分布式系统简介
MIT6.824: Distributed System课程
CS自学指南(借鉴) 参考了 CS自学指南 ，其中介绍 分布式系统 有一个非常经典的 MIT6.824 课程，是由传奇黑客 Robert Morris (互联网第一个蠕虫病毒 Morris 开发者，曾经创办Viaweb，也是YCombinator联合创始人) 在麻省理工主讲的明星课程。
该课程有20节课，4个实验，实验基于 Go 完成。每节课都精读一篇分布式领域的经典论文，并由此传授分布式系统设计与实现的重要原则和关键技术。同时其课程 Project 也是以其难度之大而闻名遐迩，4 个编程作业循序渐进带你实现一个基于 Raft 共识算法的 KV-store 框架，让你在痛苦的 debug 中体会并行与分布式带来的随机性和复杂性。( 参考 MIT6.824: Distributed System 课程简介 )
由于我现今工作围绕 Kubernetes ，其关键组件 etcd - 分布式kv存储 即是 Raft KV存储，所以理解分布式系统对于工作会有比较大的帮助。 Distributed System 将基于 MIT6.824 课程学习和实践来完成。
肖宏辉 翻译了 MIT 6.824 Distributed Systems (Spring 2020) 课程视频 MIT6.824中文文字版 ，可以方便对照学习。
学习思路
先阅读 MIT6.824中文文字版 ，对课程内容有一个初步 "中文化" 理解
然后观看油管上的 MIT 6.824: Distributed Systems 原版课程，通过英文学习(视频CC英文字幕)，以便能够加深理解(视频以及英文能够帮助我更好理解技术)
结合 Go 学习，对课程作业进行编程，一方面加深分布式原理理解，一方面加深go语言编程能力
分布式系统的驱动力和挑战
我们使用分布式的原因(驱动力):
需要更高的计算性能(并行计算相当于有更多的cpu、内存和存储)
分布式系统能够提供容错(tolerate faults)
有些计算天然具备空间物理分布
分布式系统能够提供安全隔离(限制出错域)
分布式系统的问题(挑战):
并发执行带来并发编程和复杂交互的问题，以及时间依赖问题(同步、异步)
分布式系统带来故障的分散以及复杂的组成，故障难以排查;并且规模带来了罕见问题的放大(硬件故障概率)
系统容错性(availability)
使用非易失存储(non-volatile storage)来避免电力故障的数据丢失: 使用checkpoint或log，以便电力恢复能够从系统最新状态继续推进计算
使用数据复制(replication)
系统自我可恢复性(recoverability)
分布式系统实际上很难达到性能的优化(需要极其小心设计和构建，否则性能很难达到理想的状态)
分布式系统的可扩展性(Scalability): 当web服务器扩展达到一定规模后，系统的瓶颈可能转转移到数据库或者存储，通过数据库分片和分布式存储来提升性能
分布式系统带来数据一致性(Consistency)的问题
强一致性的代价很高: 通讯代价(特别是需要构建跨地区的分布式系统，确保强一致性会带来系统性能的急剧下降)
弱一致性特别适合现实中超长距离的分布式系统