什么是日志?

日志就是按照時間順序追加的、完全有序的記錄序列，其實就是一種特殊的文件格式，文件是一個字節數組，而這里日志是一個記錄數據，只是相對于文件來說，這里每條記錄都是按照時間的相對順序排列的，可以說日志是最簡單的一種存儲模型，讀取一般都是從左到右，例如消息隊列，一般是線性寫入log文件，消費者順序從offset開始讀取。

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由于日志本身固有的特性，記錄從左向右開始順序插入，也就意味著左邊的記錄相較于右邊的記錄“更老”, 也就是說我們可以不用依賴于系統時鐘，這個特性對于分布式系統來說相當重要。

日志的應用

日志在數據庫中的應用

日志是什么時候出現已經無從得知，可能是概念上來講太簡單。在數據庫領域中日志更多的是用于在系統crash的時候同步數據以及索引等，例如MySQL中的redo log，redo log是一種基于磁盤的數據結構，用于在系統掛掉的時候保證數據的正確性、完整性，也叫預寫日志，例如在一個事物的執行過程中，首先會寫redo log，然后才會應用實際的更改，這樣當系統crash后恢復時就能夠根據redo log進行重放從而恢復數據(在初始化的過程中，這個時候不會還沒有客戶端的連接)。日志也可以用于數據庫主從之間的同步，因為本質上，數據庫所有的操作記錄都已經寫入到了日志中，我們只要將日志同步到slave，并在slave重放就能夠實現主從同步，這里也可以實現很多其他需要的組件，我們可以通過訂閱redo log 從而拿到數據庫所有的變更，從而實現個性化的業務邏輯，例如審計、緩存同步等等。

日志在分布式系統中的應用

分布式系統服務本質上就是關于狀態的變更，這里可以理解為狀態機，兩個獨立的進程(不依賴于外部環境，例如系統時鐘、外部接口等)給定一致的輸入將會產生一致的輸出并最終保持一致的狀態，而日志由于其固有的順序性并不依賴系統時鐘，正好可以用來解決變更有序性的問題。

我們利用這個特性實現解決分布式系統中遇到的很多問題。例如RocketMQ中的備節點，主broker接收客戶端的請求，并記錄日志，然后實時同步到salve中，slave在本地重放，當master掛掉的時候，slave可以繼續處理請求，例如拒絕寫請求并繼續處理讀請求。日志中不僅僅可以記錄數據，也可以直接記錄操作，例如SQL語句。

日志是解決一致性問題的關鍵數據結構，日志就像是操作序列，每一條記錄代表一條指令，例如應用廣泛的Paxos、Raft協議，都是基于日志構建起來的一致性協議。

日志在Message Queue中的應用

日志可以很方便的用于處理數據之間的流入流出，每一個數據源都可以產生自己的日志，這里數據源可以來自各個方面，例如某個事件流(頁面點擊、緩存刷新提醒、數據庫binlog變更)，我們可以將日志集中存儲到一個集群中，訂閱者可以根據offset來讀取日志的每條記錄，根據每條記錄中的數據、操作應用自己的變更。

這里的日志可以理解為消息隊列，消息隊列可以起到異步解耦、限流的作用。為什么說解耦呢？因為對于消費者、生產者來說，兩個角色的職責都很清晰，就負責生產消息、消費消息，而不用關心下游、上游是誰，不管是來數據庫的變更日志、某個事件也好，對于某一方來說我根本不需要關心，我只需要關注自己感興趣的日志以及日志中的每條記錄。

我們知道數據庫的QPS是一定的，而上層應用一般可以橫向擴容，這個時候如果到了雙11這種請求突然的場景，數據庫會吃不消，那么我們就可以引入消息隊列，將每個隊數據庫的操作寫到日志中，由另外一個應用專門負責消費這些日志記錄并應用到數據庫中，而且就算數據庫掛了，當恢復的時候也可以從上次消息的位置繼續處理(RocketMQ和Kafka都支持Exactly Once語義)，這里即使生產者的速度異于消費者的速度也不會有影響，日志在這里起到了緩沖的作用，它可以將所有的記錄存儲到日志中，并定時同步到slave節點，這樣消息的積壓能力能夠得到很好的提升，因為寫日志都是有master節點處理，讀請求這里分為兩種，一種是tail-read，就是說消費速度能夠跟得上寫入速度的，這種讀可以直接走緩存，而另一種也就是落后于寫入請求的消費者，這種可以從slave節點讀取，這樣通過IO隔離以及操作系統自帶的一些文件策略，例如pagecache、緩存預讀等，性能可以得到很大的提升。

分布式系統中可橫向擴展是一個相當重要的特性，加機器能解決的問題都不是問題。那么如何實現一個能夠實現橫向擴展的消息隊列呢? 假如我們有一個單機的消息隊列，隨著topic數目的上升，IO、CPU、帶寬等都會逐漸成為瓶頸，性能會慢慢下降，那么這里如何進行性能優化呢?

1.topic/日志分片，本質上topic寫入的消息就是日志的記錄，那么隨著寫入的數量越多，單機會慢慢的成為瓶頸，這個時候我們可以將單個topic分為多個子topic，并將每個topic分配到不同的機器上，通過這種方式，對于那些消息量極大的topic就可以通過加機器解決，而對于一些消息量較少的可以分到到同一臺機器或不進行分區

2.group commit，例如Kafka的producer客戶端，寫入消息的時候，是先寫入一個本地內存隊列，然后將消息按照每個分區、節點匯總，進行批量提交，對于服務器端或者broker端，也可以利用這種方式，先寫入pagecache，再定時刷盤，刷盤的方式可以根據業務決定，例如金融業務可能會采取同步刷盤的方式。

3.規避無用的數據拷貝

4.IO隔離

結語

日志在分布式系統中扮演了很重要的角色，是理解分布式系統各個組件的關鍵，隨著理解的深入，我們發現很多分布式中間件都是基于日志進行構建的，例如Zookeeper、HDFS、Kafka、RocketMQ、Google Spanner等等，甚至于數據庫，例如Redis、MySQL等等，其master-slave都是基于日志同步的方式，依賴共享的日志系統，我們可以實現很多系統: 節點間數據同步、并發更新數據順序問題(一致性問題)、持久性(系統crash時能夠通過其他節點繼續提供服務)、分布式鎖服務等等，相信慢慢的通過實踐、以及大量的論文閱讀之后，一定會有更深層次的理解。