分布式系统实战
分布式系统的难不在”分布”，在”一致”。本系列不讲 CAP 定理的八股文，而是逐篇拆解生产环境里真正在跑的核心机制：Raft 共识如何保证日志一致、CRDT 如何在不要共识的前提下做合并、分布式事务比你以为的 2PC 复杂多少、混合时钟怎么在物理时钟和逻辑时钟之间找到平衡。
为什么要逐个拆解？ 分布式系统的教科书喜欢从抽象模型讲起，但工程师要面对的是 etcd 的选举超时该设多少、CRDT 的元数据膨胀怎么处理、TCC 补偿逻辑怎么写。本系列每篇对着一个真实系统或协议，代码级别地拆。
适合谁看
本系列假设你有后端开发经验，了解基本的网络通信和数据库概念。如果你在工作中用到了 etcd、TiDB、CockroachDB 或类似系统，但不清楚它们底层的共识和事务机制，这个系列就是为你写的。
先修知识自测
看看这几个问题，测试一下你的分布式系统基础：
- 你能说出 CAP 定理的三个属性吗？（提示：Consistency、Availability、Partition tolerance——但更重要的是理解”不可能三角”在实践中意味着什么）
- 你理解 2PC（两阶段提交）的阻塞问题吗？（提示：协调者挂了之后参与者怎么办？）
- 你知道 Lamport 逻辑时钟解决了什么问题、又解决不了什么问题吗？（提示：它能确定因果序，但不能确定并发事件的先后）
- 你能解释 etcd 的 watch 机制为什么需要 revision？（提示：和事件溯源、乐观并发控制有关）
如果这些问题大部分答不上来，建议从第一篇 Raft 开始按顺序读。如果你对 CAP 定理的理解还停留在”背诵”阶段，这个系列会帮你把它变成工程直觉。
推荐阅读顺序： - 共识与复制 → 01（Raft）→ 02（CRDT） - 事务与一致性 → 03（分布式事务）→ 04（混合时钟） - 完整路径 → 按顺序 01-04，每篇都会引用前面的概念
目录
共识与复制
- Raft 实现拆解：etcd
的共识算法到底长什么样 ⏱ ~15 分钟 | 难度: ★★★★☆
(后端开发 / 基础设施工程师)
- Leader 选举、日志复制、成员变更
- etcd/raft 库源码关键路径分析
- CRDT
入门：不靠共识也能合并——但代价是什么 ⏱ ~25 分钟 | 难度:
★★★☆☆ (后端开发 / 分布式系统工程师)
- G-Counter / PN-Counter / LWW-Register / OR-Set
- 元数据膨胀与 GC 策略
事务与时钟
- 分布式事务不是你以为的那个
2PC ⏱ ~25 分钟 | 难度: ★★★★☆ (后端开发 / 数据库工程师)
- 2PC / 3PC / Percolator / TCC 逐一拆解
- 各方案在真实系统中的选型取舍
- 混合时钟与因果一致性：Lamport
→ Vector → HLC ⏱ ~25 分钟 | 难度: ★★★★☆
(分布式系统工程师 / 数据库内核开发)
- 逻辑时钟的局限与混合方案
- CockroachDB 的 HLC 实现分析
相关阅读
本系列与博客其他文章形成交叉引用网络，按主题分组：
存储与数据库 - 数据库系列 — 存储引擎、索引结构等底层机制
容器与调度 - 从零造容器系列 — 分布式系统的部署载体 - Kubernetes 系列 — etcd 作为 K8s 控制面的核心存储
算法基础 - Raft 原始论文笔记 — Raft 论文的阅读笔记，与 01 配合阅读