分布式系统的核心组件:日志。有时也叫write-ahead logs 、commit logs 或者事物 logs, 通常指在应用所有的修改之前先写入日志，一般会将重放日志、撤销日志都写进去。
NoSQL数据库、KV存储、Hadoop、raft、paxos 以及版本控制等等，这些中间件或者协议本质上都或多或少依赖于日志，可以发现日志一直都在分布式系统中扮演者非常重要的角色。
什么是日志?
日志就是按照时间顺序追加的、完全有序的记录序列，其实就是一种特殊的文件格式，文件是一个字节数组，而这里日志是一个记录数据，只是相对于文件来说，这里每条记录都是按照时间的相对顺序排列的，可以说日志是最简单的一种存储模型，
读取一般都是从左到右，例如消息队列，一般是线性写入log文件，消费者顺序从offset开始读取。
由于日志本身固有的特性，记录从左向右开始顺序插入，也就意味着左边的记录相较于右边的记录“更老”, 也就是说我们可以不用依赖于系统时钟，这个特性对于分布式系统来说相当重要。
分布式系统中可横向扩展是一个相当重要的特性，加机器能解决的问题都不是问题。那么如何实现一个能够实现横向扩展的消息队列呢? 加入我们有一个单机的消息队列，随着topic数目的上升，IO、CPU、带宽等都会逐渐成为瓶颈，性能会慢慢下降，那么这里如何进行性能优化呢?
1. topic/日志分片，本质上topic写入的消息就是日志的记录，那么随着写入的数量越多，单机会慢慢的成为瓶颈，这个时候我们可以将单个topic分为多个子topic，并将每个topic分配到不同的机器上，通过这种方式，对于那些消息量极大的topic就可以通过加机器解决，而对于一些消息量较少的可以分到到同一台机器或不进行分区。
2. group commit，例如Kafka的producer客户端，写入消息的时候，是先写入一个本地内存队列，然后将消息按照每个分区、节点汇总，进行批量提交，对于服务器端或者broker端，也可以利用这种方式，先写入pagecache，再定时刷盘，刷盘的方式可以根据业务决定，例如金融业务可能会采取同步刷盘的方式。
3. 规避无用的数据拷贝。
4. IO隔离
