2021年，分布式系统在研究什么，有哪些未解决的前沿问题？
2021年，分布式系统领域的研究依旧活跃且多元，热点依旧围绕着如何构建更健壮、更高效、更安全、更易用的分布式系统。这一年，伴随着云计算的深入发展、边缘计算的兴起、区块链技术的广泛应用以及人工智能对算力的巨大需求，分布式系统的研究呈现出一些新的趋势和挑战。
一、 核心研究方向与前沿探索
1. 可扩展性与性能优化（Scalability & Performance Optimization）:
海量数据处理与流式计算: 随着数据量的爆炸式增长，如何高效、低延迟地处理PB级甚至EB级的数据成为关键。研究不再局限于批处理，而是更加关注流式计算框架（如Apache Flink、Apache Kafka Streams）的性能提升、状态管理优化以及实时分析能力的增强。
高并发与低延迟: 尤其是在金融交易、在线游戏、物联网等领域，对系统吞吐量和响应时间的要求极高。研究人员致力于减少网络通信开销、优化数据访问模式（如内存数据库、KV存储）、改进并发控制机制（如无锁数据结构、分布式锁的替代方案）。
资源管理与调度: 在大规模集群环境中，如何公平、高效地分配计算、存储和网络资源，同时满足不同应用的服务质量（QoS）要求，是持续的研究重点。Kubernetes等容器编排技术的成熟，也催生了更精细化的资源调度策略研究，例如针对AI/ML工作负载的GPU调度、带宽感知调度等。
存储系统优化: 包括分布式文件系统（如Ceph、HDFS）的吞吐量和IOPS提升、新式存储介质（如NVMe SSD、持久内存）的应用、以及对象存储和块存储的性能调优。
2. 容错与可用性（Fault Tolerance & Availability）:
状态一致性与共识算法: 在分布式环境中，保证数据的一致性是基本要求。除了经典的Paxos和Raft算法，研究人员也在探索更高效、更低延迟的共识协议，尤其是在网络分区和节点故障频繁的场景下。例如，针对特定场景（如只读负载高）的弱一致性协议，以及在拜占庭容错（BFT）场景下的高效共识。
优雅降级与韧性设计: 当系统面临部分故障或资源紧张时，如何通过优雅降级、流量控制、过载保护等机制，保证核心功能的可用性，避免雪崩效应。Chaos Engineering（混沌工程）作为一种主动发现系统弱点的实践，也推动了相关研究。
数据恢复与备份策略: 如何在数据丢失、存储损坏等情况下，快速、可靠地恢复数据，并最小化数据丢失的风险。分布式备份与恢复的效率和可靠性一直是挑战。
3. 安全性与隐私（Security & Privacy）:
分布式安全认证与授权: 在多租户、跨域的分布式环境中，如何安全地管理用户身份、访问控制，并防止内部和外部的安全威胁。
数据加密与同态加密: 保证数据在传输和存储过程中的安全，同时在某些场景下，能够在加密状态下进行计算。同态加密作为一项前沿技术，其在分布式计算中的应用研究逐渐升温。
区块链与分布式账本技术（DLT）的安全: 区块链的去中心化特性带来了新的安全模型，但同时也面临着智能合约漏洞、共识机制安全、51%攻击等风险。研究集中在提高区块链的交易吞吐量、降低延迟、以及增强智能合约的安全性。
隐私保护计算: 在利用分布式数据进行分析或训练AI模型时，如何保护用户隐私，避免敏感信息泄露。联邦学习（Federated Learning）就是在这一背景下兴起的研究方向，它允许在本地数据不离开用户设备的情况下进行模型训练。
4. 可管理性与可观测性（Manageability & Observability）:
分布式系统的自动化部署与运维: 如何通过自动化工具和流程，简化分布式系统的部署、配置、监控、升级和故障排除。IaC（Infrastructure as Code）和GitOps是重要的实践方法。
分布式追踪与日志聚合: 在复杂的分布式系统中，如何快速定位问题根源。分布式追踪（如Jaeger, Zipkin）和日志聚合（如ELK Stack）是核心技术，研究也在不断优化其效率和准确性。
智能监控与告警: 利用机器学习和AI技术，对分布式系统的运行状态进行预测性分析，提前发现潜在问题，并自动进行告警和干预。
5. 新兴方向与交叉领域:
边缘计算（Edge Computing）: 将计算和存储能力推向网络边缘，靠近数据源，以降低延迟、节省带宽并提高响应速度。分布式系统在边缘场景下的资源调度、数据同步、一致性维护、以及与中心云协同成为热门话题。
