近几年，随着互联网规模的扩大，我们需要处理的数据也变得越来越多；随着机器学习的发展，我们的数据也变得越来越有价值。在这一时代背景下，大规模分布式系统变得越来越重要。遗憾的是，这一领域由于出现的比较晚，相关的学习资料比较少，大家对这一领域的认识和了解都比较有限。我认识的一些名校毕业名企工作的非常优秀的工程师，虽然日常工作中会使用 Hadoop 生态的一些产品，但是对于大规模分布式系统的底层原理的理解也十分有限。
于是我认为，将我有限的知识分享出来，让大家能够对分布式存储系统有一个初步的感性认识，仍然是一件非常有意义的事情，于是便准备开始这样一个系列。
在数据库领域，Transaction 是一个非常重要的抽象，其关键在于保证并发请求的正确性。由于 Serialisability 级别的一致性所需要付出的代价较高，所以通常会使用弱一些的一致性级别来换取性能提升。特别的，在一些特殊场景下，使用弱一致性并不会带来错误。遗憾的是，ANSI SQL 对于一致性级别的分类还不够细致，特别的，对于一些常见的弱一致性实现没有形式化规范。这导致人们很难确认特定供应商提供的弱一致性实现在某个特定场景下是否真的不会引入错误。[2]
ARC 是一种缓存替换算法，在很多种负载环境的表现优于常用的 LRU 算法，并且实现难度和算法复杂度与 LRU 近似。
ARC 算法具有以下优良特性：
在 recency 和 frequency 之间持续的进行动态（在线）调整
无需事先指定特别的参数（先验知识）
具有全局优化策略（意译，不确定翻译的对不对，原文 empirically universal，note 说明该词出自 LZ77 的论文）
可以（在某种程度上）抵抗线性扫描（scan-resistant）
本文特别写给想要学习分布式系统但是还不知道该如何下手的读者，宽泛并点到为止的介绍了我个人对于分布式系统各个方面的一些不成熟的理解，帮助读者认识到分布式系统领域的一个全景图，以便接下来寻找感兴趣的领域进行深入的学习。
学习分布式系统，需要回答以下几个问题：
（需求分析）分布式系统主要解决哪些问题？主要应用场景有哪些？
（实现方案）构建分布式系统的常见问题有哪些？解决这些问题的主流方案有哪些？
（技术难点）实现分布式系统的本质困难是什么？这些困难影响了那些问题？
（工业应用）工业上正在构建那些分布式系统？他们的发展情况如何？
说到大规模集群管理，就离不开运维自动化。一个人手工也许可以运维几百台机器，但是随着集群规模的增长，我们需要的是一个人运维数万台机器。 这在大规模集群管理中是一个常见的问题。因此，运维自动化是一个很重要的事情，这也是为什么很多公司原因上云，因为上云之后运维的问题就托管给 云平台了。这也是云平台这么贵还能卖的这么好的原因。
运维自动化的问题到底是一个什么问题？我认为，可以拆解为以下子问题：
自动发现错误
自动修复错误
安全（Safety 而非 Security）
这里的每一个问题都是复杂的，困难的问题，远非表面上看起来那么简单。以下仅作简单的展开，提供一些思路。
Autopilot 是微软 Bing 组研发的集群管理系统，至今已有近 20 年的历史。Autopilot 是一个内部模块高度解耦，完善发达的系统，其设计目标是自动化的管理静态集群。自动化的好处有以下几点：
节省人力
响应速度和处理时间优于人工处理
所有的处理过程都有 Audit
不易出错
本文从 CAP 理论和 ACID 性质为切入点，讨论分布式（存储）系统的设计。
分布式系统，尤其是分布式存储系统，在进行设计考虑时，首先需要想到的就是 CAP 问题，即在 C（Consistency）和 A（Availability）之间如何进行取舍的问题。我在思考的过程中发现，尽管对于 Consistency 有着诸多分类，如 Linearizability、Sequential Consistency、Causal Consistency，但是对于 Availability 却没有一个对应的分类。这有悖于对 CAP 理论的理解：我们降低了 Consistency 之后，能得到什么程度的 Availability？更进一步的，我们降低了 Consistency 后，是否真的能够提高 Availability？