分布式：将一个大的任务拆分成为，多个小的任务，有多个分布式的服务器进行完成任务。分布式任务可能问题，
分布式系统的拆分（可以按照业务链路进行拆分）。
集群：在多个服务器上部署多个相同的组件，有相同组件共同完成任务。
例子：比如计算 1个亿的数字的平方，可以采用分布式集群的解决方案。需要服务器A将1亿个数字进行划分成为多个任务，
集群（BCD）的每个具体计算服务。这样BCD之间构成集群。（A-BCD）业务处理流程是一个分布式处理方式。
集群服务器能力之间对等：按照轮训的方式
集群之间服务器能力不对等：按照权重方式（服务器的性能，服务器之间的网络不一样，所以之间需要进行权重划分）
涉及到存取数据的集群，需要保证写入数据和读取数据能够完整正确的读取到：
集群数量取模（集群的数量的增加和减少问题）
一致性Hash算法：对于集群中服务器某个特性进行Hash，映射到一整数值，对于需要存储数据的key进行hash算法，得到一个映射值，根据数据key存储在，目标小于切最近的目标及其hash值上。不能考虑不同服务器的性能问题。
固定hash槽算法：redis采用hash槽提前划分的方法，增加集群需要先进行hash槽的划分。然后对于数据key进行hash然后得到对应的存储服务器。（可以自定义设置机器hash槽的长度）
针对于分布式集群处理中需要对于数据决策？
对于无Master的分布式的集群方案，需要将消息发送到所有的集群机器上，有集群中各个机器根据自己状态，对于需要决策的数据进行通票决策，得到最终的结果。Paxos和Raft算法。进行期中一个机器进行提案，其他机器进行投票。决定数据最终解果。
对于有master主节点，首先有集群中机器选举出主节点，只能有主节点进行操作变更数据。从节点可以进行读取数据。
集群中对于同一数据进行修改需要，同一时间只能有一个操作流程对于数据进行操作。设计到分布式锁。
基于Zookeeper 是最好实现分布式锁，zookeeper的客户端curator实现分布式锁，选举，信号量，回环栅栏分布式锁。主要基于zookeeper的节点抢占创建和节点变化通知机智实现。
Redis的分布式锁，redis的客户端redisSession实现分布式锁。主要试用redis的key创建和key的过期时间。利用redis实现分布式锁，可能会与到锁超时问题。
基于数据的住建唯一性进行分布式锁，性能不是很好，容易造成持有锁的服务器宕机是失败之后。导致锁一直存在。
https://blog.csdn.net/huyaowei789/article/details/87873977
https://yq.aliyun.com/articles/674394
分布式集群中间ACP（可用性，一致性，分区容错性质）：
基本不可能三个都兼顾，主要是AC或者AP实现。
分为数据的强一致性，需要在分布式集群的所有副本数据都确认完成才算完成。
最终一致性，只需要主节点副本或者一般以上确认完成，其他节点采用异步方式完成数据同步。
分布式集群中负载均衡问题：
主要采用的负载均衡算法：轮训，随机，权重，轮训+权重，随机+权重，原地址IP(对于原地址IP进行hash映射和集群数量取模得到处理服务器)，最小连接数（当前服务器的连接数，处理的快，多处理），连接+权重。
分布式集群的脑裂问题：
在集群的网络环境出现问题，造成重新选举leader，集群环境中有多个leader问题。
主要解决思路，分裂出来的集群中少于一半原集群数据量的少数集群停止服务，多数据机器的继续提供服务。
脑裂问题的避免：在硬件上增加网络心跳检测，有唯一的一个Leader信息存储地方。
只有超过半数以上的投票才能成为集群的leader。
保证接口一致性：
采用状态标识
采用唯一标识（唯一标识可放在redis中）
https://blog.csdn.net/zzti_erlie/article/details/106910362