之前翻译过一篇关于分布式系统的文章 https://lichuanyang.top/posts/3914/ ，在各个平台都取得了不错的反响。因此，最近又重新整理了一下相关的知识，结合一些这一年多里新的理解，重新整理了下这篇文章。
首先我们需要明确本文要讨论的分布式系统是什么，简单的说，就是满足多节点和有状态这两个条件即可。多节点很好理解，有状态则是指这个系统要维护一些数据，不然的话，其实我们无脑的水平扩容就没有任何问题，也就不存在分布式系统的问题了。
常见的分布式系统， 无论是mysql, cassandra, hbase这些数据库，还是rocketmq, kafka, pulsar这样的消息队列，还是zookeeper之类的基础设施，其实都满足这两个条件。
这些分布式系统的实现通常来说主要需要关注两个方面：一是自己本身功能的实现，二是在分布式环境下保持良好的性能与稳定性；即便是两个功能完全不一样的系统，其对第二类问题的处理方式也会有很多相似之处。本文的关注重点也即在对第二类问题的处理上。
接下来，我们列举一下分布式系统都有哪些常见目标，包括而不限于：
- 大量普通的服务器通过网络互联，对外作为整体提供服务；
- 随着集群规模增长，系统整体性能表现为线性增长；
- 能够自动容错，故障节点自动迁移，不同节点的数据要能保持一致性；
要达成这些目标，又有哪些挑战呢？大概有以下这些：
进程崩溃： 原因很多，包括硬件故障、软件故障、正常的例行维护等等，在云环境下会有一些更加复杂的原因；
进程崩溃导致的最大问题就是会丢数。出于性能的考虑，很多情况下我们不会进行同步的写磁盘，而是会将数据暂时放在内存的缓冲区，再定期刷入磁盘。而在进程崩溃的时候，内存缓冲区中的数据显然会丢失。网络延迟和中断： 节点的通信变到很慢时，一个节点如何确认另一个节点是否正常；
网络分区： 集群中节点分裂成两个子集，子集内通信正常，子集之间断开（脑裂），这时候集群要如何提供服务。
这里插一个彩蛋，在CAP理论的前提下，现实中的系统通常只有两种模式：放弃高可用的CP模式和放弃强一致性的AP模式。为什么没有一种放弃分区容忍性的CA模式？就是因为我们无法假设网络通信一定正常，而一旦接受了集群变成两个分区，再想合并回来就不现实了。
进程暂停：比如full gc之类的原因导致进程出现短暂的不可用后又迅速恢复，不可用期间集群有可能已经做出了相关的反应，当这个节点再恢复的时候如何维持状态的一致性。
时钟不同步和消息乱序：集群内不同节点的操作，我们希望它的顺序是明确的；不同节点之间的时钟不同步，会导致我们无法利用时间戳确保这件事。而消息的乱序就给分布式系统的处理带来了更大的难度。
下面，我们就依次介绍，针对这些问题，都有什么处理方式。
对于进程崩溃的问题，首先要明确的是，单纯实现进程崩溃下不丢数，没有任何难度，重要的是怎么在保证系统性能的前提下达到这个目标。
首先要介绍的就是write-ahead log这种模式，服务器将每个状态更改作为命令存储在硬盘上的仅附加(append-only)文件中。 append操作由于是顺序的磁盘写，通常是非常快的，因此可以在不影响性能的情况下完成。 在服务器故障恢复时，可以重播日志以再次建立内存状态。
其关键思路是先以一个小成本的方式写入一份持久化数据，不一定局限于顺序写磁盘，此时就可以向client端确认数据已经写入，不用阻塞client端的其他行为。server端再异步的去进行接下来高消耗的操作。
典型场景及变体：mysql redo log; redis aof; kafka本身 ;业务开发中的常见行为:对于耗时较高的行为，先写一条数据库记录，表示这个任务将被执行，之后再异步进行实际的任务执行；
write-ahead log会附带一个小问题，日志会越攒越多，要如何处理其自身的存储问题呢？有两个很自然的思路： 拆分和清理。
拆分即将大日志分割成多个小日志，由于WAL的逻辑一般都很简单，所以其拆分也不复杂，比一般的分库分表要容易很多。这种模式叫做 Segmented Log, 典型的实现场景就是kafka的分区。
关于清理，有一种模式叫做low-water mark(低水位模式)， 低水位，即对于日志中已经可以被清理的部分的标记。标记的方式可以基于其数据情况(redolog), 也可以基于预设的保存时间（kafka)，也可以做一些更精细的清理和压缩(aof)。
再来看网络环境下的问题，首先使用一个非常简单的心跳(HeartBeat)模式，就可以解决节点间状态同步的问题。一段时间内没有收到心跳，就将这个节点视为已宕机处理。
