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Google的免費午餐

阿新 • • 發佈：2019-01-22
年時孟嚴寫過一篇很有意思的， 其中提到了C++大師的文章，因為CPU主頻的進一步發展受到制約，我們已經不能像從前幾個時代那樣期待軟體效能可以隨著CPU的效能水漲船高，從而，我們將不得不基於有限的CPU主頻來應對日趨複雜的應用，唯一解決之道就是改變我們的程式設計模型，面向多核多CPU甚至多機的硬體架構來實現並行運算，這個過程可以稱為Concurrent Programming.

但是包括分散式運算在內的Concurrent Programming, 並不容易實現。我們在開發CIC內部的分散式文字儲存和索引引擎時，對此也深有體會。其中對程式設計思維最大的衝擊是：單機的軟體開發，大部分時間可以很放心的假設所有的硬體都是正常工作的，譬如你的CPU
不會突然掛掉，硬碟不會有壞道，記憶體不是購自奸商等等；但是放在一個分散式的環境中，這一切假設都不成立了，不正常才是正常。藉助一個簡單的概率公式來演示，如果一臺機器的可靠性是99％,那麼包含100臺這樣機器的分散式系統，其中有那麼幾臺出狀況的概率 就飆升到了63.4%(1-99%^100)，更不要提還有網路裝置可能造成的故障。這樣惡劣的環境裡，你要考慮計算的同步還有事務性，資源的排程，資料的安全性和冗餘，系統整體的容錯...... 如果未來每一個程式設計師寫任何程式都要考慮這些情景，那麼各位CSDN版上兄弟姐妹就要提早教育自己的孩子，珍惜生命，遠離程式設計。好在孟嚴在文中給出免費午餐延續的另一可能，即Google
的"叢集，分散式檔案系統 - GFS，分散式計算環境，分散式結構化儲存等等。 只是這些優秀的技術，一直都是Google公司內部的盛宴，外人只有眼饞的份兒，好在還有開源的Hadoop 可以一定程度彌補大家的缺憾。不過對於很多公司來說，即便是配置Hadoop，也不是易事一件，此外還要考慮購買機器，網路頻寬等等。

Google新近推出的App Engine, 往免費的方向更近了一步(借用開源軟體的術語，這裡的free，是free beer的free,而非free speech的free)。App Engine的 Blog 上對其特性有如下描述

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