在分布式环境下，有几个问题是普遍关心的，我们称之为设计策略:
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
一、心跳检测
没有检测到心跳的时候，不代表节点死亡，可能是忙碌中。
通过下面两种方式来检测：
- 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端每间隔 t 秒向Node集群发起监测请求，设定超时时间，如果超过超时时间，则判断“死亡”。
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)，以此计算节点的“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。
通过周期检测心跳机制、累计失效检测机制可以帮助判断节点是否“死亡”，如果判断“死亡”，可以把该节点踢出集群
二、高可用设计
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
当主机宕机时，备机接管主机的一切工作
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监测情况
3.集群模式
多个节点在运行，同时可以通过主控节点分担服务请求
三、容错性
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，典型的案例就是对于缓存穿透问题的解决方案
我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据 库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在，就会造成每一次请求都查询DB，这样缓存就失去了意义，在流量大时，或者有人恶意攻击
如频繁发起为id为“-1”的条件进行查询，可能DB就挂掉了。
那这种问题有什么好办法解决呢?
一个比较巧妙的方法是，可以将这个不存在的key预先设定一个值。比如，key=“null”。在返回这个null值的时候， 我们的应用就可以认为这是不存在的key，那我们的应用就可以决定是否继续等待访问，还是放弃掉这次操作。如果继续等待访问，过一个时间轮询点后，再次请求这个key，如果取到的值不再是null，则可以认为这时候key有值 了，从而避免了透传到数据库，把大量的类似请求挡在了缓存之中。