- 系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）
- 共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL）
- 同步访问（即有很多个进程同事访问同一个共享资源。没有同步访问，谁管你资源竞争不竞争）
XA协议比较简单，而且一旦商业数据库实现了XA协议，使用分布式事务的成本也比较低。但是，XA也有致命的缺点，那就是性能不理想，特别是在交易下单链路，往往并发量很高，XA无法满足高并发场景。XA目前在商业数据库支持的比较理想，在mysql数据库中支持的不太理想，mysql的XA实现，没有记录prepare阶段日志，主备切换回导致主库与备库数据不一致。许多nosql也没有支持XA，这让XA的应用场景变得非常狭隘。 当一个互联网业务获得大众欢迎的时候，最显著碰到的技术问题，就是服务器非常繁忙。当每天有1000万个用户访问你的网站时，无论你使用什么样的服务器硬件，都不可能只用一台机器就承载的了。因此，在互联网程序员解决服务器端问题的时候，必须要考虑如何使用多台服务器，为同一种互联网应用提供服务，这就是所谓“分布式系统”的来源。 分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。。。
在很多文章中，主要讲分布式系统分为分布式计算（computation）与分布式存储（storage）。计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。
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