案例可以参考 Chubby、Hypertable、Zookeeper等。

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Q：消息中间件的选择上，能否单用kafka不用其他，还是说根据不同业务场景选用不同的消息中间件。一般在什么情景下使用消息中间件呢？是否在并发程度不是很高的情况下可以不用，只有在并发达到一定程度才启用呢？

A：消息中间件结合业务场景选单一种就行了。各类中间件各有优劣 2.消息中间件适用于通信场景，比如消息一对一、广播通信等。由于消息中间件这种队列的数据结构特点，也可以用于数据一致性的场景。

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Q：分布式实例是在不同的主机上的，文件如何能够做到同步？

A：文件也是数据，所以这个问题与数据的同步解决方案类似。这里可能要考虑的是相同的文件，在不同的主机下，如何拥有相同的标识，比如各类网盘。系统可以每个上传文件一个哈希值.也就是文件的唯一识别码，这样可以在同步时，可以根据这个唯一码进行对比。

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Q：分布式，微服务这些都需要在什么情况下使用？分布式最终实现了什么目的？如果非必须的，是否要上分布式呢？

A：大型、业务复杂的系统需要； 分布式本质是为了解决单机的所存在的问题，比如性能瓶颈、扩展、容错等； 分布式系统第一定律“能不要上分布式系统就不要上”。

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