分布式和高并发是大型架构的必备系统，但是大家经常不太清楚两者的关系和区别，下面我重点详解分布式和高并发核心区别@mikechen
分布式
分布式系统，是指多个计算机、或服务器…等等，通过通信链路相互连接，共同完成一个任务或提供一个服务的系统。
分布式系统，其主要解决：单个物理服务器的性能瓶颈，提升系统的可靠性、和可扩展性…等等。
典型特征：
多节点
分布式系统的每个节点，可以是一个独立的计算机、或独立的服务器、或者独立的云服务器…等等，它们之间通过分布式网络通信。
分布式数据
数据分散存储在多个节点上，每个节点只存储一部分数据，最后可以通过分布式计算汇总。
并行处理
多个节点，可以同时处理不同的任务或请求，从而，提高系统的整体处理能力。
高并发
高并发，则指的是系统能够同时处理大量请求的能力，通常用于描述在特定时间内有多少用户或请求同时访问系统。
高并发系统，在“双十一”期间，电商网站需要处理大量的用户请求，比如：59万笔订单/每秒，这就是高并发。
典型特征：
大量并行处理
高并发系统，需要能够处理大量的并发请求，一般都是：每秒上万的请求。
性能优化
通过优化硬件、算法、架构.等，使得系统能够同时处理更多的请求而不导致性能瓶颈。
资源调度与管理
如线程池、异步处理、负载均衡…等技术，保证系统能高效处理并发请求。
响应时间和吞吐量
优化系统架构，以保证即使在高并发情况下，系统也能保持良好的响应速度和吞吐量。
分布式和高并发的区别
分布式，侧重于将系统的计算和存储分布到多个节点，强调系统的高可用性、容错性和可扩展性。
高并发，侧重于如何处理大量同时发生的请求或任务，强调系统的性能、吞吐量和响应速度。
同时，分布式和高并发之间存在一定的关联性，分布式可以帮助实现高并发，而高并发又需要分布式来支撑。
实现高并发，通常需要：优化数据库设计、使用缓存、负载均衡…等技术手段。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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