而关于脑裂的问题，通常会使用大多数(Quorum)这种模式，即要求集群内存活的节点数要能达到一个Quorum值，（通常集群内有2f+1个节点时，最多只能容忍f个节点下线，即quorum值为f+1），才可以对外提供服务。我们看很多分布式系统的实现时，比如rocketmq, zookeeper, 都会发现需要满足至少存活多少个节点才能正常工作，正是Quorum模式的要求。
Quorum解决了数据持久性的问题，也就是说，成功写入的数据，在节点失败的情况下，是不会丢失的。但是单靠这个，无法提供强一致性的保证，因为不同节点上的数据是会存在时间差的，client连接到不同节点上时，会产生不同的结果。可以通过主从模式(Leader and Followers) 解决一致性的问题。其中一个节点被选举为主节点，负责协调节点间数据的复制，以及决定哪些数据对client是可见的。
高水位（High-Water Mark）模式是用来决定哪些数据对client可见的模式。一般来说，在quorum个从节点上完成数据写入后，这条数据就可以标记为对client可见。完成复制的这条线，就是高水位。
主从模式的应用范围实在太广，这里就不做举例了。分布式选举算法很多，比如bully, ZAB, paxos, raft等。其中，paxos无论是理解还是实现难度都太大，bully在节点频繁上下线时会频繁的进行选举，而raft可以说是一种稳定性、实现难度等各方面相对均衡，使用也最广泛的一种分布式选举算法。像elastic search, 在7.0版本里，将选主算法由bully更换为raft；kafka 2.8里，也由利用zk的ZAB协议，修改为raft.
到这儿，我们先总结一下。实际上，一个对分布式系统的操作，基本上就可以概括为下边这么几步：
- 写主节点的Write-Ahead Log;
- 写1个从节点的 WAL
- 写主节点数据；
- 写1个从节点数据
- 写quorum个子节点WAL
- 写quorum个子节点数据
其中，2-5步之间的顺序不是固定的。分布式系统平衡性能和稳定性的最重要方式，实质上就是决定这几步操作的顺序，以及决定在哪个时间点向client端返回操作成功的确认信息。例如，mysql的同步复制、异步复制、半同步复制，就是典型的这种区别的场景。
关于进程暂停，造成的主要的问题场景是这样的：假如主节点暂停了，暂停期间如果选出了新的主节点，然后原来的主节点恢复了，这时候该怎么办。这时候，使用Generation Clock这种模式就可以，简单的说，就是给主节点设置一个单调递增的代编号，表示是第几代主节点。像raft里的term， ZAB里的epoch这些概念，都是generation clock这个思路的实现。
再看看时钟不同步问题，在分布式环境下，不同节点的时钟之间必然是会存在区别的。在主从模式下，这种问题其实已经被最大限度的减少了。很多系统会选择将所有操作都在主节点上进行，主从复制也是采取复制日志再重放日志的形式。这样，一般情况下，就不用考虑时钟的事情了。唯一可能出问题的时机就是主从切换的过程中，原主节点和新主节点给出的数就有可能存在乱序。
一种解决时钟不同步问题的方案就是搞一个专门的服务用来做同步，这种服务叫做NTP服务。但这种方案也不是完美的，毕竟涉及到网络操作，所以难免产生一些误差。所以想依靠NTP解决时钟不同步问题时，系统设计上需要能够容忍一些非常微弱的误差。
其实，除了强行去把时钟对齐之外，还有一些简单一些的思路可以考虑。首先思考一个问题，我们真的需要保证消息绝对的按照真实世界物理时间去排列吗？其实不是的，我们需要的只是 一个自洽、可重复的确定消息顺序的方式，让各个节点对于消息的顺序能够达成一致即可。也就是说，消息不一定按照物理上的先后排列，但是不同节点排出来的应该一样。
有一种叫Lamport Clock的技术就能达到这个目标。它的逻辑很简单，如图所示
就是本机上的操作会导致本机上的stamp加1，发生网络通信时，比如C接收到B的数据时，会比较自己当前的stamp, 和B的stamp+1, 选出较大的值，变成自己当前的戳。 这样一个简单的操作，就可以保证任何有相关性的两个操作（包括出现在同一节点、有通信两种情况）的顺序在不同节点之间看来是一致的。
另外，还有一些相对简单些的事情，也是分布式系统设计中经常要考虑的，比如怎么让数据均匀的分布在各个节点上。对于这个问题，我们可能需要根据业务情况去找一个合适的分片key, 也可能需要找到一个合适的hash算法。另外，也有一致性哈希这种技术，让我们控制起来更自如。
分布式系统设计中还需要重点考虑的一块就是如何衡量系统性能，指标包括性能（延迟、吞吐量）、可用性、一致性、可扩展性等等，这些说起来都比较好理解，但要是想更完善的去衡量，尤其是想更方便的去观测这些指标的话，也是一个很大的话题。