分布式技术是支撑国内互联网、政企、AI等领域规模化发展的核心基石——阿里的电商高并发、腾讯的社交亿级用户、字节的实时流数据、华为的国产化适配，催生出各具特色的技术体系。
这些技术均源于自身业务的极致考验，再通过云服务或开源对外输出，形成“自研+开源协同”的格局。

本文作为「国内大厂分布式技术系列」总纲，将整合腾讯、阿里、字节、华为、京东的核心方案，用“全景对比+场景化选型”帮你快速定位适配技术，同时为后续系列短篇做导航，建议收藏备查！

一、国内大厂分布式技术的共性特征

无论哪家厂商，其分布式技术都围绕“解决实际业务痛点”展开，核心共性的3个关键词：

1. 业务驱动研发：无“实验室技术”，所有核心框架都源于真实场景——阿里Dubbo解决电商服务调用，腾讯TDSQL支撑微信支付，字节Kitex适配短视频高并发；
2. 云原生深度融合：核心技术均支持容器化、弹性扩展，通过公有云对外输出（如阿里云、腾讯云、华为云），企业无需从零搭建集群；
3. 高可用设计优先：从架构层保障容灾能力，比如跨地域备份、多副本存储、故障自愈，满足金融级、政企级的可靠性要求。

二、核心技术简化对比表（快速查询）

三、分场景选型指南（落地性强）

1. 互联网高并发场景（电商、社交、短视频）

• 核心需求：低延迟、高吞吐、弹性扩容；
• 推荐技术：
  • 微服务/RPC：阿里Dubbo（生态成熟）、字节Kitex（轻量高性能）、腾讯TARS（多语言支持）；
  • 实时计算：阿里Blink（双11验证）、腾讯FlinkX（可视化编排）、字节ByteHTAP（秒级分析）；
  • 存储：阿里OceanBase（金融级）、腾讯TDSQL（高并发）、字节BOS（短视频存储）；
• 选型建议：已用阿里生态选Dubbo+Blink，追求极致性能选字节Kitex+ByteHTAP，多语言场景选腾讯TARS。

2. 政企/国产化场景（政务、银行、运营商）

• 核心需求：国产化适配、高可靠、合规性；
• 推荐技术：
  • 数据库：华为GaussDB（鲲鹏适配）、腾讯TDSQL（政务案例丰富）、阿里OceanBase（国产化认证）；
  • 大数据平台：华为FusionInsight（政企标杆）、阿里MaxCompute（国产化硬件兼容）；
  • 通信：华为ServiceComb（微服务）、鸿蒙分布式I/O（设备协同）；
• 选型建议：优先华为（深度适配国产硬件），已有腾讯云资源选TDSQL，需要开源可控选阿里生态。

3. AI大模型训练场景（大模型、智能推荐）

• 核心需求：高IO、大带宽、分布式协同；
• 推荐技术：
  • 存储：京东云海AI存储（IO500全球前四）、字节ByteFS（千万级IOPS）、腾讯TDFS（TB级文件）；
  • 计算框架：字节BytePS（提速30%+）、腾讯Angel（参数服务器）、华为MindSpore（昇腾适配）；
  • 网络：腾讯高性能RDMA、华为昇腾网络（低通信开销）；
• 选型建议：追求存储性能选京东云海AI存储，大模型训练选字节BytePS，国产化AI选华为MindSpore。

4. 混合云/开源可控场景（混合部署、避免厂商锁定）

• 核心需求：开源兼容、跨环境部署；
• 推荐技术：
  • RPC/微服务：Apache Dubbo（阿里开源）、腾讯Femas（TSF开源版）、字节CloudWeGo；
  • 计算：Apache Flink/Spark（大厂优化版均兼容）；
  • 存储：开源Kubernetes存储+厂商对象存储（OSS/COS/BOS）；
• 选型建议：优先选开源核心框架+厂商商业化支持，平衡可控性和运维效率。

四、系列文章导航（后续深度解析）

本文作为“知识地图”，后续将分6篇短篇深度拆解每家厂商的核心技术，点击关注不迷路：

1. 《腾讯分布式技术详解：从微信并发到金融级存储》—— 聚焦游戏/支付场景的技术适配；
2. 《阿里分布式生态：Dubbo+OceanBase+Blink，电商高并发的技术基石》—— 解析阿里生态的完整性；
3. 《字节跳动高性能架构：Kitex+Hertz+BytePS，实时流与AI的极致优化》—— 深挖字节低延迟秘诀；
4. 《华为分布式方案：国产化适配+政企高可靠，鲲鹏/昇腾生态核心技术》—— 详解国产化落地细节；
5. 《京东分布式存储突围：云海AI存储+JMQ，支撑618峰值的技术细节》—— 聚焦AI存储差异化优势；
6. 《大厂分布式技术对比：谁更适合你的业务？（含实测数据）》—— 用实测数据帮你做决策。

如果让你选一个厂商的技术深入了解，你会优先选哪一个？欢迎评论区留言，后续可优先更新对应内容！