用JAVA设计分布式
分布式技术是现代 开发的基石，它将单一任务拆分成小任务，通过多节点的协作实现高效运行。分布式开发不再局限于单体架构，而是倡导多人协同，构建灵活的微服务架构。正如《分布式服务架构》这本书所深入阐述的，它不仅涵盖理论，更包括实战指导，如一致性模型、容量评估策略、强大的日志 和应急处理策略。
EJB环境下的挑战：在企业级应用框架EJB（Enterpri JavaBeans）中，由于其分布式和跨服务器的特性，Singleton模式的使用更需谨慎。EJB的实例可以在不同的JVM（Java虚拟机）之间共享，如果处理不当，可能会在一个服务器上创建了Singleton，而在其他服务器上又创建了另一个。
它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行 ，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的 。
是支持分布式处理的 ，是在由通信 互联的多处理机体系结构上 任务的 。它包括分布式操作 、分布式程序设计语言及其编译（解释） 、分布式文件 和分布式数据库 等。分布式操作 负责管理分布式处理 资源和控制分布式程序运行。
如何设计和实现高可用的MySQL
DRBD+Heartbeat+MySQL/：同样面临脑裂问题和Heartbeat切换时间较长的问题，DRBD的使用可能带来额外问题，建议谨慎考虑。MySQL Proxy/：虽然项目曾受关注，但因Lua的使用以及 项目状态，其稳定性并不成熟，主要适用于写分离，而非高可用环境。
大家可用通过开启并行 来解决延迟问题，MySQL6基于库级别并行 ；MySQL 7基于逻辑时钟并行 ，也就是表级别的并行；而MySQL0则是行级别的并行 ，粒度更细， 效率更高。刚才是说在协议级别进行 ，其实还有一种方式是块级别的数据 ，其不关心上层是什么，只需要保证在磁盘层面数据 即可。
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点。
以实现高可用性和可扩展性为目标，这里涵盖了多种架构选择，如设计原则、 技术（Replication）、数据切分、缓存和搜索引擎的利用，以及 NDB Cluster 等关键内容。在高可用性方面，您将学习 Dual Master、DRBD、NDB Cluster，以及如何通过 来确保 的稳定运行。
Zookeeper使用分布式算法保证集群数据的一致性，使用zookeeper可以有效的保证proxy的高可用性，可以较好的避免 分区现象的产生。
MySQL Cluster 由多个计算节点构成，每个节点上运行着多个关键进程。首先，每个节点上运行着MySQL服务器，它们负责存储和管理数据库数据。其次，NDB Cluster 数据节点负责处理数据的读写操作，这些节点在各自的内存和磁盘上存储数据，确保高可用性。
数据库设计的步骤有哪些?
1、数据库设计包括六个主要步骤：需求分析。了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求。概念设计。通过数据抽象，设计 概念模型，一般为ER模型。逻辑结构设计。设计 的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图。物理结构设计。设计数据的存储结构和存取 ，如索引的设计。
2、需求分析阶段 准确理解和分析用户需求（包括数据和处理），它是整个设计过程的基础，也是最困难、最耗时的一步。概念结构设计阶段 是整个数据库设计的关键，通过对用户需求的集成、归纳和抽象，形成了一个独立于特定数据库管理 的概念模型。
3、数据库物理设计阶段 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取 ）。 数据库实施阶段 运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。
4、需求分析阶段 进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。作为“地基”的需求分析是否做得充分与准确，决定了在其上构建数据库“大厦”的速度与质量。需求分析做的不好，可能会导致整个数据库设计返工重做。
5、需求分析 需求分析是整个设计过程的基础。本阶段的主要任务是对现实世界中要处理的对象（ 、 及企业，也可以理解成客户）进行详细调查，然后通过分析，逐步明确客户/用户对 的需求，包括数据需求和业务处理需求。
Mysql变 布式数据库
amoeba相当于一个SQL请求的路由器，目的是为负载均衡、读写分离、高可用性提供机制，而不是完全实现它们。用户需要结合使用MySQL的Replication等机制来实现副本同步等功能。amoeba对底层数据库连接管理和路由实现也采用了可插拨的机制，第三方可以开发更高级的策略类来替代作者的实现。
先用一台服务器做主数据库，其他几台做副本数据库；然后通过Mysql自带的 技术，将数据库同步到几台副本数据库。再更改程序，将查询部分调用不同的数据库，写则只能写到主数据库。
分布式中间件集群 除了直接使用MySQL的集群方 外，还可以通过中间件来实现MySQL的集群。例如使用MyCAT等中间件，通过逻辑上的整合，实现分布式数据库的效果。这种集群方式可以有效地实现数据的分片、负载均衡等功能，提升了 的可扩展性和可用性。
最明显，也最本质，data-sharing和nothing-sharing的区别。集群是共享存储的。 中没有任何共享。每台机器都是独立且完整的 。由此，带来的是应用和实现技术上的区别。
所以，经常是 RDBMS 成为整个 的瓶颈。在长期的斗争中，大家总结出了很多方式来扩展更底层的关系型数据库： 主从，一主多从，双写，通过队列暂存请求... 这些方 其实并没有解决问题，写入仍然是单点，而且对于 DBA 的挑战比较大，今天我们暂时就不讨论了。
如果要满足需求的行存数据库需要有以下特点 支持事务；支持高并发的能力；在与分布式中间件通讯时，能够为了适配业务的需求，可以做些定制开发；数据量 ，进行拓展的时候，数据操作方便；核心组件升级容易；维护容易；综上所述，目前可选的 是mysql为更优。
