原文鏈接：Distributed systems
我希望有一本文本能夠匯集許多最新分布式系統(tǒng)背后的理念 - 例如亞馬遜的Dynamo, 谷歌的BigTable和MapReduce, Apache的Hadoop等等。
【資料圖】
在這段文字中，我試圖提供一個更易理解的分布式系統(tǒng)簡介。對我來說，這意味著兩件事情：介紹你需要了解的關鍵概念，以便在閱讀更深入的文本時能夠愉快度過，同時提供一個涵蓋足夠詳細內(nèi)容的敘述，以便你能夠大致理解發(fā)生的事情，而不會陷入細節(jié)之中。現(xiàn)在是2013年，你擁有互聯(lián)網(wǎng)，可以選擇性地閱讀你最感興趣的主題。
在我看來，分布式編程的很大一部分是處理分布的兩個后果的影響：
信息以光速傳播獨立的事物獨立失敗換句話說，分布式編程的核心是處理距離（嗯?。┖蛽碛卸鄠€事物（嗯?。?。這些約束條件定義了可能的系統(tǒng)設計空間，我希望在閱讀完本文后，你能更好地理解距離、時間和一致性模型的相互作用。
這段文字專注于分布式編程和系統(tǒng)概念，這些是您需要了解數(shù)據(jù)中心中商業(yè)系統(tǒng)所需的。試圖覆蓋所有內(nèi)容是不可能的。您將學習到許多關鍵的協(xié)議和算法（例如，涵蓋了該學科中最常引用的論文之一），包括一些新的令人興奮的方式來看待最終一致性，這些方式尚未被收錄到大學教材中，例如 CRDTs 和 CALM 定理。
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第一章概述了分布式系統(tǒng)的高層次內(nèi)容，介紹了一些重要的術語和概念。它涵蓋了高層次的目標，如可擴展性、可用性、性能、延遲和容錯性；以及這些目標是如何難以實現(xiàn)的，以及抽象和模型以及分區(qū)和復制是如何發(fā)揮作用的。
第二章深入探討抽象和不可能性結(jié)果。它以尼采的一句名言開頭，然后介紹了系統(tǒng)模型以及在典型系統(tǒng)模型中所做的許多假設。然后討論了CAP定理并總結(jié)了FLP不可能性結(jié)果。然后轉(zhuǎn)向CAP定理的含義之一，即人們應該探索其他一致性模型。隨后討論了一些一致性模型。
理解分布式系統(tǒng)的一個重要部分是理解時間和順序。在我們無法理解和建模時間的程度上，我們的系統(tǒng)將會失敗。第三章討論了時間和順序，以及時鐘和時間、順序和時鐘的各種用途（例如向量時鐘和故障檢測器）。
第四章介紹了復制問題，并介紹了兩種基本的執(zhí)行方法。事實證明，大部分相關特性都可以用這個簡單的描述來討論。然后，從最不容錯的方法（2PC）到Paxos，討論了用于維護單一副本一致性的復制方法。
第五章討論了具有弱一致性保證的復制。它介紹了一個基本的協(xié)調(diào)場景，其中分區(qū)副本嘗試達成一致。然后，它討論了亞馬遜的Dynamo作為一個具有弱一致性保證的系統(tǒng)設計的例子。最后，討論了兩種關于無序編程的觀點：CRDTs和CALM定理。
附錄包括了進一步閱讀的建議。
*：這是一個謊言。Jay Kreps 的這篇文章詳細闡述了。
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