mysql，zk这些强一致性的软件为什么要先写日志？
MySQL 和 Zookeeper，这些在分布式系统中扮演着关键角色的软件，为了保证数据的强一致性，都遵循着一个看似“多此一举”的步骤——先写日志（WriteAhead Logging, WAL）。这背后隐藏着一套精巧的机制，关乎着数据安全、系统稳定以及在复杂故障场景下的恢复能力。
想象一下，你正在修改一个非常重要的文件，比如一份合同。你需要在文件上签名，然后寄出去。如果在你签完名、还没来得及寄出去之前，电脑突然断电了，这份合同会怎么样？如果修改操作直接写入文件，那么文件可能会处于一个半完成的状态，一部分内容修改了，一部分没修改，这显然是不行的。
MySQL 和 Zookeeper 遇到的问题何其相似，甚至更为复杂。它们需要处理并发请求，涉及到磁盘 I/O，这些操作都不是原子性的。这意味着，一个完整的操作，比如更新数据库的一条记录，可能需要多个步骤：从内存中计算新值，然后将这个新值写入到磁盘上的某个位置。在这个过程中，任何一个环节的中断，比如电力中断、系统崩溃，都可能导致数据不一致。
日志，在这里扮演了一个“先行官”的角色。
在 MySQL 中，这通常表现为事务日志（Redo Log）。当一个事务要修改数据时，它不会直接去修改数据文件。而是首先将这个修改操作的内容，以日志的形式记录下来，存放在一个专门的日志文件中。这个日志文件，就像你在寄出合同前，先在草稿本上写下“我已经签名，准备寄出”一样，是一种“我将要做什么”的预告。
这个预告的优势在于，写日志比直接写数据文件更快、更可靠。日志文件通常是顺序写入的，这意味着磁盘磁头不需要频繁地移动到不同的位置来写入数据。相比之下，直接修改数据文件可能涉及随机 I/O，效率低下，并且在写入过程中更容易被中断。
那么，一旦日志被成功写入，就相当于一个“承诺”。即便此时系统崩溃了，当它重新启动时，它可以检查这些日志。如果发现日志中记录了一个未完成的操作，它就知道“哦，上次断电前，我准备要做这件事，但没做完”。这时，它就可以重放（Replay）这个日志，将这个操作“补全”，从而恢复到崩溃前的那个一致状态。这就好比你从草稿本上看到“我已经签名，准备寄出”，然后就可以安心地去完成寄出的步骤。
在 Zookeeper 中，虽然场景略有不同，但核心思想是一致的。Zookeeper 的一致性是通过 ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）协议来保证的。ZAB 协议要求所有的状态改变，包括修改 Znode（Zookeeper 中的数据节点）的内容，都必须通过一个 Leader 来发起，并且 Leader 会将这些变更以提议（Proposal）的形式发送给所有的 Follower。
在 Leader 节点上，一个状态改变的提议，在发送给 Follower 之前，也会被写到它的事务日志（WAL）中。这个日志记录了“准备将这个数据变更发送给所有节点，并确保大家状态一致”这个信息。
这样做的好处是，即使 Leader 在发送完提议，但 Followers 还没来得及全部确认之前就崩溃了，当 Leader 重新选举，新的 Leader 启动后，它可以查看自己的事务日志。如果日志中记录了之前 Leader 发送出去但未被完全确认的提议，新的 Leader 就可以重新发送这些提议，确保所有节点都接收到这些变更，从而达到一致性。
总结来说，先写日志的目的是：
1. 可靠性保障： 磁盘的顺序写入比随机写入更可靠，且不易受到中断影响。一旦日志写入成功，就等于一个“已承诺”的记录。
2. 容错性： 在系统崩溃后，可以通过重放日志来恢复到一致状态，避免数据丢失或损坏。
3. 性能： 顺序写日志的效率通常高于直接写数据文件，尤其是在高并发场景下。
可以把这个过程理解成银行记账。银行不会在你付完款的瞬间，立刻把你的账户余额改了。它会先在流水账上记一笔：“用户A向用户B转账100元”，然后再去后台处理实际的账户余额扣减和增加。这个流水账就是日志，它保证了即便中间有其他操作出错，最终的交易记录也是可靠的。
所以，MySQL 和 Zookeeper 先写日志，不是多此一举，而是一种“预写承诺”的策略，用一种更安全、更高效的方式来记录每一个重要的状态变更，为在复杂多变的分布式环境中实现强一致性打下了坚实的基础。