函数即服务（FaaS）与Serverless计算: 抽象化底层基础设施，让开发者只需关注代码逻辑。分布式系统研究如何支持大规模、高并发的Serverless函数执行，以及如何优化冷启动问题和状态管理。
分布式机器学习/人工智能: 如何在多台机器上协同训练大型机器学习模型，尤其是在数据分布不均或节点不可靠的情况下。参数服务器（Parameter Server）和AllReduce等通信范式是核心研究点。
去中心化自治组织（DAO）与Web3.0: 基于区块链技术构建新型的组织结构和互联网模式，其底层分布式系统的可扩展性、治理机制、以及经济激励机制的研究非常关键。
二、 未解决的前沿问题 (Unsolved Frontier Problems)
尽管在上述领域取得了显著进展，分布式系统研究仍面临着不少棘手且未完全解决的挑战：
1. 终极的可用性与一致性权衡（The Ultimate Tradeoff between Availability and Consistency）:
CAP理论的边界与超越: CAP理论（Consistency, Availability, Partition Tolerance）是分布式系统的基石，但实际应用中，我们往往需要在一个更精细的维度上进行权衡，而非简单的“二选一”。例如，如何在部分网络分区下，依然保持对绝大多数用户的可用性，同时对一致性做出可接受的妥协，并且这种妥协是可控和可预测的。
动态一致性模型: 当前的许多一致性模型是静态的。能否设计出能够根据业务需求、网络状况或故障等级动态调整一致性级别（例如，从强一致性平滑过渡到因果一致性或最终一致性）的系统？这种动态调整的实现和验证极其复杂。
2. 超大规模、异构环境下的自动化与可管理性（Automation and Manageability in UltraLargeScale, Heterogeneous Environments）:
全自动化的自愈与自优化: 当前的自动化运维在很多方面仍依赖人工干预。如何构建一个真正意义上能够自主感知异常、诊断问题、并进行自我修复和优化的分布式系统，使其在面临未知故障模式时也能高效运行，是一个巨大的挑战。这需要更高级的AI/ML能力来驱动系统决策。
跨异构环境的统一管理: 现实世界的分布式系统往往是混合的，涉及不同的硬件、操作系统、云服务商、以及遗留系统。如何在这样一个极其异构的环境中，提供一套统一的、高效的管理和监控方案，仍然是一个难题。
3. 兼顾安全、隐私与性能的挑战（Balancing Security, Privacy, and Performance）:
零信任架构下的高效实现: 随着安全威胁的演变，零信任（Zero Trust）成为主流安全理念。如何在分布式系统中，为所有通信和服务提供强大的身份验证、访问控制和加密，同时又不显著牺牲性能，是一个持续的难题。例如，大规模分布式身份验证和授权系统的效率。
低开销的隐私保护计算: 同态加密、安全多方计算（MPC）等隐私保护技术虽然前景广阔，但目前在性能和可用性上仍有较大的提升空间，尤其是在大规模分布式场景下。如何设计出能在不影响用户体验和系统效率的前提下实现隐私保护的计算范式，是关键的未决问题。
对抗性攻击下的鲁棒性: 在分布式系统中，尤其是在区块链和AI领域，如何抵御精心设计的对抗性攻击，保证系统的稳定运行和数据的完整性，是一个持续的挑战。例如，如何设计能够抵御对抗性样本的分布式AI模型，或是在存在恶意节点的网络中依然能够达成可靠共识。
4. 复杂交互与 emergent behavior 的理解与控制（Understanding and Controlling Complex Interactions and Emergent Behaviors）:
大规模分布式系统的涌现行为: 当成千上万个组件在分布式环境中相互作用时，可能会产生难以预测的“涌现行为”（Emergent Behavior）。这些行为可能是积极的（如集体智能），也可能是消极的（如级联故障）。如何理解、预测和控制这些涌现行为，是分布式系统复杂性的体现。
