分布式系統的核心元件:日志。有時也叫write-ahead logs 、commit logs 或者事物 logs, 通常指在應用所有的修改之前先寫入日志，一般會将重放日志、撤銷日志都寫進去。
NoSQL資料庫、KV存儲、Hadoop、raft、paxos 以及版本控制等等，這些中間件或者協定本質上都或多或少依賴于日志，可以發現日志一直都在分布式系統中扮演者非常重要的角色。
什麼是日志?
日志就是按照時間順序追加的、完全有序的記錄序列，其實就是一種特殊的檔案格式，檔案是一個位元組數組，而這裡日志是一個記錄資料，隻是相對于檔案來說，這裡每條記錄都是按照時間的相對順序排列的，可以說日志是最簡單的一種存儲模型，
讀取一般都是從左到右，例如消息隊列，一般是線性寫入log檔案，消費者順序從offset開始讀取。
由于日志本身固有的特性，記錄從左向右開始順序插入，也就意味着左邊的記錄相較于右邊的記錄“更老”, 也就是說我們可以不用依賴于系統時鐘，這個特性對于分布式系統來說相當重要。
分布式系統中可橫向擴充是一個相當重要的特性，加機器能解決的問題都不是問題。那麼如何實作一個能夠實作橫向擴充的消息隊列呢? 加入我們有一個單機的消息隊列，随着topic數目的上升，IO、CPU、帶寬等都會逐漸成為瓶頸，性能會慢慢下降，那麼這裡如何進行性能優化呢?
1. topic/日志分片，本質上topic寫入的消息就是日志的記錄，那麼随着寫入的數量越多，單機會慢慢的成為瓶頸，這個時候我們可以将單個topic分為多個子topic，并将每個topic配置設定到不同的機器上，通過這種方式，對于那些消息量極大的topic就可以通過加機器解決，而對于一些消息量較少的可以分到到同一台機器或不進行分區。
2. group commit，例如Kafka的producer用戶端，寫入消息的時候，是先寫入一個本地記憶體隊列，然後将消息按照每個分區、節點彙總，進行批量送出，對于伺服器端或者broker端，也可以利用這種方式，先寫入pagecache，再定時刷盤，刷盤的方式可以根據業務決定，例如金融業務可能會采取同步刷盤的方式。
3. 規避無用的資料拷貝。
4. IO隔離