想象一下，你正在修改一个非常重要的文件，比如一份合同。你需要在文件上签名，然后寄出去。如果在你签完名、还没来得及寄出去之前，电脑突然断电了，这份合同会怎么样？如果修改操作直接写入文件，那么文件可能会处于一个半完成的状态，一部分内容修改了，一部分没修改，这显然是不行的。
MySQL 和 Zookeeper 遇到的问题何其相似，甚至更为复杂。它们需要处理并发请求，涉及到磁盘 I/O，这些操作都不是原子性的。这意味着，一个完整的操作，比如更新数据库的一条记录，可能需要多个步骤：从内存中计算新值，然后将这个新值写入到磁盘上的某个位置。在这个过程中，任何一个环节的中断，比如电力中断、系统崩溃，都可能导致数据不一致。
日志，在这里扮演了一个“先行官”的角色。
在 MySQL 中，这通常表现为事务日志（Redo Log）。当一个事务要修改数据时，它不会直接去修改数据文件。而是首先将这个修改操作的内容，以日志的形式记录下来，存放在一个专门的日志文件中。这个日志文件，就像你在寄出合同前，先在草稿本上写下“我已经签名，准备寄出”一样，是一种“我将要做什么”的预告。
这个预告的优势在于，写日志比直接写数据文件更快、更可靠。日志文件通常是顺序写入的，这意味着磁盘磁头不需要频繁地移动到不同的位置来写入数据。相比之下，直接修改数据文件可能涉及随机 I/O，效率低下，并且在写入过程中更容易被中断。
那么，一旦日志被成功写入，就相当于一个“承诺”。即便此时系统崩溃了，当它重新启动时，它可以检查这些日志。如果发现日志中记录了一个未完成的操作，它就知道“哦，上次断电前，我准备要做这件事，但没做完”。这时，它就可以重放（Replay）这个日志，将这个操作“补全”，从而恢复到崩溃前的那个一致状态。这就好比你从草稿本上看到“我已经签名，准备寄出”，然后就可以安心地去完成寄出的步骤。
在 Zookeeper 中，虽然场景略有不同，但核心思想是一致的。Zookeeper 的一致性是通过 ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）协议来保证的。ZAB 协议要求所有的状态改变，包括修改 Znode（Zookeeper 中的数据节点）的内容，都必须通过一个 Leader 来发起，并且 Leader 会将这些变更以提议（Proposal）的形式发送给所有的 Follower。
在 Leader 节点上，一个状态改变的提议，在发送给 Follower 之前，也会被写到它的事务日志（WAL）中。这个日志记录了“准备将这个数据变更发送给所有节点，并确保大家状态一致”这个信息。
这样做的好处是，即使 Leader 在发送完提议，但 Followers 还没来得及全部确认之前就崩溃了，当 Leader 重新选举，新的 Leader 启动后，它可以查看自己的事务日志。如果日志中记录了之前 Leader 发送出去但未被完全确认的提议，新的 Leader 就可以重新发送这些提议，确保所有节点都接收到这些变更，从而达到一致性。
总结来说，先写日志的目的是：
1. 可靠性保障： 磁盘的顺序写入比随机写入更可靠，且不易受到中断影响。一旦日志写入成功，就等于一个“已承诺”的记录。
2. 容错性： 在系统崩溃后，可以通过重放日志来恢复到一致状态，避免数据丢失或损坏。
3. 性能： 顺序写日志的效率通常高于直接写数据文件，尤其是在高并发场景下。
可以把这个过程理解成银行记账。银行不会在你付完款的瞬间，立刻把你的账户余额改了。它会先在流水账上记一笔：“用户A向用户B转账100元”，然后再去后台处理实际的账户余额扣减和增加。这个流水账就是日志，它保证了即便中间有其他操作出错，最终的交易记录也是可靠的。
所以，MySQL 和 Zookeeper 先写日志，不是多此一举，而是一种“预写承诺”的策略，用一种更安全、更高效的方式来记录每一个重要的状态变更，为在复杂多变的分布式环境中实现强一致性打下了坚实的基础。
网友意见
mysql，zk这些强一致性的软件为什么要先写日志，然后再进行操作？写日志要访问文件不会带来更多的效率损耗吗，为什么不能通过异步方式写日志呢？
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