随着互联网信息技术的飞速发展，数据量不断增大，业务逻辑也日趋复杂，对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。为了解决这一系列问题，系统架构也在不断演进。传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求，分布式系统被使用在更多的场景中。
分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成。在这个系统中每个服务器都是一台独立的主机，服务器之间通过内部网络连接。分布式系统有以下几个特点：
- 可扩展性：可通过横向水平扩展提高系统的性能和吞吐量。
- 高可靠性：高容错，即使系统中一台或几台故障，系统仍可提供服务。
- 高并发性：各机器并行独立处理和计算。
- 廉价高效：多台小型机而非单台高性能机。
然而，在分布式系统中，其环境的复杂度、网络的不确定性会造成诸如时钟不一致、"拜占庭将军问题"（Byzantine failure）等。存在于集中式系统中的机器宕机、消息丢失等问题也会在分布式环境中变得更加复杂。
基于分布式系统的这些特征，有两种问题逐渐成为了分布式环境中需要重点关注和解决的典型问题：
- 互斥性问题。
- 幂等性问题。
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