在追求业务连续性的当下，永不下线似乎已经成为在线服务的固定标签，相对于漫长的服役生涯，应用的启动阶段就像蹒跚学步时跌跌撞撞迈出的几米，在人生的万里路途中显得有些微不足道。

上世纪70年代至今不过短短数十年，分布式技术的研究看起来还非常“年轻”。但从另一个角度来想，分布式系统的运行就是多个节点共同完成某项任务的过程，而群体协作似乎天然存在于人类社会之中，从个体互助到国家社会化分工，可能我们并未发明任何新的分布式算法，只是重新用了计算机来承载它。

一个计算机系统需要实现两项基本任务，存储和计算。如果有一台永远在线、无限容量、无限算力的设备，或许就不需要分布式系统了。可以说分布式系统是为了解决单机无法解决的问题引入的，而分布式程序又是为了让多台设备像单机一样处理问题设计的。

在Java的编程框架里，依赖有其静态的一面，调用关系在编译期间业已确定，也有其动态的一面，调用对象能够进行指派增强。代理模式是对动态依赖的具体实现，本质是面向接口的契约和面向继承的指派，一般可分为静态代理和动态代理，这些都是老生常谈。

撇开不能横向扩展（Scale-out）的方式，MySQL高可用的基本方法有复制（MySQL Replication）和集群（MySQL Cluster）两种类型，细分下来有：Replication/Semisynchronous Replication/Group Replication/MySQL InnoDB Cluster/MySQL InnoDB ClusterSet/MySQL InnoDB ReplicaSet。

系统需要一个或多个冗余以消除单点故障，包括数据冗余、软件冗余和硬件冗余。冗余最大的难点是对节点数据复制和数据一致性的保障，在系统性能（吞吐量、响应时长）和数据完整（RPO）间取得平衡。

缓存（Cache）是计算机领域非常常见的存储机制，它的基本思想是让数据更接近于使用方，在需要时提供快速的数据访问，以减轻系统资源的负担，提升应用程序的性能和可扩展性。

分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。

从系统的终态来讲，数据的准确就代表着业务的准确，我们把上述动态容灾过程中引导数据流量到正确地方的过程叫做数据保护，实际也是对业务准确性的保护。容灾的核心是冗余跟转移，数据保护就是要在流量转移过程中解决冗余数据的一致性问题。

Zookeeper提供的命名空间非常像一个标准的文件系统，节点名称由斜杠（/）分隔的路径元素构成，在Zookeeper命名空间中的节点通过路径进行标识