其实就是想说说分布式系统那些原理，怎么理解它们的运行和设计逻辑

其实想理解分布式系统，我们可以把它想象成一家大公司，而不是一个单打独斗的个体户，个体户什么都自己干，所有东西都在自己脑子里，决策快，但能力有限，万一他生病了，整个店就得关门，而大公司呢，部门众多，员工遍布各地，大家一起协作完成一个巨大的目标，分布式系统就是这样一个“大公司”，它由许多台独立的计算机（我们叫它们服务器）通过网络连接在一起,共同对外提供服务。

为什么要把简单的事情复杂化，搞这么一个“大公司”出来呢？核心目的就三个：干更大的事、不能轻易垮掉、要能长大。

干更大的事（可扩展性），双十一的淘宝，每秒要处理几十万笔订单，一台再厉害的计算机也顶不住这种压力，怎么办？那就用成千上万台普通的计算机一起扛，这就像搬一块大石头，一个人搬不动，找一百个人来，每人出一份力，就搬动了,分布式系统通过增加机器来提升整体的处理能力。

不能轻易垮掉（高可用性），如果淘宝的服务器只有一台，那这台机器一旦出故障，整个网站就瘫痪了，这是灾难性的，但在分布式系统里，一台机器宕机了，还有其他成千上万的机器在运行，服务基本不受影响，这就像大公司里一个员工请假了，他的工作可以由其他同事暂时接手，公司照常运转，这就是高可用性，目标是让服务“永远在线”。

要能长大（可扩展性，另一个角度），随着业务发展，用户越来越多，数据量越来越大，系统需要能够平滑地增加新的机器来应对增长，而不是推倒重来，一个好的分布式系统设计，应该能像搭积木一样，方便地添加新的“积木”（服务器）。

把这么多机器组织起来一起工作，会带来一系列在单机系统中不存在的问题，理解这些问题的核心，也就理解了分布式系统的设计逻辑,最关键的有以下几点：

通信不可靠： 在单机系统里，一个程序调用另一个程序，基本是瞬间完成、肯定成功的，但在分布式系统里，服务器之间通过网络通信，网络是不稳定的，消息可能会延迟、可能会丢失，甚至对方服务器可能根本就没收到，这就好比在公司里，你给另一个城市的同事发邮件，你无法确定他是否及时收到、是否会看、网络会不会中断，分布式系统里的所有组件都必须默认“通信可能会失败”，并为此设计应对机制，比如重试、超时、确认应答等。

没有全局时钟： 在单机系统里，所有操作都有一个先后顺序，因为大家共用一个时钟，但在分布式系统里，每台机器都有自己的本地时钟，这些时钟很难做到完全同步，当两笔订单几乎同时发生时，谁先谁后？如果仅凭各自机器的时间来判断，可能会产生矛盾，这就好比公司北京和纽约的办公室各自记录会议时间，如果不统一使用一个标准（比如格林威治时间），就会乱套，分布式系统中处理事件顺序是一个大难题，为此产生了像“逻辑时钟”、“向量时钟”这样的概念来部分解决这个问题。

状态不一致的风险： 为了保证高可用，重要的数据通常会在多台机器上存有副本（备份），问题来了：当需要更新数据时，如何保证所有副本都能同时、一致地更新？在网络可能延迟、机器可能故障的情况下，这极其困难，著名的“CAP原理”（来源：Eric Brewer）指出，一个分布式系统无法同时完美满足一致性（所有节点数据在同一时刻相同）、可用性（每次请求都能得到响应）、分区容错性（系统能容忍网络分区故障）这三者，必须有所取舍，这就像公司里发布一个重要通知，你希望全公司所有人（一致性）立刻都收到并确认，但可能有些人当时联系不上（网络分区），你是选择等到所有人都联系上再继续工作（牺牲可用性），还是先让能联系上的人开始执行（牺牲一致性）？不同的业务场景会做出不同的选择。

容错与恢复： 机器总会出故障，这是必然的，分布式系统的设计必须假设故障随时会发生，它需要有机制来检测故障（比如心跳检测，定期问一句“你还活着吗？”），并能自动处理故障，一旦某台机器被确认为宕机，系统要能把它负责的工作自动转移到其他健康的机器上，等它修好后再重新融入系统，这个过程要尽可能自动化,减少人工干预。

理解了这些核心挑战，再看分布式系统的各种技术和协议，比如用于协调服务的ZooKeeper、用于数据存储的HDFS、用于计算的MapReduce，你就会发现，它们本质上都是在用不同的方法解决上述一个或多个问题，它们是在“通信不可靠、无全局时钟、故障是常态”的这个残酷现实下，努力为上层应用构建一个相对“可靠、一致、可扩展”的运行环境。

分布式系统的设计和运行逻辑，其精髓不在于追求完美的理想环境，而在于在充满不确定性的现实环境中，通过巧妙的架构和算法，找到一种平衡与妥协，最终实现业务所需的可靠性、扩展性和性能，它是一场与“不完美”和“失败”共舞的艺术。