跨域分布式系统的协调与集成: 随着微服务、Serverless、多云/混合云等架构的普及，分布式系统变得更加松散耦合且跨越了更多的边界。如何在这些跨域的、松耦合的系统中实现有效的协调、数据同步和事务管理，同时保持系统的整体一致性和可靠性，是一个非常复杂的问题。
5. 新的范式与理论基础的探索（Exploration of New Paradigms and Theoretical Foundations）:
后CAP时代的一致性理论: 除了CAP，是否有更先进的理论框架来指导分布式系统的设计，能够更精细地描述一致性、可用性、容错性、延迟等方面的权衡？例如，对“延迟”的更细致刻画，以及如何将其纳入到理论框架中。
分布式智能与自主性: 如何构建能够自主学习、适应环境变化的分布式系统？这涉及到分布式强化学习、联邦学习等技术，但如何将其与分布式系统的鲁棒性、安全性相结合，并确保其行为的可解释性和可控制性，仍是前沿探索。
面向量子计算的分布式系统设计: 随着量子计算的不断发展，如何设计能够与量子计算机交互、并利用量子优势的分布式系统，或者如何保护传统分布式系统免受量子计算攻击，也逐渐成为一个远期但重要的研究方向。
总而言之，2021年的分布式系统研究是在前人基础上进行的持续深化和拓展。研究人员们不仅在努力解决传统挑战，也在积极应对新技术、新应用带来的新问题。许多未解决的前沿问题都指向了如何构建一个更加智能、更具韧性、更安全、且能适应复杂多变环境的下一代分布式系统。这些问题往往是跨学科的，需要计算机科学、网络工程、数学乃至社会科学等多方面的知识结合。
一、 核心研究方向与前沿探索
1. 可扩展性与性能优化（Scalability & Performance Optimization）:
海量数据处理与流式计算: 随着数据量的爆炸式增长，如何高效、低延迟地处理PB级甚至EB级的数据成为关键。研究不再局限于批处理，而是更加关注流式计算框架（如Apache Flink、Apache Kafka Streams）的性能提升、状态管理优化以及实时分析能力的增强。
高并发与低延迟: 尤其是在金融交易、在线游戏、物联网等领域，对系统吞吐量和响应时间的要求极高。研究人员致力于减少网络通信开销、优化数据访问模式（如内存数据库、KV存储）、改进并发控制机制（如无锁数据结构、分布式锁的替代方案）。
资源管理与调度: 在大规模集群环境中，如何公平、高效地分配计算、存储和网络资源，同时满足不同应用的服务质量（QoS）要求，是持续的研究重点。Kubernetes等容器编排技术的成熟，也催生了更精细化的资源调度策略研究，例如针对AI/ML工作负载的GPU调度、带宽感知调度等。
存储系统优化: 包括分布式文件系统（如Ceph、HDFS）的吞吐量和IOPS提升、新式存储介质（如NVMe SSD、持久内存）的应用、以及对象存储和块存储的性能调优。
2. 容错与可用性（Fault Tolerance & Availability）:
状态一致性与共识算法: 在分布式环境中，保证数据的一致性是基本要求。除了经典的Paxos和Raft算法，研究人员也在探索更高效、更低延迟的共识协议，尤其是在网络分区和节点故障频繁的场景下。例如，针对特定场景（如只读负载高）的弱一致性协议，以及在拜占庭容错（BFT）场景下的高效共识。
优雅降级与韧性设计: 当系统面临部分故障或资源紧张时，如何通过优雅降级、流量控制、过载保护等机制，保证核心功能的可用性，避免雪崩效应。Chaos Engineering（混沌工程）作为一种主动发现系统弱点的实践，也推动了相关研究。
数据恢复与备份策略: 如何在数据丢失、存储损坏等情况下，快速、可靠地恢复数据，并最小化数据丢失的风险。分布式备份与恢复的效率和可靠性一直是挑战。
3. 安全性与隐私（Security & Privacy）:
分布式安全认证与授权: 在多租户、跨域的分布式环境中，如何安全地管理用户身份、访问控制，并防止内部和外部的安全威胁。
数据加密与同态加密: 保证数据在传输和存储过程中的安全，同时在某些场景下，能够在加密状态下进行计算。同态加密作为一项前沿技术，其在分布式计算中的应用研究逐渐升温。
区块链与分布式账本技术（DLT）的安全: 区块链的去中心化特性带来了新的安全模型，但同时也面临着智能合约漏洞、共识机制安全、51%攻击等风险。研究集中在提高区块链的交易吞吐量、降低延迟、以及增强智能合约的安全性。
