在分布式环境下，有几个问题是普遍关心的：
- 如何检测当前节点还活着？
- 如何保障高可用？
- 容错处理
- 负载均衡
1.心跳检测
在分布式环境中，我们提及过存在非常多的节点（Node）。那么就有一个非常重要的问题，如何检测一个节点出现了故障乃至无法工作了？
通常解决这一问题采用心跳检测的手段，如同通过仪器对病人进行一些检测诊断一样。
心跳顾名思义，就是以固定的频率向其他节点汇报当前节点状态的方式。收到心跳，一般可以认为一个节点和现在的网络是良好的。当然，心跳汇报时，一般也会携带一些附加的状态、元数据信息，以便管理。
若Server没有收到Node3的心跳时，Server认为Node3失联。但是失联是失去联系，并不确定是否是Node3故障，有可能是Node3处于繁忙状态，导致调用检测超时；也有可能是Server与Node3之间链路出现故障或闪断。所以心跳不是万能的，收到心跳可以确认节点正常，但是收不到心跳也不能认为该节点就已经宣告“死亡”。此时，可以通过一些方法帮助Server做决定：周期检测心跳机制、累计失效检测机制。
- 周期检测心跳机制
- Server端每隔t秒向Node集群发起检测请求，设定超时时间，如果超过超时时间，则判断“死亡”。可以把该节点踢出集群。
- 累计失效检测机制
- 在周期检测心跳机制的基础上，统计一定周期内节点的返回情况（包括超时及正确返回），依次计算节点的“死亡”概率。另外，对于宣告“濒临死亡”的节点可以发起有限次数的重试，以作进一步判断。如果超过次数则可以把该节点踢出集群。
2.高可用
1）高可用HA设计
高可用（High Availability）是系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指，经过设计来减少系统不能提供服务的事件。
系统高可用性的常用设计模式包括三种：主备（Master-Slave）、互备（Active-Active）和集群（Cluster）模式。
(1)主备模式
主备模式就是Active-Standby模式，当主机宕机时，备机接管主机的一切工作，待主机恢复正常后，按使用者的设定以自动（热备）或手动（冷备）方式将服务切换到主机上运行。在数据库部分，习惯称之为MS模式。MS模式即Master/Slave模式，这在数据库高可用性方案中比较常用，如MySQL、Redis等就采用MS模式实现主从复制。保证高可用，如图所示。
(2)互备模式
互备模式指两台主机同时运行各自的服务工作且相互检测情况。在数据库高可用部分，常见的互备是MM模式。MM模式即Multi-Master模式，指一个系统存在多个master，每个master都具有read-write能力，会根据时间戳或业务逻辑合并版本。
(3)集群模式
集群模式是指有多个节点在运行，同时可以通过主控节点分担服务请求。集群模式需要解决主控节点本身的高可用问题，一般采用主备模式。
2）高可用HA下”脑裂问题“
(1)什么是脑裂
在高可用（HA）系统中，当联系两个节点的“心跳线”断开时（即两个节点断开联系时）。本来为一个整体、动作协调的HA系统，就分裂成为两个独立的节点（即两个独立的个体）。由于相互失去了联系，都以为是对方出了故障，两个节点上的HA软件像“裂脑人”一样，“本能”地争抢“共享资源”、争起“应用服务”。
就会发生严重的后果：
- 共享资源被瓜分、两边“服务”都起不来了；
- 两边“服务”都起来了，但同时读写“共享存储”，导致数据损坏（常见如数据库轮询着的联机日志出错）
两个节点相互争抢共享资源，结果会导致系统混乱，数据损坏。对于无状态服务的HA，无所谓脑裂不脑裂，但对有状态服务（比如MySQL）的HA，必须要严格防止脑裂。
(2)脑裂出现的原因
一般来说，脑裂的发生，有以下几种原因：
- 高可用服务器各节点之间心跳线链路发生故障，导致无法正常通信
- 因网卡及相关驱动坏了，ip配置及冲突问题（网卡直连）
- 因心跳线间连接的设备故障（网卡及交换机）
- 因仲裁的机器出问题（采用仲裁的方案）
- 高可用服务器上开启了iptables防火墙阻挡了心跳消息传输
- 高可用服务器上心跳网卡地址等信息配置不正确，导致发送心跳失败
- 其他服务配置不当等原因，如心跳方式不同，心跳广插冲突、软件Bug等
(3)脑裂预防方案
- 添加冗余的心跳线（即冗余通信的方法）
- 同时用两条心跳线路（即心跳线也HA），这样一条线路坏了，另一个还是好的，依然能传送心跳消息，尽量减少“脑裂”现象的发生几率
- 仲裁机制
- 当两个节点出现分歧时，由第3方的仲裁者决定听谁的。这个仲裁者，可能是一个锁服务，一个共享盘或者其他什么东西。
- Lease机制
- 隔离（Fencing）机制
- 共享存储fencing：确保只有一个Master往共享存储中写数据
- 客户端fencing：确保只有一个Master可以响应客户端的请求
- Slave fencing：确保只有一个Master可以向Slave下发命令
3.容错性
容错性：IT系统对于错误的包容能力
容错的处理是保障分布式环境下相应系统的高可用或者健壮性，一个典型的案例就是对于缓存穿透问题的解决方案。
4.负载均衡
负载均衡：其关键在于使用多态集群服务器共同分担计算任务，把网络请求及计算分配到集群可用的不同服务器节点上，从而达到高可用性及较好的用户操作体验。
如图，不同的用户client1、client2、client3访问呢应用，通过负载均衡器分配到不同的节点
负载均衡器有硬件解决方案，也有软件解决方案。硬件解决方案有著名的F5，软件有LVS、HAProxy、Nginx等。
以Nginx为例，负载均衡有以下6中策略：
