log在當前互聯網中的應用:
分布式數據系統中有序的數據變化，數據分布式化
消息系統----消息系統是事件驅動架構中必不可少的元素。log是各種消息系統，activemq，kafka，rocketmq中的基本單元，承載事件。可使用消息系統構建業務總線，解耦事件產生者與事件關注者。也可用作負載均衡。
數據流--應用于數據集成，數據共享問題
實時計算--流處理，解決pull方式的沉重低效，與高延遲
簡單說上面幾點就是 log解決了
協調，同步，數據集成(共享)，解耦，過程中處理 五大問題
協調:通過log傳輸信息，使得各個系統統一對一件事物的決策確定
同步:子系統只關注主系統的數據變化事件log，而不關注應用對數據的操作。
數據集成:各系統共享數據，數據源提供可積壓，可重復消費消息，可記錄客戶端消費位置的log日志集群實現。
解耦:消費者與生產者解耦，互相不關注對方的存在，消費者以log獲知事件的發生，并可實現削峰填谷，消費者可擴增消費能力，或削弱消費能力，而生產者不必調整生產能力。
過程中處理:實時計算的奧妙在于拓展了數據源，對于二級消費者，甚至三級消費者，可能消費的數據是一級消費者，二級消費者組裝后的數據，但是三級消費者無需關注中間處理過程。實時計算在于在事件最終落地之前，實時的做了合并，修改，分析等操作。通過log，實時計算組件可構建一個完善的數據流。
分布式系統中的logs
解決了兩個重要的分布式數據系統中的問題:
1，有序的數據變化 :redis aof數據同步，mysql主從
2，數據分布式化 集群方式存儲數據
數據集成中的log
數據集成是把不同來源、格式、特點性質的數據（基礎數據，簡單加工）在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業提供全面的數據共享。例如集團下子公司A，與集團下子公司B的數據需要共享。
可見，數據是整個系統應用中，最底層的支持，一個可靠的數據源是構建一個好的數據集成系統的關鍵。
數據源可以是各種數據庫里的表，也可以是一個消息中間件內整合了的log日志，消息中間件作為數據集成的的數據源，比純的數據庫中的數據作為數據集成的源頭有如下優點:
1，可實時消費，減少了對數據倉庫大批量pull的繁雜，消費者可根據自己索引快速增量pull數據。
2，消息中間件統一過濾，規范的事件log格式，避免數據倉庫中對數據的處理方式不對問題
3，多數據源覆蓋困難（kafka使得消費者與生產者解耦，消費者無需關注多數據源，只需關注kafka數據集群）
定義良好的log結構，以及一個好的可積壓的消息中間件是數據源構建的關鍵。
實時計算中的log
實時計算中的log算是對數據集成中的log進行的一種拓展，經過程序處理的log，傳遞給消費者，而log本身是否經過處理，是否是原生log，對于消費者來說是透明的。
事件驅動架構下的log作用:
分布式系統構建復雜，最好的處理辦法是各盡其責，各個組件完善自己的功能，大家協同合作，各系統可通過log進行溝通，數據共享，降低自身復雜度。
在分布式系統中，log應解決的問題:
數據一致性問題
節點數據同步
提供提交語義，來表明多系統對某件事情達成共識
提供可訂閱的數據源
數據恢復能力
負載均衡能力
