问题一：Replicated State Machine场景中，Share Log起到了什么作用？
Replicated State Machine场景中，Share Log起到了什么作用？
参考回答：
Share Log可以面向复制状态机提供线性单调、强一致、可容错的日志序列。这是当前有状态的分布式系统广泛采用的容错机制。
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问题二：在基于分区调度架构的分布式存储场景中，依赖Share Log时会面临什么新的挑战？
在基于分区调度架构的分布式存储场景中，依赖Share Log时会面临什么新的挑战？
参考回答：
当依赖Share Log时，会面临如何支持业务的分区变配（即保证变配前后日志线性顺序）的挑战。这是因为Share Log与业务直接耦合，需要确保在分区变配过程中日志的线性顺序不被破坏。
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问题三：能不能介绍下Share Log应用场景Pub/Sub？
能不能介绍下Share Log应用场景Pub/Sub？
参考回答：
共享日志其中一大应用场景是作为可扩缩的异步消息传递服务，将生成消息的服务与处理这些消息的服务分离开来。这种解耦的设计大大简化了分布式应用开发，Pub/Sub在生产系统中被广泛部署应用。各大云厂商也都推出了消息队列的重磅产品，譬如Alibaba MQ，Amazon Kinesis，Google Pub/Sub，IBM MQ，Microsoft Event Hubs以及Oracle Messaging Cloud Service。消息队列对日志需求是持久性（durability），唯一定序（uniquely ordered）以及线性定序（linearizability）。Share Log自然能够满足此类场景需求。分布式存储系统在做跨地域容灾的时候，异步复制方案通常要求对IO链路的影响降到最低，同时尽可能地降低RPO，此时标准的技术选型就是基于消息队列来拖Redo Log
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问题四：能不能介绍下Share Log应用场景Distributed Journal？
能不能介绍下Share Log应用场景Distributed Journal？
参考回答：
LSM-Tree在现代存储系统中得到了广泛应用，该这里面关键的journaling机制很好地解决了写放大问题，每次仅持久化增量的更改数据，而不需要全量数据持久化，同时通过严格顺序写入的设计大幅提升了写入性能，对于写多读少的场景尤其的友好。在分布式场景下，journaling也会升级为一个append-only的分布式日志系统，类似GFS、HDFS等等。这正是Share Log主打场景。
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问题五：Share Log提出后，有哪些研究领域的演进版本和工业界的实现？
Share Log提出后，有哪些研究领域的演进版本和工业界的实现？
参考回答：
研究领域在Share Log提出后相继推出了Tango，Scalog以及Chariots等演进版本。在工业界，CorfuDB，LogDevice，Aurora
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