概念介绍1.1 分布式系统的定义分布式系统是由多个独立计算机节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协调，共同完成复杂的任务。分布式系统具有高性能、高可用性和可扩展性等特点。
1.2 CAP理论CAP理论是分布式系统设计中的重要理论基础，它指出一个分布式系统不可能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)三个特性。开发人员需要在设计中权衡，选择满足具体需求的两个特性。
1.3 一致性模型在分布式系统中，一致性是一个重要的问题。常见的一致性模型包括强一致性、最终一致性和弱一致性。开发人员需要根据具体需求选择合适的一致性模型。
分布式架构设计2.1 远程过程调用（RPC）RPC是一种允许一个程序在另一个计算机上执行过程调用的技术。在Java中，常用的RPC框架有Dubbo、gRPC等，它们可以实现不同节点之间的通信和数据传输。
2.2 消息队列消息队列是解耦分布式系统中不同模块之间的通信的重要手段。常见的消息队列系统包括Apache Kafka、RabbitMQ等，在Java中可以使用这些消息中间件来实现异步通信和数据传输。
2.3 分布式缓存分布式缓存是一种特殊的缓存技术，它将数据存储在分布式系统的多个节点上，实现快速访问和高可用性。常见的分布式缓存系统包括Redis、Memcached等，Java中可以使用这些系统来提高系统的性能和扩展性。
分布式系统开发示例下面以一个简单的电商系统为例，演示分布式系统的设计与开发：
3.1 架构设计设计一个由订单服务、库存服务和支付服务构成的分布式系统。订单服务负责处理用户下单请求，库存服务负责扣减商品库存，支付服务负责完成支付操作。
3.2 代码示例（1）订单服务
@RestController
public class OrderController {
@Autowired
private OrderService orderService;
@PostMapping("/order")
public String order(@RequestBody OrderRequest request) {
// 调用库存服务扣减库存
boolean isStockSufficient = orderService.reduceStock(request.getProductId(), request.getQuantity());
if (isStockSufficient) {
// 调用支付服务完成支付
boolean isPaymentSuccessful = orderService.pay(request.getUserId(), request.getPrice());
if (isPaymentSuccessful) {
// 订单处理成功
return "Order success!";
} else {
// 支付失败，回滚库存
orderService.rollbackStock(request.getProductId(), request.getQuantity());
return "Payment failed!";
}
} else {
// 库存不足，下单失败
return "Insufficient stock!";
}
}
}
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（2）库存服务
@Service
public class StockService {
public boolean reduceStock(String productId, int quantity) {
// 扣减库存的具体逻辑
return true;
}
public void rollbackStock(String productId, int quantity) {
// 回滚库存的具体逻辑
}
}
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（3）支付服务
@Service
public class PaymentService {
public boolean pay(String userId, double price) {
// 支付操作的具体逻辑
return true;
}
}
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