分布式系统（原理驱动版）

一、分布式系统的第一性原理

1.1 分布式系统的本质问题

分布式系统并不是“多台机器 + 网络”的工程堆叠，其本质问题只有一个：

状态一致性问题

即：

在这样的环境中，系统如何：

所有分布式系统设计，都是在回答这一问题。

1.2 为什么必须引入分布式

分布式并非工程偏好，而是规模驱动下的必然选择：

分布式不是为了更快，而是为了可扩展、可持续、可演进。

二、不可靠世界：分布式系统的基本假设

分布式系统的所有复杂性，来源于一个前提：

我们生活在一个不可靠的世界中。

这一不可靠性体现在三个不可消除的维度。

2.1 网络不可靠：通信不确定性

节点之间只能通过消息协作，但网络具备以下特性：

因此：

分布式系统中不存在“确定的通信”，只存在“推测”。

超时：唯一可用的判断机制

超时并不代表失败，而是系统做出的一个假设。

2.2 节点不可靠：部分失效成为常态

分布式系统中，失效不是“全有或全无”，而是：

部分节点在部分时间失效（Partial Failure）

常见失效模型：

工程实践中通常假设：

非拜占庭故障模型，以换取系统复杂度的可控性。

2.3 时间不可靠：不存在全局时间

计算机中的时间具备以下特征：

因此：

时间顺序无法作为分布式系统的可靠依据。

两类时间认知

分布式系统必须优先使用逻辑顺序而非物理时间。

三、我们能做的唯一事情：假设与多数

在不可靠世界中，分布式系统能依赖的能力极其有限。

3.1 多数原则（Quorum）

当一个状态被多数节点认可时，我们将其视为“当前真相”。

这是共识算法、选主机制、一致性存储的共同基础。

3.2 假设驱动的系统设计

分布式系统并不“知道事实”，而是：

分布式系统是一个持续修正假设的系统。

四、一致性模型：对状态一致性的不同承诺

一致性并非非黑即白，而是一条连续谱。

4.1 一致性不是目标，而是代价函数

一致性越强：

4.2 常见一致性模型谱系

一致性模型本质承诺代价典型场景
线性化单一时间线幻觉可用性锁、选主
顺序一致全局操作顺序延迟日志系统
因果一致因果关系保序复杂度协作系统
最终一致状态最终收敛冲突处理大规模存储

4.3 线性化的本质

线性化的核心目标是：

让系统看起来像只有一个副本。

其实现方式本质只有两种：

五、顺序与逻辑时间

5.1 因果关系是唯一可靠的顺序来源

5.2 逻辑时钟

逻辑时钟解决的不是“什么时候发生”，而是：

谁先于谁发生。

六、共识：分布式系统的中枢能力

6.1 共识的角色

共识解决的不是“是否正确”，而是：

系统对同一状态是否达成一致判断。

其工程形式通常是：

6.2 全序广播

全序广播的目标是：

这是构建一致状态机的基础能力。

七、工程能力模型：从工具到能力

架构能力对抗问题常见手段
扩展性规模增长分片、无共享
可用性节点失败副本、选主
稳定性瞬时冲击限流、降级
一致性状态分歧共识、版本

工具会变化，但能力模型是稳定的。

八、分布式系统的工程哲学

8.1 反直觉事实

8.2 设计取舍

分布式系统不是"选择正确方案"，而是明确你愿意付出的代价。

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