分布式: 是指将业务拆分为不同的子服务，然后将其分布在不同的计算机上。
群集: 意味着将多个服务器组合在一起以实现相同的服务。 它可以被视为计算机，云计算平台，或者通过软件系统集中使用分布式部署资源。 为了应付较大的并发性，以实现高可用性，分布式和群集都是必不可少的。
分布式 Distributed
常用的分布式是在负载平衡服务器之后添加一堆Web服务器，然后在其上构建缓存服务器以保存临时状态，然后共享数据库 。
在此环境中，唯一真正的分发服务器是Web服务器，并且Web服务器之间没有连接，因此其结构和实现非常简单。
集群 Cluster
这意味着将多个服务器组合在一起以实现相同的业务，并且可以将其视为一台计算机。
总体上，由多台服务器组成的一组计算机为用户提供了一组网络资源，这些资源是群集的节点。
- 可扩展性 集群中的服务节点，可以动态添加机器以增加集群的处理能力。
- 高可用性 如果集群中的某个节点发生故障，则该节点上运行的服务可以由其他服务节点接管，从而增强了集群的高可用性。
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负载均衡(Load Balancing)
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容错能力(Fault Tolerance)
- Failover Cluster
- Failfast Cluster
- Failback Cluster
- Forking Cluster
分布式场景
假如我们的server，设计上可以支持1M(million)/s 的请求，但是现在的请求量达到了2M/s，这个时候，这个server已经无法保证所有请求都能被处理，很多请求会被拒绝。
这个时候一个server无法支持，那就再增加一台server，每一台server 可以处理1M/s的请求，如果请求继续增长的情况下，就继续加server。我们称这种解决方法为水平扩展，而负责平衡请求的就是负载均衡。
还有一种是垂直切分，可以通过对单个server性能提升来达到解决问题的目的，但是这种方式会很快达到瓶颈。
一个公司在发展过程壮大的过程中，它的系统也会随着业务不停的变大。这个时候就需要进行划分成分布式系统，为了方便组织和管理。公司通常会把整个系统分解成部门，订单，供应商，会员等等。由于每个模块具体的业务，每个模块都会有自己的server cluster，DB server cluster，在同一个站点下，访问链接会进入不同的server，DB，请求也会进入到不同的cluster。简单来说就是业务的垂直划分vertical split。如果那个部门的server需要进行扩展，要添加机器，就是水平扩展horizontal expansion。
分布式的优势在于拆分业务和平衡负载，但是也会带来一些其他问题，数据一致性如何处理。所以需要通过同步的设计来确保分布式场景下的数据一致性问题。
有些场景下数据一致性的要求不高，但是某些场景下必须确保数据的一致性，比如银行，金融领域。Paxos 算法可以解决分布式场景下的数据一致性问题。
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