你好，我是聂鹏程。
古人云“以史为鉴，可以知兴替。”说的就是追本溯源的力量。通过学习和思考技术的发展和演进，我们方能更好地把握未来。而对分布式技术追本溯源的方式，无疑就是精读相关经典轮文了。
为此，今天我特地邀请了我的朋友刘梦馨，来与你系统分享下分布式系统领域的经典论文。你有时间和耐力的话，可以逐一阅读、学习下这些论文。
刘梦馨是灵雀云容器平台高级研发工程师，负责容器平台的架构、容器网络方案的设计和实现，也是开源Kubernetes网络插件 Kube-OVN 作者。他平时非常喜欢阅读论文，也总结了很多高效阅读论文的方法。
话不多说，我们来看刘梦馨的分享吧。
你好，我是刘梦馨。
分布式系统领域有着最令人费解的理论，全链路的不确定性堪比物理中的量子力学。同时，分布式系统领域又有着当代最宏伟的计算机系统，Google、Facebook、亚马逊遍布全球的系统支撑着我们的信息生活。
显然，能够征服分布式系统的，都是理论和实践两手抓两手都要硬的强者。然而，分布式系统领域还有着最高的上手门槛，没有大规模的基础设施、没有潮水般的流量，分布式领域幽灵般的问题并不会浮出水面。
那么，我们应该如何开启征服分布式系统的征程呢？
好在这条路上我们并不孤独。学术大牛们在五十年前就开始探索各方面理论上的问题，全球规模的互联网公司也有着丰富的实践和经验。而这些分布式领域人类的智慧，最终都沉淀为了一篇篇的经典论文。
和普通的技术文章相比，论文的发表有着极为严格的要求，随之而来的也是极高的质量。通过阅读分布式领域的经典问题，我们可以快速吸收前人的智慧，领略大型系统的风采，并收获最为宝贵的实战经验。
现在，就让我们从一篇篇经典论文开始，踏上征战分布式系统的征程吧！
我按照从理论到实践的顺序，将经典的分布式系统论文分成了分布式理论基础、分布式一致性算法、分布式数据结构和分布式系统实战四类，帮助你快速找到自己需要的论文。
这些论文我都给到了标题，你可以直接去Google 学术里搜索。
分布式理论基础
分布式理论基础部分的论文，主要从宏观的角度介绍分布式系统中最为基本的问题，从理论上证明分布式系统的不确定、不完美，以及相互间的制约条件。研读这部分论文，你可以了解经典的 CAP定理、BASE理论、拜占庭将军问题的由来及其底层原理。
有了这些理论基础，你就可以明白分布式系统复杂的根源。当再碰到一些疑难杂症，其他人不得其解时，你可以从理论高度上指明方向。
以下就是分布式理论基础部分的论文：
- Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System
- The Byzantine Generals Problem
- Brewer’s Conjecture and the Feasibility of Consistent, Available, Partition-Tolerant Web Services
- CAP Twelve Years Later: How the “Rules” Have Changed
- BASE: An Acid Alternative
- A Simple Totally Ordered Broadcast Protocol
- Virtual Time and Global States of Distributed Systems
分布式一致性算法
只要脱离了单机系统，就会存在多机之间不一致的问题。因此，分布式一致性算法，就成了分布式系统的基石。
在分布式一致性算法这一部分，我将与你推荐2PC、Paxos、Raft和ZAB等最知名的一致性算法。分布式算法的复杂度比普通算法要高出几个数量级，所以这部分论文是最为烧脑的一部分。
搞明白这部分论文，你的空间想象力和统筹规划能力都会得到质的提升。
- A Brief History of Consensus, 2PC and Transaction Commit
- Paxos Made Simple
- Paxos Made Practical
- Paxos Made Live: An Engineering Perspective
- Raft: In Search of an Understandable Consensus Algorithm
- ZooKeeper: Wait-Free Coordination for Internet-Scale Systems
- Using Paxos to Build a Scalable, Consistent, and Highly Available Datastore
- Impossibility of Distributed Consensus With One Faulty Process
- Consensus in the Presence of Partial Synchrony
分布式数据结构
分布式数据结构部分的论文，将与你介绍管理分布式存储问题的知名数据结构原理。通过它们，你可以构建自己的分布式系统应用。
这部分论文的涵盖范围大致包括两部分：一是，分布式哈希的四个著名算法Chord、Pastry、CAN 和 Kademlia；二是，Ceph 中使用的 CRUSH、LSM-Tree 和 Tango算法。
和分布式一致性算法类似，分布式数据结构也极其考验空间想象力和统筹规划能力。不过，在经过分布式一致性算法的锻炼后，相信这些对你来说已经不再是问题了。
- Chord: A Scalable Peer-to-Peer Lookup Service for Internet Applications
