最近这段时间一直在研究消息队列、文件系统、数据库等，慢慢的发现他们都有一个核心组件:日志.有时也叫write-ahead logs 、commit logs 或者事物 logs, 通常指在应用所有的修改之前先写入日志，一般会将重放日志、撤销日志都写进去。
我们经常听到很多名词,NoSQL数据库、KV存储、Hadoop、raft、paxos 以及版本控制等等，这些中间件或者协议本质上都或多或少依赖于日志，可以发现日志一直都在分布式系统中扮演者非常重要的角色。

什么是日志?

日志就是按照时间顺序追加的、完全有序的记录序列，其实就是一种特殊的文件格式，文件是一个字节数组，而这里日志是一个记录数据，只是相对于文件来说，这里每条记录都是按照时间的相对顺序排列的，可以说日志是最简单的一种存储模型，读取一般都是从左到右，例如消息队列，一般是线性写入log文件，消费者顺序从offset开始读取。
由于日志本身固有的特性，记录从左向右开始顺序插入，也就意味着左边的记录相较于右边的记录“更老”, 也就是说我们可以不用依赖于系统时钟，这个特性对于分布式系统来说相当重要。

日志的应用

日志在数据库中的应用

日志是什么时候出现已经无从得知，可能是概念上来讲太简单。在数据库领域中日志更多的是用于在系统crash的时候同步数据以及索引等，例如MySQL中的redo log，redo log是一种基于磁盘的数据结构，用于在系统挂掉的时候保证数据的正确性、完整性，也叫预写日志，例如在一个事物的执行过程中，首先会写redo log，然后才会应用实际的更改，这样当系统crash后恢复时就能够根据redo log进行重放从而恢复数据(在初始化的过程中，这个时候不会还没有客户端的连接)。日志也可以用于数据库主从之间的同步，因为本质上，数据库所有的操作记录都已经写入到了日志中，我们只要将日志同步到slave，并在slave重放就能够实现主从同步，这里也可以实现很多其他需要的组件，我们可以通过订阅redo log 从而拿到数据库所有的变更，从而实现个性化的业务逻辑，例如审计、缓存同步等等。

日志在分布式系统中的应用

日志在Message Queue中的应用

日志可以很方便的用于处理数据之间的流入流出，每一个数据源都可以产生自己的日志，这里数据源可以来自各个方面，例如某个事件流(页面点击、缓存刷新提醒、数据库binlog变更)，我们可以将日志集中存储到一个集群中，订阅者可以根据offset来读取日志的每条记录，根据每条记录中的数据、操作应用自己的变更。
这里的日志可以理解为消息队列，消息队列可以起到异步解耦、限流的作用。为什么说解耦呢？因为对于消费者、生产者来说，两个角色的职责都很清晰，就负责生产消息、消费消息，而不用关心下游、上游是谁，不管是来数据库的变更日志、某个事件也好，对于某一方来说我根本不需要关心，我只需要关注自己感兴趣的日志以及日志中的每条记录。

我们知道数据库的QPS是一定的，而上层应用一般可以横向扩容，这个时候如果到了双11这种请求爆发的场景，数据库会吃不消，那么我们就可以引入消息队列，将每个队数据库的操作写到日志中，由另外一个应用专门负责消费这些日志记录并应用到数据库中，而且就算数据库挂了，当恢复的时候也可以从上次消息的位置继续处理(Kafka都支持Exactly Once语义)，这里即使生产者的速度异于消费者的速度也不会有影响，日志在这里起到了缓冲的作用，它可以将所有的记录存储到日志中，并定时同步到slave节点，这样消息的积压能力能够得到很好的提升，因为写日志都是有master节点处理，读请求这里分为两种，一种是tail-read，就是说消费速度能够跟得上写入速度的，这种读可以直接走缓存，而另一种也就是落后于写入请求的消费者，这种可以从slave节点读取，这样通过IO隔离以及操作系统自带的一些文件策略，例如pagecache、缓存预读等，性能可以得到很大的提升。

分布式系统中可横向扩展是一个相当重要的特性，加机器能解决的问题都不是问题。那么如何实现一个能够实现横向扩展的消息队列呢? 假如我们有一个单机的消息队列，随着topic数目的上升，IO、CPU、带宽等都会逐渐成为瓶颈，性能会慢慢下降，那么这里如何进行性能优化呢?

1. topic/日志分片，本质上topic写入的消息就是日志的记录，那么随着写入的数量越多，单机会慢慢的成为瓶颈，这个时候我们可以将单个topic分为多个子topic，并将每个topic分配到不同的机器上，通过这种方式，对于那些消息量极大的topic就可以通过加机器解决，而对于一些消息量较少的可以分到到同一台机器或不进行分区
2. group commit，例如Kafka的producer客户端，写入消息的时候，是先写入一个本地内存队列，然后将消息按照每个分区、节点汇总，进行批量提交，对于服务器端或者broker端，也可以利用这种方式，先写入pagecache，再定时刷盘，刷盘的方式可以根据业务决定，例如金融业务可能会采取同步刷盘的方式。
3. 规避无用的数据拷贝
4. IO隔离, 对于写请求可以直接走master节点，而来自不同客户端的读请求我们可以根据他们需要读取的内容(offset)将其分配到不同的slave节点，从而实现IO的隔离
5. 缓存，我们可以根据当前消费者的进度，决定是否需要缓存正在写入的消息，例如BookKeeper，我们将新写入的消息同步到memory table，这样对于tailling read就可以直接走缓存，而对于"落后"的消费者我们可以让其直接读取slave的数据

日志在分布式系统中扮演了很重要的角色，是理解分布式系统各个组件的关键，随着理解的深入，我们发现很多分布式中间件都是基于日志进行构建的，例如Zookeeper、HDFS、Kafka、RocketMQ、Google Spanner等等，甚至于数据库，例如Redis、MySQL等等，其master-slave都是基于日志同步的方式，依赖共享的日志系统，我们可以实现很多系统: 节点间数据同步、并发更新数据顺序问题(一致性问题)、持久性(系统crash时能够通过其他节点继续提供服务)、分布式锁服务等等，相信慢慢的通过实践、以及大量的论文阅读之后，一定会有更深层次的理解。