分布式高并发是指在互联网分布式系统架构设计中，必须考虑到的一个要素，也就是通过系统设计，保证系统能够同时并行处理很多请求，它是反应有多少量的问题同时发生，例如在线直播服务，同时有上万人观看，为了解决高并发问题，可以使用分布式技术，将并发流量分散到不同的物理服务器上，这样，系统就能够应对大流量的访问请求，保证服务的可用性和稳定性。
分布式高并发是指在分布式系统中，多个节点同时处理大量请求的场景，在这种场景下，系统需要能够有效地处理并发请求，保证数据一致性、系统稳定性和良好的用户体验。
下面是一个简单的介绍，描述了分布式高并发的一些关键概念和涉及的技术：
| 关键概念 | 描述 | 相关技术 |
| 并发请求 | 系统在短时间内接收到大量请求 | 分布式锁、负载均衡、消息队列 |
| 数据一致性 | 确保分布式系统中数据的一致性 | 分布式事务、一致性协议（如Raft、Paxos） |
| 系统稳定性 | 确保系统在高并发场景下正常运行 | 隔离级别、限流、熔断、降级 |
| 性能优化 | 提高系统在高并发场景下的性能 | 缓存、数据库分库分表、读写分离 |
| 负载均衡 | 将请求均匀分配到多个节点 | 轮询、一致性哈希、最小连接数 |
| 分布式锁 | 控制分布式系统中共享资源的访问 | Redisson、Zookeeper、Chubby |
| 消息队列 | 解耦系统组件，异步处理请求 | Kafka、RabbitMQ、RocketMQ |
| 分布式事务 | 管理跨多个节点的事务 | Seata、TCC（Try-Confirm-Cancel） |
| 一致性协议 | 确保分布式系统中的节点达成一致 | Raft、Paxos、Zab |
| 缓存 | 提高数据访问速度，减轻数据库压力 | Redis、Memcached |
| 数据库分库分表 | 水平拆分数据库，提高查询性能 | MyCat、ShardingSphere |
| 读写分离 | 分离数据库的读操作和写操作 | MySQL主从复制、Proxy |
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