学习Java分布式数据库，需要掌握以下知识点：
- 分布式系统的基本概念：了解分布式系统的概念、特点和优势，理解分布式数据库在分布式系统中的角色和作用。
- 数据库基础知识：熟悉关系数据库的概念、SQL语言和数据模型，了解数据库的基本操作、事务处理和性能优化等。
- 分布式数据库的设计原理：了解分布式数据库的架构和设计原理，包括数据分布、数据复制、数据一致性和故障恢复等。
- 分布式数据库的实现技术：熟悉常见的分布式数据库实现技术，如分区、复制、一致性哈希算法、分布式事务和数据分片等。
- 数据库集群的管理和监控：学习数据库集群的管理和监控技术，包括故障检测与恢复、负载均衡、性能监控和容灾备份等。
- 分布式数据库的性能优化：了解分布式数据库的性能优化方法，包括索引优化、查询优化、并发控制和数据压缩等。
分布式数据库的实现方式包括以下几种：
- 数据分区：将数据库的数据按照某种规则分割成若干部分，分布存储在多台服务器上。通过数据分区可以实现数据的横向扩展，提高系统的性能和吞吐量。
- 数据复制：将数据库中的数据复制到多台服务器上，提高数据的可靠性和可用性。通过数据复制可以实现数据的冗余存储，在一台服务器发生故障时可以快速切换到其他服务器。
- 数据一致性：分布式数据库需要保证数据的一致性，即所有节点的数据副本必须保持一致。常用的实现方法包括主从复制、多主复制和基于分布式事务的数据同步。
- 故障恢复：分布式数据库需要具备故障检测和自动恢复的能力，当节点发生故障时可以自动切换到其他节点，保证系统的可用性。常用的实现方法包括心跳检测、故障转移和自动重启。
- 分布式事务：分布式数据库需要支持跨节点的事务处理，保证数据的一致性和可靠性。常用的实现方法包括两阶段提交、三阶段提交和基于消息队列的分布式事务。
设计和考虑分布式数据库需要考虑以下几个方面：
- 数据分片：将数据库的数据按照某种策略进行分片，使得每个分片能够在不同的节点上存储和处理。常见的分片策略有基于哈希值的分片，基于范围的分片等。
- 数据复制：将每个分片的数据复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和高可用性。可以使用主从复制或者多主复制等方式进行数据复制。
- 数据一致性：在分布式环境下，由于网络延迟和节点故障等因素，可能会导致数据的不一致。因此需要考虑如何保证数据的一致性。常见的方式有基于两阶段提交协议或者Paxos算法等。
- 负载均衡：在分布式数据库中，不同节点上的负载可能会不均衡，需要通过负载均衡策略将请求均匀地分布到各个节点上。常见的负载均衡策略有基于轮询、权重或者哈希等。
- 故障恢复：分布式数据库中节点可能会发生故障，需要考虑如何检测和处理节点故障。可以使用心跳检测或者节点选举等方式来实现故障检测和故障恢复。
- 扩展性：分布式数据库应该具备良好的扩展性，能够方便地添加新的节点以应对数据量的增长。可以通过动态添加节点和数据迁移等方式来实现扩展。
- 性能优化：分布式数据库需要考虑如何优化读写性能。可以通过数据缓存、索引优化、查询优化等方式来提高性能。
学习Java分布式数据库需要熟悉数据库基础知识和分布式系统的原理，了解分布式数据库的实现技术和性能优化方法。同时，要掌握数据库集群的管理和监控技术，以及故障恢复和事务处理等关键技术。