序

徐教授长期专注于研究数据库系统软件性能优化、分布式一致性算法理论等问题，取得了一系列优秀成果。本书是徐教授对其前期研究成果的总结、提炼与升华，书中详细介绍了分布式数据服务的各种事务模型、处理语言、一致性算法等内容，力求为读者呈现一个全面的分布式数据服务的图景，覆盖分布式系统的基础理论、技术、实践和应用。

分布式系统是计算机科学的核心研究领域，是信息产业的基础性关键技术，也是数字社会的基础设施。简单地说，分布式系统是由多台计算机组成、通过通信网络连接、通过相互协作完成复杂计算任务的计算机系统。无论是数据密集型计算任务（如大数据分析处理）还是计算密集型计算任务（如深度学习建模或者高性能计算），都可以由分布式系统来支撑。与集中式系统相比，分布式系统有诸多优点，也带来很多挑战。分布式系统最大的特点就是可扩展性和可用性。由于分布式系统需要节点之间复杂的协作，因此保持系统的高可扩展性和高可用性对设计人员来说是相当大的挑战。就这两个特点，我谈点个人的理解。

关于“可扩展性”。可扩展性有时也被称为可伸缩性、弹性等，是指在不影响性能的情况下，系统规模可以随着负载的增加（减少）而扩大（缩减）。在现代互联网中，大量的数据和信息需要被处理和存储，而且负载可能会随着业务的增长而增加。如果分布式系统没有良好的可扩展性，系统可能会崩溃或运行缓慢，导致业务中断和客户流失。因此，一个好的分布式系统应该具有良好的可扩展性。如何实现分布式系统的可扩展性呢？首先，需要合适的架构设计，常用的分布式系统架构包括C/S（客户端/服务器）架构、P2P（点对点）架构和SOA（面向服务的架构）等，这需要开发人员了解分布式系统的业务类型。其次，需要选择合适的数据存储和处理方案，例如NoSQL数据库和分布式数据缓存等。最后，还需要考虑系统的负载均衡性，即将负载分配到不同的计算节点上，以确保每个节点都能够处理其负载。这些机制都能够增强分布式系统的可扩展性。在我看来，分布式的可扩展性不适合作为系统的目标，而应该被视为一种态度，一种全面的、长期的、渐进的过程。这需要设计人员从长远角度出发，始终保持开放和灵活的态度，以适应不断变化的需求和技术。在这种态度下，可扩展性不仅是一个技术问题，也是一种思维方式和方法论，它需要设计人员和企业持续关注和积极推动。

关于“可用性”。可用性是指系统能够在规定时间内正常运行的概率，或者系统处于可工作状态的时间占总时间的比例。在分布式系统中，可用性往往与冗余性和容错性密切相关。系统的冗余性和容错性越高，系统的可用性就越高。例如，在一个由多个节点组成的分布式系统中，如果其中某个节点出现了故障，其他节点可以接管它的工作，从而确保整个系统的正常运行。分布式系统的可用性可能会受到多种因素的影响，例如网络延迟、服务器故障等。如果想要在分布式系统中实现高可用性，需要在分布式系统的底层架构中进行细致的设计和规划，其中涉及底层数据库的稳定性、对事务ACID属性的保障以及分布式多副本一致性算法的实现，这并非易事。

本书结合分布式数据服务系统设计，深入浅出地介绍了分布式系统的上述两个特性。从数据服务系统的底层存储架构到上层一致性同步协议，都进行了完整的讲解，既包括分布式系统的基本概念、数据处理语言、查询过程和事务处理等基础内容，又结合分布式系统经典案例介绍Google文件系统（GFS）、面向分布式系统设计的Go语言、分布式键值存储系统、强一致性算法Raft的优化设计与实现等高阶内容。本书既适合作为分布式系统开发和架构设计等领域技术人员的参考书，又适合作为相关专业高校学生的辅助教材。

癸卯年闰二月