隐私保护计算: 在利用分布式数据进行分析或训练AI模型时，如何保护用户隐私，避免敏感信息泄露。联邦学习（Federated Learning）就是在这一背景下兴起的研究方向，它允许在本地数据不离开用户设备的情况下进行模型训练。
4. 可管理性与可观测性（Manageability & Observability）:
分布式系统的自动化部署与运维: 如何通过自动化工具和流程，简化分布式系统的部署、配置、监控、升级和故障排除。IaC（Infrastructure as Code）和GitOps是重要的实践方法。
分布式追踪与日志聚合: 在复杂的分布式系统中，如何快速定位问题根源。分布式追踪（如Jaeger, Zipkin）和日志聚合（如ELK Stack）是核心技术，研究也在不断优化其效率和准确性。
智能监控与告警: 利用机器学习和AI技术，对分布式系统的运行状态进行预测性分析，提前发现潜在问题，并自动进行告警和干预。
5. 新兴方向与交叉领域:
边缘计算（Edge Computing）: 将计算和存储能力推向网络边缘，靠近数据源，以降低延迟、节省带宽并提高响应速度。分布式系统在边缘场景下的资源调度、数据同步、一致性维护、以及与中心云协同成为热门话题。
函数即服务（FaaS）与Serverless计算: 抽象化底层基础设施，让开发者只需关注代码逻辑。分布式系统研究如何支持大规模、高并发的Serverless函数执行，以及如何优化冷启动问题和状态管理。
分布式机器学习/人工智能: 如何在多台机器上协同训练大型机器学习模型，尤其是在数据分布不均或节点不可靠的情况下。参数服务器（Parameter Server）和AllReduce等通信范式是核心研究点。
去中心化自治组织（DAO）与Web3.0: 基于区块链技术构建新型的组织结构和互联网模式，其底层分布式系统的可扩展性、治理机制、以及经济激励机制的研究非常关键。
二、 未解决的前沿问题 (Unsolved Frontier Problems)
尽管在上述领域取得了显著进展，分布式系统研究仍面临着不少棘手且未完全解决的挑战：
1. 终极的可用性与一致性权衡（The Ultimate Tradeoff between Availability and Consistency）:
CAP理论的边界与超越: CAP理论（Consistency, Availability, Partition Tolerance）是分布式系统的基石，但实际应用中，我们往往需要在一个更精细的维度上进行权衡，而非简单的“二选一”。例如，如何在部分网络分区下，依然保持对绝大多数用户的可用性，同时对一致性做出可接受的妥协，并且这种妥协是可控和可预测的。
动态一致性模型: 当前的许多一致性模型是静态的。能否设计出能够根据业务需求、网络状况或故障等级动态调整一致性级别（例如，从强一致性平滑过渡到因果一致性或最终一致性）的系统？这种动态调整的实现和验证极其复杂。
2. 超大规模、异构环境下的自动化与可管理性（Automation and Manageability in UltraLargeScale, Heterogeneous Environments）:
全自动化的自愈与自优化: 当前的自动化运维在很多方面仍依赖人工干预。如何构建一个真正意义上能够自主感知异常、诊断问题、并进行自我修复和优化的分布式系统，使其在面临未知故障模式时也能高效运行，是一个巨大的挑战。这需要更高级的AI/ML能力来驱动系统决策。
跨异构环境的统一管理: 现实世界的分布式系统往往是混合的，涉及不同的硬件、操作系统、云服务商、以及遗留系统。如何在这样一个极其异构的环境中，提供一套统一的、高效的管理和监控方案，仍然是一个难题。
3. 兼顾安全、隐私与性能的挑战（Balancing Security, Privacy, and Performance）:
零信任架构下的高效实现: 随着安全威胁的演变，零信任（Zero Trust）成为主流安全理念。如何在分布式系统中，为所有通信和服务提供强大的身份验证、访问控制和加密，同时又不显著牺牲性能，是一个持续的难题。例如，大规模分布式身份验证和授权系统的效率。
低开销的隐私保护计算: 同态加密、安全多方计算（MPC）等隐私保护技术虽然前景广阔，但目前在性能和可用性上仍有较大的提升空间，尤其是在大规模分布式场景下。如何设计出能在不影响用户体验和系统效率的前提下实现隐私保护的计算范式，是关键的未决问题。
