本节书摘来自华章计算机《ZooKeeper：分布式过程协同技术详解》一书中的第1章，第1.3节,作者：Flavio Junqueira, Benjamin Reed 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
1.3 分布式协作的难点
当开发分布式应用时，其复杂性会立即突显出来。例如，当我们的应用启动后，所有不同的进程通过某种方法，需要知道应用的配置信息，一段时间之后，配置信息也许发生了变化，我们可以停止所有进程，重新分发配置信息的文件，然后重新启动，但是重新配置就会延长应用的停机时间。
与配置信息问题相关的是组成员关系的问题，当负载变化时，我们希望增加或减少新机器和进程。
当你自己实现分布式应用时，这个问题仅仅被描述为功能性问题，你可以设计解决方案，部署前你测试了你的解决方案，并非常确定地认为你已经正确解决了问题。当你在开发分布式应用时，你就会遇到真正困难的问题，你就不得不面对故障，如崩溃、通信故障等各种情况。这些问题会在任何可能的点突然出现，甚至无法列举需要处理的所有的情况。
注意： 拜占庭将军问题
拜占庭将军问题（Byzantine Faults）是指可能导致一个组件发生任意行为（常常是意料之外的）的故障。这个故障的组件可能会破坏应用的状态，甚至是恶意行为。系统是建立在假设会发生这些故障，需要更高程度的复制并使用安全原语的基础上。尽管我们从学术文献中知道，针对拜占庭将军问题技术发展已经取得了巨大进步，我们还是觉得没有必要在ZooKeeper中采用这些技术，因此，我们也避免代码库中引入额外的复杂性。在独立主机上运行的应用与分布式应用发生的故障存在显著的区别：在分布式应用中，可能会发生局部故障，当独立主机崩溃，这个主机上运行的所有进程都会失败，如果是独立主机上运行多个进程，一个进程执行的失败，其他进程可以通过操作系统获得这个故障，操作系统提供了健壮的多进程消息通信的保障。在分布式环境中这一切发生了改变：如果一个主机或进程发生故障，其他主机继续运行，并会接管发生故障的进程，为了能够处理故障进程，这些仍在运行的进程必须能够检测到这个故障，无论是消息丢失或发生了时间偏移。
理想的情况下，我们基于异步通信的假设来设计系统，即我们使用的主机有可能发生时间偏移或通信故障。我们做出这个假设是因为这一切的确会发生，时间偏移时常会发生，我们偶尔就会遇到网络问题，甚至更不幸的，发生故障。我们可以做什么样的限制呢？
我们来看一个最简单的情况。假设我们有一个分布式的配置信息发生了改变，这个配置信息简单到仅仅只有一个比特位（bit），一旦所有运行中的进程对配置位的值达成一致，我们应用中的进程就可以启动。
这个例子原本是一个在分布式计算领域非常著名的定律，被称为FLP（由其作者命名：Fischer，Lynch，Patterson），这个结论证明了在异步通信的分布式系统中，进程崩溃，所有进程可能无法在这个比特位的配置上达成一致注1。类似的定律称为CAP，表示一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition-tolerance），该定律指出，当设计一个分布式系统时，我们希望这三种属性全部满足，但没有系统可以同时满足这三种属性注2。因此ZooKeeper的设计尽可能满足一致性和可用性，当然，在发生网络分区时ZooKeeper也提供了只读能力。
因此，我们无法拥有一个理想的故障容错的、分布式的、真实环境存在的系统来处理可能发生的所有问题。但我们还是可以争取一个稍微不那么宏伟的目标。首先，我们只好对我们的假设或目标适当放松，例如，我们可以假设时钟在某种范围内是同步的，我们也可以牺牲一些网络分区容错的能力并认为其一直是一致的，当一个进程运行中，也许多次因无法确定系统中的状态而被认为已经发生故障。虽然这些是一些折中方案，而这些折中方案允许我们建立一些印象非常深刻的分布式系统。
