这份 分布式系统知识体系 面向后端学习、系统设计和面试复习，按“分布式入门 -> 通信调用 -> 服务治理 -> 一致性与协调 -> 工程实践”的顺序整理本站分布式相关文章。

分布式系统面试很少让你单独背一个 CAP 定义。面试官通常会从某个业务问题开始追问：服务为什么要拆到多个节点？网络超时后能不能重试？锁提前过期怎么办？跨服务的数据如何保持一致？

这篇文章是 JavaGuide 分布式系统专题的复习入口，按分布式理论、RPC 与网关、分布式 ID/锁/事务、配置中心与 ZooKeeper 四部分整理。每部分只列复习时需要抓住的问题，答案和实现细节放在对应专题文章中。

时间比较紧的话，可以先看 分布式系统常见面试题总结，把不会的问题标出来，再回到本文补原理和工程细节。

刚接触分布式系统时，很多人会先被一串名词砸中：CAP、BASE、Paxos、Raft、分布式锁、分布式事务。

这些概念都绕不开，但入门时直接钻进去，容易把分布式系统学成一堆互不相干的术语。更好的切入口是一个更土但更实用的问题：原来一台机器、一个进程、一个数据库就能完成的事情，为什么后来要拆到多台机器上？拆完以后，为什么一个超时、一次重试、一条消息重复投递，都会牵出这么多设计问题？

这篇文章先把“分布式系统是什么”讲清楚。Paxos、Raft、分布式事务不会展开推导，只把它们放回主线里，知道它们大概在解决哪类麻烦。

什么是分布式系统？

RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是分布式系统里最常见的服务调用方式之一。它希望让调用远程服务像调用本地方法一样自然，同时封装网络通信、序列化、服务发现、负载均衡、超时重试和容错治理等复杂细节。

适合谁看

• 想理解 RPC 框架工作原理的后端开发者。
• 正在准备 RPC、Dubbo、微服务调用相关面试题的同学。
• 已经用过 Feign、Dubbo、gRPC，但对底层调用流程和服务治理不够熟的读者。
• 需要判断内部服务调用到底该用 HTTP 还是 RPC 的工程师。