分布式一致性协议与算法：没你想的那么简单
身为后端工程师，你对这类招聘要求肯定不陌生：熟悉分布式系统的设计和应用；熟悉分布式、缓存、消息、搜索等机制；对分布式常用技术进行合理应用、解决问题等等。
而这其中，又以分布式协议与算法尤甚。很多大公司在招聘架构师或高级工程师时，都要求熟悉分布式协议与算法。面试官不仅要考察原理和运行机制，还有面试者对这类问题在架构设计层面的理解，以及具体场景下的应用。
但讲真，以我作为面试官的经验看，真正搞懂这部分的候选人少之又少。
其实，分布式协议与算法（下面简称分布式算法）是分布式系统运行的核心规则和关键步骤，想参透分布式技术、开发一个分布式系统，最先要掌握的就是这部分知识。
以 InfluxDB 为例，很多技术团队试图自己实现 InfluxDB 的集群功能，但最终都放弃了。因为这里面的坑实在太多，甚至有些人错误地将一致性等同于完整性，该使用反熵（Anti-Entropy）算法时，却用了 Raft 算法，也是够了。
如果你要使用集群功能，又做不到基于开源版本自研，就只能购买人家的企业版。要知道，企业版每个节点的 License 授权费就要 1.5 万美刀/年，具体贵在哪？它的护城河就是以分布式算法为核心的分布式集群能力。
由此可见，真正掌握分布式算法的人并不多。大多数人只是会用分布式系统，却并不具备分布式系统的独立开发能力。
所以，不论是基于工作需要，还是想寻求长期职业发展、提升职场竞争力，分布式算法作为分布式系统的核心，都是你在这个时代应该掌握的基本功。
如何高效学习分布式算法？
如果你留心观察，会发现有不少人看了很多资料和书籍，涉及到具体问题，照样一头雾水，比如：
• 众多开源软件看着都很厉害，事务型、一致性、最终一致性，哪个最适合自己的业务，又该如何选型呢？
• 想要实现数据副本的一致性，到底该选 Paxos 算法，还是 Raft 算法呢？
• 为什么我的集群接入性能低？稍微出现峰值流量，为什么业务就基本不可用了？
• 如何设计分布式系统架构呢？那么多算法，Paxos、Raft、Gossip、Nuorum NWR、PBFT 等等，究竟该选择哪个？
其实，算法本身相对抽象，即使是非常经典的论文，也有一些关键细节没有交代清楚。网上的信息大多是“复制粘贴”的结果，甚至有不少错误，给自主学习带来了很多障碍和误导。
在我看来，要掌握这部分内容，不仅要理解常用算法的原理、特点和局限性，还要根据场景特点选择适合的分布式算法。
刚好，极客时间上线了一个新专栏《分布式协议与算法实战》，作者是腾讯资深工程师韩健，我有幸提前看到了一部分内容，很想推荐给你。
在专栏中，他分享了自己支撑海量互联网服务中的分布式算法实战心得，让你学完就能在工作中根据场景特点，灵活地设计架构和运用分布式算法，开发出适合该场景的分布式系统。与此同时，你对架构设计的理解，也会更上一层楼。
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韩健是谁？
上面也提到了，韩健是腾讯资深工程师。
从重庆大学的软件工程专业毕业后，他就开始和分布式系统打交道，至今有 10 多年了。早期，他接触了电信级分布式系统，比如内核态 HA Cluster，现在是互联网分布式系统，比如名字服务、NoSQL 存储、监控大数平台等。
他做过创业公司的 CTO。加入腾讯后，曾负责 QQ 后台海量服务分布式中间件，现致力于时序数据库 InfluxDB 自研集群系统的架构设计和研发工作。
他是如何讲解分布式算法的？
他将整个专栏划分成三大模块：
第一，理论篇，讲解分布式架构设计的核心理论，让你学完就能落地实践。其中，涉及典型的分布式问题，分布式系统中的相互矛盾特性等，帮你在实战中根据场景特点选择适合的分布式算法。
第二，协议和算法篇，重点讲解其原理、特点、适用场景和常见误区。比如，你以为开发分布式系统使用 Raft 算法就足够了，其实它更适合性能要求不高的强一致性场景；又比如类似“Paxos 和 Raft 的区别在哪里”等常见面试题，你都会在这部分找到答案。
第三，实战篇，让你掌握分布式基础理论和分布式算法在工程实践中的应用。比如，剖析 InfluxDB 企业版的 CP 架构和 AP 架构的设计，以及 Raft、Quorum NWR、Anti-Entropy 等分布式算法的具体实现。
我仔细看了下，学完实战篇，你就真正了解如何根据场景特点选择适合的分布式算法，以及使用分布式算法的实战技巧。这样，才能根据工作中的实际情况举一反三，独立思考、设计和开发。
除此之外，他还专门剖析了 Hashicorp Raft 的实现，并以一个分布式 KV 系统的开发实战为例，带你用 Raft 算法开发一个分布式系统，让你全面掌握分布式算法的实战能力。
说了这么多，是时候看看目录了。
写在最后
疫情虽严重，时间却是自己的。大部分人的状态：有时间的时候不学，没时间的时候又抱怨太忙。不如趁这段时间，做一些真正提升自己的事情。
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