日志是什么？
提起日志，可能你最先想到的是日常开发中写入到某个文件的信息，例如：
log.Println("start ...")
除此之外，不难想到在数据复制、版本控制等概念中，也有日志两个字的身影，而本文讨论的正是这一种日志。
日志，可以理解为一种存储结构，日志项按时间有序。日志记录了不同事件发生的先后次序，这对于分布式系统有着重要意义。
数据库中的日志
为了保证事务的原子性和持久性，在更改数据前，会将要做的更改写入到日志中，日志记录了每一次更改的数据变化和时间。由于日志是立即持久化的，因此可以通过日志，恢复数据库到任意历史时间的状态。
日志除了用于实现事务 ACID 的细节外，还被用于数据库间的数据复制。备库通过执行和主库一样的更改序列即可做到与主库数据同步，而更改序列即主库的日志，主库要做的就是将日志传输到备库。
分布式系统中的日志
上一节中，日志解决了数据库中，更改行为的排序和数据的传输两个问题。而在分布式系统中，这两个问题更是重要。分布式系统通过日志，让多个副本达成一致的行为顺序，该方案称之为状态机复制原理：
如果两个相同的，确定性的进程从同一状态开始，且以相同顺序获得相同输入，则这两个进程会产生相同的输出，并结束在相同的状态。
分布式系统的日志复制方案通常有两种：
- Peer & Peer
- Primary & Secondary
这里讲 Primary & Secondary，Leader & Worker 或者 Master & Slave 等都是一样的概念。
对于分布式系统的讨论，理论往往多于实际应用，而在实际应用中往往不会过分关注实现日志复制的算法，就像我们经常会使用哈希表而不会纠结其实现细节，这里只将日志看作一种抽象概念，而不取讨论其具体的算法实现（[我之前有写过 Raft 算法的实验课笔记，感兴趣的可以看一看](MIT 6.824 - 李素晴的专栏 - 掘金 (juejin.cn))）。
日志和数据的关系
如果把日志比作账单，那么数据就是余额。日志和数据的关系就可以这样理解：数据是静态的，日志是数据的变更记录，是每个历史时间点的数据备份。
数据的统一管理
举个例子，用户点击了某条广告，该事件需要记录到系统中，此时写一条事件数据到日志中，数据库、缓存等不同的系统都从日志读取日志项并应用。
这是一种基于日志订阅的系统模型，日志项的索引作为逻辑时钟，极大的简化了不同的订阅方的系统状态是否一致的问题。
举个例子，假设写了一条数据，对应日志项索引为 9，如上图所示，数据库已经更新自身状态到 11，而缓存则是更新自身的状态到 7，如果我们想要读取刚刚写入的数据，就只能在数据库中读，而不是通过缓存读取。
在该系统模型中，日志还起到了缓冲的作用，数据的生产和消费是异步的，即使某一时刻有大量的写请求，数据库也不会感受到压力。除此之外，无状态的订阅方被允许宕机或下线维护，重新上线后依然可以继续处理数据。
日志与流处理
通过一张图来了解什么是流处理：
- 系统 1 订阅了 Log A 和 Log B，系统 2 订阅了 Log B 和 Log C
- 系统 1 计算并发布数据到 Log D 和 Log E，系统 2 计算并发布数据到 Log E 和 Log F
- 系统 3 订阅了 Log D 和 Log E
- 系统 3 计算并发布数据到 Log F
在如图所示的流处理中，日志是其中的核心。
有状态的流处理
上文说过，无状态的订阅方被允许宕机或下线维护，重新上线后依然可以继续处理数据。那么对于有状态的订阅方，在可能宕机的情况下，如何维护正确的状态？
什么是无状态和有状态？例如同样是提供计算服务，一个是每次输入 2 个值，输出这两个值的和；另一个是每次输入 1 个值，输出所有历史输入的累加值和这一次输入值的和。前者是无状态服务，后者是有状态服务，需要记录到历史输入的累加值。
回顾日志和数据的关系的讨论，订阅系统可以将输入流（日志）转换为数据，并保存在本地的数据库中。
还是以上面提到的这个有状态计算服务为例，日志中记录可以这样表示：
+1, +2, +3, +4, +5
该日志的订阅方已经消费到第四个位置了，并输出 10，此时应该继续向后消费 +5，但是由于某些原因宕机了，如果恢复后本地没有记录 10 这个状态，再次消费 +5 就会输出 5，而记录了状态，就是输出 15。
本例中，订阅系统将输入流：“+1，+2，+3，+4”看作变更日志，对应的数据就是 10 记录在本地数据库，在消费了 +5 这一日志项后，数据库中的数据就变成了 15。
需要注意的是，本例中订阅方宕机恢复后消费的起始位置并不归类于状态中。此外，日志的增长不该是无限的，可以使用日志合并来收缩空间，例如本例中可以将日志：“+1，+2，+3，+4”合并为：”+10“。
参考资料
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