对抗性攻击下的鲁棒性: 在分布式系统中，尤其是在区块链和AI领域，如何抵御精心设计的对抗性攻击，保证系统的稳定运行和数据的完整性，是一个持续的挑战。例如，如何设计能够抵御对抗性样本的分布式AI模型，或是在存在恶意节点的网络中依然能够达成可靠共识。
4. 复杂交互与 emergent behavior 的理解与控制（Understanding and Controlling Complex Interactions and Emergent Behaviors）:
大规模分布式系统的涌现行为: 当成千上万个组件在分布式环境中相互作用时，可能会产生难以预测的“涌现行为”（Emergent Behavior）。这些行为可能是积极的（如集体智能），也可能是消极的（如级联故障）。如何理解、预测和控制这些涌现行为，是分布式系统复杂性的体现。
跨域分布式系统的协调与集成: 随着微服务、Serverless、多云/混合云等架构的普及，分布式系统变得更加松散耦合且跨越了更多的边界。如何在这些跨域的、松耦合的系统中实现有效的协调、数据同步和事务管理，同时保持系统的整体一致性和可靠性，是一个非常复杂的问题。
5. 新的范式与理论基础的探索（Exploration of New Paradigms and Theoretical Foundations）:
后CAP时代的一致性理论: 除了CAP，是否有更先进的理论框架来指导分布式系统的设计，能够更精细地描述一致性、可用性、容错性、延迟等方面的权衡？例如，对“延迟”的更细致刻画，以及如何将其纳入到理论框架中。
分布式智能与自主性: 如何构建能够自主学习、适应环境变化的分布式系统？这涉及到分布式强化学习、联邦学习等技术，但如何将其与分布式系统的鲁棒性、安全性相结合，并确保其行为的可解释性和可控制性，仍是前沿探索。
面向量子计算的分布式系统设计: 随着量子计算的不断发展，如何设计能够与量子计算机交互、并利用量子优势的分布式系统，或者如何保护传统分布式系统免受量子计算攻击，也逐渐成为一个远期但重要的研究方向。
总而言之，2021年的分布式系统研究是在前人基础上进行的持续深化和拓展。研究人员们不仅在努力解决传统挑战，也在积极应对新技术、新应用带来的新问题。许多未解决的前沿问题都指向了如何构建一个更加智能、更具韧性、更安全、且能适应复杂多变环境的下一代分布式系统。这些问题往往是跨学科的，需要计算机科学、网络工程、数学乃至社会科学等多方面的知识结合。
网友意见
学术界的我不太了解，简单说说我看到的工业界正在做的事情。（想到哪，写到哪，如有错漏欢迎评论～）
Cloud-Native
经过几年的高速发展，云计算现在已经深入人心了。但是，上云不仅仅是将物理机换成云上的虚拟机。更重要的是，软件要根据云环境的特点重新设计和实现，这样才能充分发挥云环境的优势。
现在进行得如火如荼的，就是基础软件，特别是数据库的云原生化。
翻翻最近几年的 SIGMOD、VLDB 的论文目录就可以知道，各大云巨头输出了不少这方面的论文。
第一个比较成功的云原生数据库案例，应该是 Amazon Aurora？它之前发表了两篇论文，有兴趣可以读一下：
- Amazon Aurora: Design Considerations for HighThroughput Cloud-Native Relational Databases
- Amazon Aurora: On Avoiding Distributed Consensus for I/Os,Commits, and Membership Changes
之后，阿里云也推出了同类的产品 PolarDB，也发了不少相关论文，比如：
- POLARDB Meets Computational Storage:Efficiently Support Analytical Workloads in Cloud-Native Relational Database
- PolarFS: An Ultra-low Latency and Failure ResilientDistributed File System for Shared Storage Cloud Database
