讲一点分布式的基础知识，图解！
故事还是得从单机开始，没有单机哪儿来的分布式？
在IT世界，二进制的数据是我们最宝贵的资产，必须要把它保存在断电也不怕的硬盘上。
但是只用一块硬盘很危险，万一坏了数据就彻底没了。于是人们就想了个办法，把两块硬盘组织了起来，互为备份。
这种方式有个专门的术语，叫RAID ，就是冗余磁盘阵列的意思。
上图中两个磁盘互为备份，是RAID 1 , 数据会被同时写到两块硬盘中，安全性大大提高。
需要提醒的是，虽然这里有两块硬盘，但是从用户角度，只能看到一个逻辑的硬盘，操作系统已经把底层的两块硬盘给隐藏了。
RAID 1 的不爽之处是浪费了一个硬盘的容量， 改进方案可以用RAID 5：
RAID5 并没有像RAID 1那样对数据做备份， 它引入了一个叫做奇偶校验的东西（上图的黄色部分）， 这样当一个磁盘坏的时候，就可以利用其它磁盘的数据进行恢复。
具体的计算如下（略繁琐，可以跳过）。
奇偶校验是用异或（xor）来实现的，简单的说，相同为0，不同为1
比如， 磁盘1保存 的数值是7（二进制 0111）， 磁盘2 保存的是数值是8（二进制1000）， 做一个xor操作
0111 xor 1000 => 1111
那磁盘3保存的值就是二进制1111。
现在假设磁盘2坏掉了，换了个新磁盘，那根据磁盘1 中的 0111 和磁盘3中的1111，就可以计算出磁盘2的值是：
0111 xor 1111 => 1000
于是磁盘2的值就可以恢复了！
但是， 如果在恢复的时候，又有一个盘坏掉了，那就悲催了。
使用RAID 5，写入时需要做计算，性能受到一定影响。
聪明的你肯定可以想到，除了RAID 1, 5, 还有其他方式， 例如RAID 0, 2,3,6,7, 5E 等，八仙过海，各显神通。
主从备份
但是在互联网应用中，RAID用的越来越少了，更常用的是跨越机器的备份。
这种方式不会把数据分散地写到各个机器的硬盘中，而是整体地写到一个机器中，然后整体地复制到其他机器。
由于跨越了网络，这种备份通常是异步的。
副本多了，还带来了一个好处，可以把读操作发到副本机器上去读，主库只负责写操作， 压力就降低了。
这就是常见的MySQL主从复制，读写分离。
可是，由于时间差的关系， 副本的数据可能会落后于主库， 产生读写不一致的问题，需要程序员想办法来解决。
（注：具体的复制细节，请移步《MySQL：硬盘在24 * 7工作中罢工了，我该怎么办？》）
分区
备份问题解决了， 如果你的数据越来越多，马上就会面对另外一个问题：一个机器无论如何也放不下了，怎么办？
解决办法就是分区， 把逻辑上是整体的数据，分别存储到不同的物理机器上去。
（不同的系统称呼不同，Elasticsearch 把它称为Shard，即分片， HBase把他称为Region）
可以这么分：
每个机器保存一段数据， Redis的Cluster就采用了类似的方式，每个服务器负责一段Hash槽。
还可以这么分：
这种方式称为Round-Robin ，也是Kafka默认的分区策略
Elasticsearch 则采用了另外一种办法：余数算法
余数算法简单明了， 非常容易确定一个数据保存在哪个机器上， 存取都非常地方便。
但是弱点也非常明显：如果数据更多了，想增加分区怎么办？
对不起，增加不了！ 因为一旦增加分区，余数就会发生变化，数据就找不到了。
分区+备份
仅仅把数据做了分区还不够，如果分区所在的节点如果坏了，数据就丢了。
为了可靠性，数据必须得有备份，像这样：
每个机器上都有一个分区的主副本，每个主副本都有两个从副本（保存在不同的机器上），数据安全多了。
这是个非常常见的复制方式，Kafka和Elastic search 都在使用，需要注意的是：复制的最小单位是分区，而不是节点。
比如机器1挂掉了， 分区1的主副本丢掉了， 不用怕， 分区1还有两个从副本，分别保存在机器2和机器3上， 可以从他们那里去读数据。
问题是现在有两个从副本，他们都想当主副本，承担起主副本的职责，到底谁来当？
这是个非常麻烦的问题，把问题抽象一下：这相当于在一个分布式环境下（通常有着不可靠的网络），各个节点要达成共识：同意一个节点当老大。
解决这个问题，必须要利用一些共识算法（Raft, Paxos 等）， 这些算法都很复杂，可以自己去实现，但是最好还是利用现成的组件，例如Zookeeper，让这个稳定可靠的“黑盒子”来帮忙吧。
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