在分布式系统中共享变量是一个常见的需求，以下是一些常用的方法：
1. 分布式缓存：
使用Redis、Memcached等分布式缓存系统来存储共享变量。这些系统提供了原子操作和锁机制，可以保证数据的一致性。
2. 分布式数据库：
使用如Apache Cassandra、Amazon DynamoDB、Google Bigtable等分布式数据库来存储共享变量。这些数据库设计用于处理分布式环境下的数据存储和查询。
3. 消息队列：
使用如RabbitMQ、Kafka、Pulsar等消息队列系统，通过发布/订阅模式来共享变量。当一个进程更新了变量，它可以将变化发送到消息队列，其他进程可以订阅这个消息并获取最新的变量值。
4. 分布式锁：
使用分布式锁来确保在多节点环境中对共享变量的访问是互斥的。例如，ZooKeeper、Redisson等提供了分布式锁的实现。
5. 一致性哈希：
使用一致性哈希算法来将变量分布到多个节点上。一致性哈希可以减少因节点增减引起的重分布。
6. 共享内存：
在一些特定的分布式计算框架中，如Apache Hadoop和Apache Spark，可以使用其内部的共享内存机制来共享变量。不过，这通常只适用于计算任务内部。
7. 分布式存储系统：
如HDFS（Hadoop Distributed File System）可以用来存储共享数据文件，多个节点可以通过读取这些文件来访问共享变量。
8. 原子操作和事务：
使用支持分布式事务的数据库或中间件，如PostgreSQL的PostGIS扩展，保证对共享变量的操作是原子性的。
选择哪种方法取决于具体的应用场景、性能要求、一致性需求以及可用的技术栈。在实施时，还需要考虑如何处理故障、容错和负载均衡等问题。
