网站抗压，分布式系统设计是必需的，这种设计方法可以形象的理解为：将一个人干很忙很累的活，分给多个人去做，团队协作。
网站抗压，分布式系统设计是必需的，主要思路为：通过添加或减少服务器数量，提高网站伸缩性（扩展性）；提供故障转移（高可用）；安全防护（例如负载均衡设备上做一些过滤，黑白名单等处理）等方式来解决网站访问量大压力大的问题。这种设计方法可以形象的理解为：将一个人干很忙很累的活，分给多个人去做，团队协作。
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负载均衡
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分布式系统设计可以通过负载均衡算法来解决网站访问量大，压力大超负荷的问题。专业一点的解释，负载均衡（Load Balance）是将负载（如前端的访问请求）进行平衡、（通过负载均衡算法）分摊到多个操作单元（服务器，中间件）上进行执行。跟我们现实生活中分配任务的方式类似，负载均衡算法有很多种，如轮询、随机、加权轮询、加权随机、最小连接选，总而言之，就是找出最空闲的那一个，将任务分配给他。
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数据库优化
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分布式系统设计中，数据库优化是一个非常重要的问题，由于数据量大、访问量大，数据库的设计和优化显得尤为重要。数据库优化可以从架构优化、硬件优化、DB优化、SQL优化四个维度入手。
查询优化是提高查询性能的关键因素之一。由于涉及大量数据在网络上的传输，因此查询处理和优化就成为分布式数据库提高查询性能的关键因素之一。存取优化也是一个重要的问题。分布式数据库系统中要注意解决分布式数据库的设计、查询处理和优化、事务管理及并发控制和目录管理等问题。
在分布式系统中，为了保证数据的一致性和可靠性，通常采用分布式数据库来存储数据。分布式数据库是指将数据分散存储在多个节点上的数据库系统。分布式数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络中的不同的计算机上，网络中的每个节点具有独立处理的能力（称为场地自治），可以执行局部应用。同时，每个节点也能通过网络通信子系统执行全局应用。
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分布式数据缓存
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数据缓存也是分布式系统设计中的一个重要方面。在分布式系统中，为了提高系统的性能和可用性，通常采用缓存来减轻数据库的压力。分布式缓存是指在分布式系统中，把一些热门数据存储到离用户近、离应用近的位置，并尽量存储到更快的设备，以减少远程数据传输的延迟，让用户和应用可以很快访问到想要的数据。
分布式缓存的实现方式有很多，其中比较常见的是使用Redis或Memcached等缓存中间件。在Java中，Spring Cache是一个比较流行的缓存框架，它提供了对多种缓存中间件的支持，包括Redis、Ehcache、Guava等。在使用分布式缓存时，需要考虑缓存一致性问题。常见的解决方案包括：基于时间戳的缓存更新、基于版本号的缓存更新、基于锁机制的缓存更新等。
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异步处理
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分布式系统中异步处理是非常重要的，因为它可以提高系统的并发性和吞吐量。异步处理可以让系统在等待某些操作完成时不会阻塞，而是继续执行其他操作。这样可以提高系统的响应速度和吞吐量。
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CDN加速
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CDN加速可以提高分布式系统的性能和可靠性。CDN是一种分布式的网络架构，它可以将内容缓存到离用户更近的地方，从而减少用户访问内容时的延迟和带宽消耗。