- Cloud-Native Database Systems at Alibaba: Opportunitiesand Challenges
- 在今年的 SIGMOD 2021 上，还发表了一篇：PolarDB Serverless: A Cloud Native Database for Disaggregated Data Centers
腾讯云也推出类似的云原生数据库 TDSQL-C…
Aurora、PolarDB 和 TDSQL-C 这类云数据库，我们一般称之为 shared-storage 架构。它们的存储层挂的是一个大“网盘”——分布式文件系统、对象存储等。
云上还有一类分布式数据库架构，一般称之为 shared-nothing 架构。比较著名的是 Google 的 Cloud Spanner。不过，Cloud Spanner 技术上很牛叉，商业上却被 Aurora 碾压，毕竟性价比不够高。Shared-nothing 架构好几个开源的数据库，比如 TiDB、CockroachDB、YugabyteDB，它们也在朝云上进军。
- Spanner: Google’s Globally Distributed Database
- Spanner: Becoming a SQL System
- TiDB: A Raft-based HTAP Database
- CockroachDB: The Resilient Geo-DistributedSQL Database
前面讲的这些，都是偏 OLTP 的 Cloud-Native Database（TiDB 其实主打的 HTAP，下面再介绍）。Snowflake 是一家从云上诞生的公司，2020 年已经在纳斯达克上市，主要业务是 Cloud-Native 的数据仓库，充分利用了云上的弹性伸缩能力。有兴趣也可以看看他们的论文：
- The Snowflake Elastic Data Warehouse。
HTAP
传统的架构下，AP 和 TP 一般是两套异构系统。TP 系统是产生数据的源头。AP 系统需要定时从 TP 系统批量导入数据。
除了需要付出维护两套系统的成本外，最让人头疼的是两套系统之间的数据延迟。
为了降低运维、运营成本，同时提升 TP 请求和 AP 请求的数据一致性，越来越多的系统都在向 HTAP 方向演进。
国内最初宣布支持 HTAP 的数据库，应该就是 TiDB 了，可以看看他们的论文：
- TiDB: A Raft-based HTAP Database。
Google 内部的 F1，经过多次演进，也向 HTAP 靠拢了：
- F1 Lightning: HTAP as a Service。
TiDB 和 F1 都是从 TP 其家，然后向 AP 靠拢实现 HTAP。也有一些系统是从 AP 开始，后来逐渐加入 TP 的能力，比如：
- Greenplum: A Hybrid Database for Transactional and Analytical Workloads。
最近，蚂蚁的 OceanBase 又出来打榜，上次打的是 TPCC，这次大的是 TPCH，以此来对外宣布自己也走上了 HTAP 之路。
ML for System
以前都是 System for ML。现在开始 ML for System。
我第一次听说机器学习为数据库服务的例子是 Google 的一篇论文：The Case for Learned Index Structures。
ML for System 现在最流行的应该是数据库系统的 Self-Deriving。这一块目前做得比较有名的是 CMU 的 OtterTune。
CMU 的数据库大牛 Andy Pavlo 已经自己开公司做这一块的工作了，公司名就叫 OTTERTUNE。
想要了解最新前沿的问题，当然最好的渠道之一就是阅读分布式系统的最新论文。UIUC CS525课程提供了一份论文参考书目，目录包含了将近 70+ 篇分布式系统的论文，而且都是最近两年的。
最后借用Indranil Gupta教授的话：What a great time to work in Distributed Systems!
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