A服务调用B服务，B服务部署在多台机器，A发送请求到任意一个服务器均可完成调用。为了使每台服务器不至于忙于处理请求，可以将请求均衡到每一个服务器，提升网站的可用性。
负载均衡算法：
轮询：请求依次按顺序分发到不同的可用服务器执行，循环分发请求。
最小连接：分发请求到连接数最少的服务器。处理请求用时较长的场景。
散列：根据用户请求的IP地址的散列来选择要转发的服务器。需要处理状态而要求用户能连接到相同服务器。
通俗点解释：
小明要尽可能的让3个机器上的系统A工作均衡一些，比如有3万个请求，那就让3个服务器各处理1万个（理想情况），这叫负载均衡很明显，这个负载均衡的工作最好独立出来，放到独立的服务器上（例如Nginx）；后来小明发现，这个负载均衡的服务器虽然工作内容简单，就是拿到请求，分发请求，但是它还是有可能挂掉，单点失败还是会出现。没办法，只好把负载均衡也搞成一个集群。
bug和系统A的集群有两点不同：
1.这个新的集群中虽然有两个机器，但是我们可以用某种办法，让这个机器对外只提供一个IP地址，也就是用户看到的好像只有一个机器。
2.同一时刻，我们只让一个负载均衡的机器工作，另外一个原地待命，如果工作的那个拐到了，待命的那个就顶上去。
- 服务熔断/服务降级 -
下单场景：用户下单了一个商品，客户端调用订单服务来生成预付款订单，订单服务调用商品服务查看下单的哪款商品，商品服务调用库存服务判断这款商品是否有库存，如有库存，则可以生成预付款订单。
雪崩场景：
第一次滚雪球：库存服务不可用（如响应超时等），库存服务收到的很多请求都未处理完，库存服务将无法处理更多请求。
第二次滚雪球：因商品服务的请求都在等库存服务返回结果，导致商品服务调用库存服务的很多请求未处理完，商品服务将无法处理其他请求，导致商品服务不可用
第三次滚雪球：因商品服务不可用，订单服务调用商品服务的的其他请求无法处理，导致订单服务不可用。
第四次滚雪球：因订单服务不可用，客户端将不能下单，更多客户将重试下单，将导致更多下单请求不可用。
服务熔断：
设置服务的超时，当被调用的服务某段时间内失败率达到某个阈值，则对该服务开启短路保护，后来的请求不调用这个服务，直接返回默认的数据。
服务降级：
对非核心业务降级运行：某些服务不处理，或者简单处理（抛异常、返回Null、返回Mock数据）
- 副本 -
副本，指在分布式系统中为数据或服务提供的冗余。对于数据副本指在不同的节点上持久化同一份数据，当出现某一个节点的存储的数据丢失时，可以从副本上读到数据。数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段。另一类副本是服务副本，指数个节点提供某种相同的服务，这种服务一般并不依赖于节点的本地存储，其所需数据一般来自其他节点。
副本一致性
分布式系统通过副本控制协议，使得从系统外部读取系统内部各个副本的数据在一定的约束条件下相同，称之为副本一致性。副本一致性是针对分布式系统而言的，不是针对某一个副本而言。
强一致性：任何时刻任何用户或节点都可以读到最近一次成功更新的副本数据。强一致性是程度最高的一致性要求，也是实践中最难以实现的一致性。
单调一致性：任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，这个用户不会再读到比这个值更旧的值。单调一致性是弱于强一致性却非常实用的一种一致性级别。因为通常来说，用户只关心从己方视角观察到的一致性，而不会关注其他用户的一致性情况。
会话一致性：任何用户在某一次会话内一旦读到某个数据在某次更新后的值，这个用户在这次会话过程中不会再读到比这个值更旧的值。会话一致性通过引入会话的概念，在单调一致性的基础上进一步放松约束，会话一致性只保证单个用户单次会话内数据的单调修改，对于不同用户间的一致性和同一用户不同会话间的一致性没有保障。
最终一致性：最终一致性要求一旦更新成功，各个副本上的数据最终将达到完全一致的状态，但达到完全一致状态所需要的时间不能保障。对于最终一致性系统而言，一个用户只要始终读取某一个副本的数据，则可以实现类似单调一致性的效果，但一旦用户更换读取的副本，则无法保障任何一致性。
弱一致性：一旦某个更新成功，用户无法在一个确定时间内读到这次更新的值，且即使在某个副本上读到了新的值，也不能保证在其他副本上可以读到新的值。弱一致性系统一般很难在实际中使用，使用弱一致性系统需要应用方做更多的工作从而使得系统可用。
- 衡量分布式系统的指标 -
性能：系统的吞吐能力，指系统在某一时间可以处理的数据总量，通常可以用系统每秒处理的总的数据量来衡量；系统的响应延迟，指系统完成某一功能需要使用的时间；系统的并发能力，指系统可以同时完成某一功能的能力，通常也用QPS来衡量。上述三个性能指标往往会相互制约，追求高吞吐的系统，往往很难做到低延迟；系统平均响应时间较长时，也很难提高QPS。
可用性：系统的可用性指系统在面对各种异常时可以正确提供服务的能力。系统的可用性可以用系统停服务的时间与正常服务的时间的比例来衡量，也可以用某功能的失败次数与成功次数的比例来衡量。可用性是分布式的重要指标，衡量了系统的鲁棒性，是系统容错能力的体现。
可扩展性：系统的可扩展性指分布式系统通过扩展集群机器规模提高系统性能（吞吐、延迟、并发）、存储容量、计算能力的特性。好的分布式系统总在追求“线性扩展性”，也就是使得系统的某一指标可以随着集群中的机器数量线性增长。
一致性：分布式系统为了提高可用性，总是不可避免的使用副本的机制，从而引发副本一致性的问题。越是强的一致的性模型，对于用户使用来说使用起来越简单。
