为什么学习分布式？答：自我技能提升、遇到具体的业务场景有更多的解决思路；
如何系统的学习分布式？答：从实际问题中学习、引伸出知识点、由点及面、学习一些经典的分布式系统案例、以输出倒逼输入(以写博客倒逼学习)；
什么是分布式系统？
Web集群是不是？Redis集群是不是（通过Redis客户端做一致性Hash）？
实践当中是遇到了什么问题才引出分布式这个概念？什么情况适用于分布式？不用分布式行不行、有什么可替代方案？
单机的硬件配置是有上限的，当计算量大到一定程度时，通过提升单机硬件配置已经不能很好的提升处理效率时，就需要分而治之，将大计算量的任务切分成若干个小任务、这些小任务被分到多台机器上执行、最后将多台机器的执行结果进行合并；分布式的目标是为了提升效率吗？
分布式解决了效率问题后，又带来了哪些新的问题？如何拆分、拆分成几个执行单元比较合适、执行单元之间如何分配任务、如何将不同执行单元的结果合并起来、一个执行单元出故障如何保证整体结果的正确？
如何拆分？原来一个业务系统负责商品列表展示、商品详情展示、用户下单、支付、订单详情展示、退款一整套操作，但是当用户访问量大到一定程度时，我们需要将应用由单机变为集群，但是当访问量再大到一定程度时，增加集群机器量已经不能很好的解决问题，什么问题？比如，商品列表的请求量是其它接口请求量的几十倍，单机的大部分资源（线程、CPU等）都消耗在商品列表接口上，而后续下单等接口却在排队等待，这便降低了系统的吞吐量，这个时候我们需要将商品列表接口与下单流程拆分开来，一部分机器处理商品列表展示、一部分机器处理下单流程，将整个业务流程拆分的过程便是分布式，我们是以整个系统吞吐量的角度进行拆分，同样我们可以将整个系统拆分成商品相关、用户相关、促销相关、下单相关、支付相关等服务；
如何进行请求的路由？通过请求URL进行路由，比如list接口请求商品列表机器、order接口请求下单机器，通过nginx等一些反向代理便可以做到；如何避免单机请求量过大，可以设置路由策略，比如hash、均分；
如果下单服务的一台机器故障了（比如磁盘问题），如何保证整个系统的可用性？将下单服务单元部署成集群，一台机器故障通过路由策略将请求打到正常的机器上；那么如果每台机器都维护了订单的状态，我们如何保证不同机器状态的一致性呢？我们在写入某一机器的同时、同步更新集群中其它的机器；但是同步的过程是需要时间的，如何保证系统的快速响应？
这就引出了分布式系统中的一个经典理论：CAP；
学习分布式有什么用？在实际场景中如何使用？
从哪里来
是什么
到哪里去
https://www.zhihu.com/question/23645117 http://www.cnblogs.com/xybaby/tag/distributed%20system/ http://kabike.iteye.com/blog/2168852 https://www.cnblogs.com/captainlucky/p/4720986.html https://blog.csdn.net/lxf310/article/details/22398655 http://www.yunweipai.com/archives/17357.html