深入理解分布式系统

《深入理解分布式系统》主要讲解分布式系统常用的基础知识、算法和案例，经笔者对文献海洋中晦涩艰深的原理和算法进行提炼，辅以图示和代码，并结合实际经验进行分析总结而成。通过阅读本书，读者可以快速、轻松地掌握分布式系统的基本原理，以及Paxos或Raft共识算法，并通过典型的案例学习如何设计大型分布式系统。

《深入理解分布式系统》首先介绍什么是分布式系统、分布式系统带来的挑战，以及如何对分布式系统进行建模，这部分内容偏向概念性介绍。接着介绍了分布式数据的基础知识，包括数据分区技术、数据复制技术、CAP定理、一致性模型和隔离级别，尝试厘清一些十分容易混淆的术语，比如一致性、线性一致性、最终一致性和一致性算法等。本书还介绍了分布式系统的核心算法——Paxos和Raft算法，不仅补充了大量图示进行讲解，还从零实现了一个Paxos算法。此外，本书分析了常见的分布式事务，并讨论了分布式系统中的时间问题，整理了一些实际发生的编程陷阱。最后结合一些对工业界产生重大影响的论文或开源系统，学习前人在设计大型分布式系统时的思路、取舍和创新。

唐伟志，曾任网易游戏、腾讯基础架构工程师。毕业后一直从事分布式系统相关工作，在知乎和公众号“多颗糖”上分享对分布式系统论文的解读和算法的讲解。开源爱好者、TiDB Reviewer和Kubernetes Contributor。

面向初学者：通过理论和实践结合的方式介绍分布式系统，帮助读者夯实分布式基础知识；

面向实践者：实现简单的Paxos共识算法，分析HDFS、ZooKeeper、etcd、Kubernetes等分布式系统案例。

本书写作目的

本书面向对分布式系统感兴趣的技术人员，无论初次接触分布式系统的新手、拥有工作经验的行家，还是分布式系统方面的专业人士，都可以根据自身所需阅读本书各个章节。

目前国内对分布式系统的学习非常依赖于国外课程和资源，其中的佼佼者如MIT的课程代号为6.824的经典分布式系统课程。然而，国内在分布式系统方面仍缺乏成体系的学习材料，缺乏对Paxos和Raft算法进行深入剖析同时包含实际代码实战的图书。更糟糕的是，分布式系统领域有的词语被过度复用，再加上翻译的影响，导致许多概念和术语混淆，最具代表性的便是“一致性”和“一致性算法”，读者可以就这两个概念与周围的朋友交流，应该会得到各种不同的答案。

因此，本书的写作目的还包括：

能解释清楚各种分布式原理、算法和系统“是什么”“为什么”“如何实现”，以及优缺点。同时，本书会穿插介绍许多分布式技术相关的有趣故事。

能够讲清楚算法背景，尝试解决什么问题，如何解决，以及如何优化算法。

能够尽量展示伪代码。笔者信奉“代码胜过千言”，虽然对于分布式系统来说，代码经常会比较复杂，但本书会尽量展示代码或伪代码。

能够对每个原理举例并画图说明，并结合实际案例和经验进行分析。

能够深度剖析各个案例，让读者无惧系统设计。

本书结构

本书内容涵盖常见的分布式系统基础知识，包括分布式系统定义和基本原则、分布式数据基础、分布式共识算法（以Paxos和Raft为主）、分布式事务、分布式系统中的时间问题及案例分享。

第1章主要介绍什么是分布式系统，为什么需要分布式系统，以及分布式系统带来的挑战，最后给出一些设计分布式系统时非常有用的数字。有基础的读者可以选择性阅读。

第2章主要介绍分布式系统模型，本章从两个著名的思想实验（两将军问题和拜占庭将军问题）开始，然后从网络链路、节点故障和时间三个方面对分布式系统进行分类，可作为读者日常工作中进行系统建模的引子。

第3章主要介绍分布式数据基础。为了满足分布式系统对高性能、可用性、容错性和可扩展性的需求，通常底层数据存储系统会对数据进行分散存储，常见的技术有数据分区和数据复制。然而，这也带来了一致性问题：上层应用如何理解分布式数据的不一致？什么样的数据是不一致的？什么是 CAP 定理？更深入地讲，我们该如何区分线性一致性、强一致性、弱一致性和最终一致性等容易混淆的词汇？什么是隔离级别？它和一致性又有什么不同？本章尝试厘清分布式系统中这些概念，帮助读者更好地理解和构建一个分布式数据存储系统。

第4章主要介绍分布式共识算法，即Paxos和Raft等算法。共识算法通常作为一个分布式系统的基础库被其他应用调用，各大互联网厂商如Google、Meta、Amazon、腾讯、阿里巴巴、百度和字节跳动都实现了自己的Paxos或Raft基础库。但共识算法的难以理解可谓“臭名昭著”，笔者周围许多人都被Paxos晦涩的论文和数不尽的变体“劝退”。虽说Raft更为容易理解，但想要实现一个“工业级”的Raft，仍需许多必不可少的优化，并不像大多数人想象的那么简单。因此，本章毋庸置疑是本书重点，笔者将带领读者深入浅出地理解共识算法，让读者不再畏惧Paxos和Raft算法。

第5章主要介绍常见的分布式事务实现，主要分为原子提交和并发控制两部分。原子提交算法包括两阶段提交、三阶段提交、Paxos提交、Saga事务等，并发控制包括两阶段锁、乐观并发控制和多版本并发控制。最后具体分析Google的Percolator——一个结合了两阶段提交和快照隔离的分布式事务解决方案。虽说分布式事务解决方案层出不穷，但基本离不开本书介绍的这几种类型。

第6章主要介绍分布式系统中的时间和事件顺序问题。由于分布式系统没有一个统一的时钟服务，所以诞生了许多单体系统中不存在的时钟问题，本章介绍了物理时钟、时钟同步、逻辑时钟、向量时钟和分布式快照。

第7章介绍了一些经典分布式系统的案例，这些案例的设计精妙且经久不衰，巧妙结合了前几章许多分布式系统的技术，成为人们争相模仿的对象，影响了无数的开发者和开源软件。本章重新审视这些案例，希望给读者带来新的灵感，能够帮助读者解决工作或面试中遇到的难题。

为了照顾初次接触分布式系统的读者，也为了循序渐进地展开主题，本书前两章会从基础概念讲起，有基础的读者可以选择跳过前两章的内容。

表达约定

介于不同的参考资料或不同的上下文语境，在本书中，对以下术语可能有不同的表述方式，例如：

节点：也叫进程、计算机、服务器、组件甚至副本。

分片：有时会叫分区或水平分区，本书不考究其概念上的细微差别。

共识（Consensus）：国内许多博客会把Paxos或Raft等算法称为“一致性”算法，这容易与一致性（Consistency）混淆，因此，本书将其统称为共识算法。

源

代码与官方参考

相关链接请登录www.broadview.com.cn/42811中的下载资源处获取。

勘误和支持

笔者尽量保证书中的内容严谨，但限于笔者水平，无法保证内容百分之百全面与正确，本书可能出现的错误和不受欢迎的观点都是本人的原因，与笔者引用的参考资料没有任何关系。若读者在阅读过程中发现书中存在失误和不足，或者有任何建议，都可以通过本书源码仓库提交Issue或PR，还可以关注我的公众号“多颗糖”直接与我交流。我会把每一位读者都当作良师益友，你们的批评和意见我都会十分重视与感激，我会在本书后续版本和勘误中及时更新。