- Pastry: Scalable, Distributed Object Location, and Routing for Large-Scale Peer-to-Peer Systems
- Kademlia: A Peer-to-Peer Information System Based on the XOR Metric
- A Scalable Content-Addressable Network
- Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System
- The Log-Structured-Merge-Tree
- HBase: A NoSQL Database
- Tango: Distributed Data Structure over a Shared Log
分布式系统实战
分布式系统实战部分的论文，将介绍大量互联网公司在分布式领域的实践、系统的架构，以及经验教训。
Google的新老三驾马车，Facebook、Twitter、LinkedIn、微软、亚马逊等大公司的知名系统都会在这一部分登场。你将会领会到这些全球最大规模的分布式系统是如何设计、如何实现的，以及它们在工程上又碰到了哪些挑战。
- The Google File System
- BigTable: A Distributed Storage System for Structured Data
- The Chubby Lock Service for Loosely-Coupled Distributed Systems
- Finding a Needle in Haystack: Facebook’s Photo Storage
- Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency
- Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing
- Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server
- Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets
- Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing
- Spanner: Google’s Globally-Distributed Database
- Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store
- S4: Distributed Stream Computing Platform
- Storm @Twitter
- Large-scale Cluster Management at Google with Borg
- F1 - The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google’s Ad Business
- Cassandra: A Decentralized Structured Storage System
- MegaStore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services
- Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure
- Kafka: A distributed Messaging System for Log Processing
- Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases
以上就是我为你准备的分布式系统经典论文清单了。这个清单里的每一篇论文，都是经典中的经典。很多论文对之后的工业界及学术界产生了翻天覆地的影响，开创了一个又一个火热的产业。
希望你没有被这个清单吓到，当你翻开这些论文后，就会发现它们的内容并不是高高在上，包含了很多很实际、很具体的问题。认真读下去，你甚至会有掌握了屠龙之技的快感，一发而不可收拾。
为了帮助你高效阅读这些论文，并汲取其中的精华，我再和你说说我阅读论文的一些心法吧。
如何高效地阅读论文？
一般来说，单篇论文大概会有 15 到 20 页的内容，如果你是第一次读论文可以把重点放在前面的背景介绍、相关工作和概要设计上。好的论文通常会很仔细地介绍背景知识，帮助你从宏观上先对整个问题有一个初步认识，了解当前现状。
接下来，你可以再根据自己的兴趣，选择是否仔细阅读论文涉及的详细原理和设计。这一部分，通常是论文中最精华的部分，包含了最具创新的理念和做法，内容通常也会比较长，需要花费较多的时间和精力去研究。这时，你可以根据自己的情况，选择一批论文重点突破。
论文最后通常是评测和数据展示部分。这部分内容对我们最大的参考价值在于，学习作者的评测方法、用到的测试工具和测试样例，以便将其运用到工作中。
阅读完一篇论文后，如果你觉得内容还不错的话，可以通过 Google 学术去搜索相关的文章，找到所有引用这篇论文的新作品。这样一来，你就可以通过一篇经典论文不断深入，全面掌握一个领域。
最后，我希望你可以通过经典论文的助力，迅速建立起自己的知识武器库，来攻克日常工作中的难题。