日志写入commit record，整个事务就是成功的，重启后根据已经写入磁盘的日志信息恢复现场。缺陷是所有对数据的真实修改都必须发生在事务提交之后，即日志写入了commit record之后。。

批处理系统，又名批处理操作系统。批处理是指用户将一批作业提交给操作系统后就不再干预，由操作系统控制它们自动运行。

分布式系统利用多个节点的硬件资源，完成了本可以在单点系统上实现的任务。从用户的角度看，分布式系统就好像一个单独的计算机一样，只不过拥有更好的性能和稳定性，同时又易于扩展。为了达到这一目的，同样的一份数据会以副本（Replication）的形式保存在多个节点上。

使用分布式系统与在一台计算机上编写软件有着根本的区别，主要的区别在于，有许多新颖和刺激的方法可以使事情出错。在这一章中，我们将了解实践中出现的问题，理解我们能够依赖，和不可以依赖的东西。

数十年来，事务（transaction） 一直是简化这些问题的首选机制。事务是应用程序将多个读写操作组合成一个逻辑单元的一种方式。从概念上讲，事务中的所有读写操作被视作单个操作来执行：整个事务要么成功（提交（commit））要么失败（中止（abort），回滚（rollback））。如果失败，应用程序可以安全地重试。对于事务来说，应用程序的错误处理变得简单多了，因为它不用再担心部分失败的情况了，即某些操作成功，某些失败（无论出于何种原因）。

如果复制中的数据不会随时间而改变，那复制就很简单：将数据复制到每个节点一次就万事大吉。复制的困难之处在于处理复制数据的变更（change），这就是本章所要讲的。我们将讨论三种流行的变更复制算法：单领导者（single leader），多领导者（multi leader）和无领导者（leaderless）。几乎所有分布式数据库都使用这三种方法之一。

通常情况下，每条数据（每条记录，每行或每个文档）属于且仅属于一个分区。有很多方法可以实现这一点，本章将进行深入讨论。实际上，每个分区都是自己的小型数据库，尽管数据库可能支持同时进行多个分区的操作。

网络编程模型通常有如下几种：Reactor, Proactor, Asynchronous, Completion Token, and Acceptor-Connector. 本文主要对最主流的Reactor模型进行介绍。通常网络编程模型处理的主要流程如下

同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。

微服务是一个很有用的系统架构，但是即便是它的支持者，也会承认这将导致一个巨额的微服务额外代价，这意味着，只在极为复杂的系统中微服务架构才能发挥作用。这巨额代价的本质实际上是对一系列服务进行管理的开销，对于简单的应用来说，整体架构反而更加有利。这成为了整体架构先行（monolith-first）策略的一个有力的论据——在创建一个新的应用的时候，即便你认为在将来它将更适合采用微服务架构，你在最初仍然应该先采用整体架构。