程式員的三體世界
從千萬級架構到大資料人工智能中臺的討論
目錄
程式員的三體世界
序言
第一節 面試
第二節 大資料已標準化，人工智能還是人工智障
第三節 中臺
旁白
序言
當你真正的明白程式員是什么，你們還引以為傲嗎，你們還想入門嗎？
第一節 面試
王秒第一次當面試官，他的理想是成為一名出色的架構師，他從很早就開始使用各種語言做程式員了，他可以說是最早的一代全堆疊，他能用N種語言寫不用版本的hello world，他也一直在研究軟體服務架構，朝著所謂的宏觀架構去努力，這次面試他提前查看了面試者的資料，是一個剛剛作業不久的小伙子，王博不想為難那人，面試本來就是相互交流的程序的，他準備了一些在生產程序中遇到的問題打算一起交流討論，也看看那個人的腦筋思路，他剛走近會議室，就聽到那個人正和另一位面試官侃侃而談，
“你們怎么做到一個秒殺服務的高性能高并發高可用？”，
“我們使用Redis做快取做資料預熱，然后再用LVS加個網關加個Nginx集群 KeepAlived，然后我們使用springboot做個微服務，springcloud全家桶管理，然后服務間再做個異步化，異步化引入RocketMQ，然后保證RocketMQ 的一致性，在本地寫一套事務表，和本地事務夾雜在一起，然后RocketMQ有個回呼機制，用回呼機制保證兩邊的冪等性”，
“那你們怎么做Redis間的高可用？”
“redis高可用，有redis sentinel 和 redis cluster的，我們現在用redis cluster，redis cluster 是怎么做hash分片的，crc16嘛，回圈校驗碼，然后做一個hash，虛擬hash環，解決分布不均勻的問題”，
“你們的發布部署怎么做的？”
“部署嘛，我們引入CICD，首先我們代碼放在gitlab集群，代碼從gitlab里面拉下來，然后通過Jenkins，做一鍵部署，打包鏡像，寫dockerfile，然后打包發布到hub包，最金絲雀發布或藍綠發布，然后藍綠發布之后再做的滾動升級”
… ...
“一言不合Redis，上來就是微服務”這還能有錯，面經上都是這么教的，沒去過大廠但肯定是這么做的了，沒有問到我演算法，算了，分治法，動態規劃法，回溯法，分支界限法，貪心法，LeetCode我也都刷過了”面試的小伙子得意的離開了，
王秒最終沒有參加面試，他沒有打斷這個面試者，這個小伙子說的一點毛病都沒有，但是又總感覺哪哪都不對，他陷入了沉思，按照這個邏輯，所有的架構都已經可以清晰的做標準化了，一切都已經設定好了，不需要再有人去創造了，程式員只需要搬磚就可以了，架構師也只是空談了，
王秒仔細想了一下小伙子剛剛的表現，內心更加細致的描述了一下現在的所謂千萬級億級流量系統的模板，“無非nginx，keepalived，或先搭一個lvs，lvs上面搭一個DNS輪訓，輪訓再打到不同的nginx，nginx最后再打到網關，之后網關上一層要在進入一個ip清洗層；網關打過來有eureka，再加個限流，可以用 hystrix或sentinel，然后服務間用feign，在從eureka中拿過來，再用ribbon做負載呼叫，后面應該是一個服務集群，集群上面每一個服務再用skywalking，知道服務做了什么，然后再用sentinel或hystrix做短路保護和限流，然后有eureka做了一個注冊中心，能夠支持一個多機化集群呼叫；后面再加一個配置中心，可以動態修改spring里面的內容，把服務放到k8s里面跑，最后面在加一個mysql + ha 的集群，再加一個mongo 集群，再加個es集群，redis -cluster集群，快取一致性加個rocketmq，再做個異步更新；”
第二節 大資料已標準化，人工智能還是人工智障
按照一切都是標準化的邏輯，王秒仔細梳理了一下其他的架構，發現一切都是那么可怕，
- 大資料的核心
大資料早已經不是幾年前摸索的階段，一切早是標準了，大資料中最標準的架構，輸入-輸出-任務中心-調度中心，Hadoop、flink、spark，這三個之后storm還可以做流處理，資料存盤用dfs，自帶的flink，也可以用Hadoop，Hadoop用yarn還是用MapReduce，在來個hive...
- 人工智能 人工智障
目前比較神秘的還是人工智能，研究也有一段時間了，這難道不是標準嗎，或是一些人正讓他在趨向標準，TensorFlow，寫個python，然后調神經網路，然后調調參，然后神經網路里面的引數微調，出來一個遞回，出來一個線性回歸法，然后看看資料擬合了，好像是人工智能了，這到底是人工智能還是人工智障?
第三節 中臺
王秒最近在探索中臺的意義，好多公司也都在搞中臺，到底什么是中臺，該不該搞中臺，搞中臺必死，中臺已死嗎?會不會也是一個標準化了，搞中臺真的有意義嗎？他又想了很多，
很多人也都很明白，先想清楚我們的商業模式是什么，抽象和提煉出我們的企業的最佳實踐，然后在復用，這是中臺的精髓，從“去重”到“復用”，從“治理”到賦能，從“技術視角驅動”到“業務價值驅動”，中臺應該是企業級“業務模式”復用平臺，
但是話好多事難做，困難就在于所謂的“業務模式”，業務的共性，很容易被感知，確很難被界定，
中臺是在國內阿里率先提出的，“大中臺小前臺”，中臺就像大炮，前臺就像步兵，這可以火力靈活的覆寫到敵人任何陣地角落，阿里真正的擁有億級流量千億級流量，很多業務的共性確實可以讓其快速的包裝另一層身份，但是這樣的企業國內甚至全球有幾家，一般的中小型企業平時連個蚊子都碰不上，用的著架設火箭炮嗎？也是確實有不少公司，宣稱自己做成了中臺，也有資料中臺，業務中臺，但是你們確定那是中臺而不是一個灶臺？
阿里有其他企業無法比擬的規模，所以其自然發展必有演變，我們可以借鑒他如下的雙中臺設計提升思路，而不是完全仿造，讓資料業務化，業務資料化，從而提升智能時代的效率，但是這真的適合我們所有人嗎？
當互聯網興起，大流量進入，所有人都在跟風分布式微服務，好好的一個單體，拆分的七零八落，1個人的事讓10個人去做，當中臺提出，一個接一個微服務全叫中臺，到最后美其名根據康威定律又要拆分組織，一個服務無奈被分到N個組織，這時候根據人的惰性就開始推脫扯皮，1天完成的事就又得讓專案經理幫著協調到100天才完成，最后呢，這個中臺架構師又出來了，又不好意思拉黑中臺打自己的臉，這樣吧，前端應該機動靈活，應該一定程度自己控制資料，NodeJs加MongoDB嘛，恩完美，我們應該發展全堆疊工程師，
（旁白）
當神秘的架構攤開一切擺在眼前，你的內心充滿恐懼嗎，在路上的小朋友或是已死不死的老鳥，技術的本質是什么？程式員、架構師一切都是虛幻的，只是更便宜的機器的替代品嗎？
或許unix中還保持著最初的那份純凈，
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