身為後端工程師，你對這類招聘要求肯定不陌生：熟悉分散式系統的設計和應用；熟悉分散式、緩存、消息、搜索等機制；對分散式常用技術進行合理應用、解決問題等等。
而這其中，又以分散式協議與演算法尤甚。很多大公司在招聘架構師或高級工程師時，都要求熟悉這部分內容。面試官不僅要考察其原理和運行機制，還有面試者對這類問題在架構設計層面的理解，以及具體場景下的應用。
但以我作為面試官的經驗看，真正搞懂這部分的候選人少之又少。
其實，分散式協議與演算法（下面簡稱分散式演算法）是分散式系統運行的核心規則和關鍵步驟，想參透分散式技術、開發一個分散式系統，最先要掌握的就是這部分知識。
以 InfluxDB 為例，很多技術團隊試圖自己實現 InfluxDB 的集群功能，但最終都放棄了。因為這裡面的坑實在太多，甚至有人在接入性能敏感的場景，該使用反熵（Anti-Entropy）演算法時，卻用了 Raft 演算法，使得集群性能約等同於單機。
如果你要使用集群功能，又做不到基於開源版本自研，就只能購買人家的企業版。要知道，企業版每個節點的 License 授權費就要 1.5 萬美刀/年，具體貴在哪？它的護城河就是以分散式演算法為核心的分散式集群能力。
由此可見，真正掌握分散式演算法的人並不多。大多數人只是會用分散式系統，卻並不具備分散式系統的獨立開發能力。
所以，不論是基於工作需要，還是想尋求長期職業發展、提升職場競爭力，分散式演算法作為分散式系統的核心，都是你在這個時代應該掌握的基本功。
如何高效學習分散式演算法？
如果你留心觀察，會發現有不少人看了很多資料和書籍，涉及到具體問題，照樣一頭霧水，比如：
• 拜占庭錯誤是怎麼回事？為什麼區塊鏈用拜占庭容錯演算法？Paxos 演算法不行嗎？能黑比特幣嗎？
• 想要實現數據副本的一致性，到底該選 Paxos 演算法，還是 Raft 演算法？
• 為什麼我的集群接入性能低？稍微出現峰值流量，為什麼業務就基本不可用了？
• 如何設計分散式系統架構呢？那麼多演算法，Paxos、Raft、Gossip、Nuorum NWR、PBFT 等等，究竟該選擇哪個？
其實，演算法相對抽象，即使是非常經典的論文，也有一些關鍵細節沒有交代清楚。而網上的信息大多是「複製粘貼」的結果，甚至有不少錯誤，給自主學習帶來了很多障礙和誤導。
在我看來，要掌握這部分內容，不僅要理解常用演算法的原理、特點和局限性，還要根據場景特點選擇適合的分散式演算法。
剛好，極客時間上線了一個新專欄《分散式協議與演算法實戰》，作者是騰訊資深工程師韓健，我有幸提前看到了一部分內容，很想推薦給你。
在專欄中，他分享了自己支撐海量互聯網服務中的分散式演算法實戰心得，讓你學完就能在工作中根據場景特點，靈活地設計架構和運用分散式演算法，開發出適合該場景的分散式系統，對架構設計的理解，也會更上一層樓。
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從重慶大學的軟體工程專業畢業后，他就開始和分散式系統打交道，至今有 10 多年了。早期，他接觸了電信級分散式系統，比如內核態 HA Cluster，現在是互聯網分散式系統，比如名字服務、NoSQL 存儲、監控大數平台等。
他做過創業公司的 CTO。加入騰訊后，曾負責 QQ 後台海量服務分散式中間件，現致力於時序資料庫 InfluxDB 自研集群系統的架構設計和研發工作。
第一，理論篇，講解分散式架構設計的核心理論，讓你學完就能落地實踐。其中，涉及典型的分散式問題，分散式系統中的相互矛盾特性等，幫你在實戰中根據場景特點選擇適合的分散式演算法。
第二，協議和演算法篇，重點講解其原理、特點、適用場景和常見誤區。比如，你以為開發分散式系統使用 Raft 演算法就足夠了，其實它更適合性能要求不高的強一致性場景；又比如類似「Paxos 和 Raft 的區別在哪裡」等常見面試題，你都會在這部分找到答案。
第三，實戰篇，讓你掌握分散式基礎理論和分散式演算法在工程實踐中的應用。比如，剖析 InfluxDB 企業版的 CP 架構和 AP 架構的設計，以及 Raft、Quorum NWR、Anti-Entropy 等分散式演算法的具體實現。
我仔細看了下，學完實戰篇，你就真正了解如何根據場景特點選擇適合的分散式演算法，以及使用分散式演算法的實戰技巧。這樣，才能根據工作中的實際情況舉一反三，獨立思考、設計和開發。
除此之外，他還專門剖析了 Hashicorp Raft 的實現，並以一個分散式 KV 系統的開發實戰為例，帶你用 Raft 演算法開發一個分散式系統，讓你全面掌握分散式演算法的實戰能力。