成本控制很重要

成本控制很重要

数据中心的时间同步非常重要。

比如支付系统，账户上有100块钱，在北方买了点卡类的虚拟产品。如果不能及时同步，就发现南方的账户上这100块钱还没花掉，就又可以买点卡了。

这年头，网友们利用技术性漏洞，没少钻空子去免费买Q币。

国内还好。

按照程秉皓的说法，紫微星自己搞的这套同步系统，3个月内保准上线。国家虽然很大，但到底是内陆，光纤都连着呢，技术难度不高。

可Facebook搞得就不一样了，人家玩的是全球性的同步，这就是世界级难度了。

东半球和西半球，打个电话都有延迟呢，要想让数据库及时同步，神知道他们要采用什么办法。

然后，唐斌辰又简单说了一下其他的7个技术项目。

流量控制系统，就是当高峰期时，网站的服务器和宽带压力太大，就会造成数据传输拥堵和数据丢失。为了避免这种情况，就要对一些电脑性能好、带宽使用量的用户进行流量控制，把资源分给更多的用户。

嗯，对朋友网有用。

分布式缓存系统，就是让系统并行地进行缓存读取，提高效率，节约页面响应时间。背后还要根据任务量的不同选择不同的缓存形式，以节省空间并进一步提高读取速度。

这个项目技术难度非常大。

嗯，对朋友网很有用。

容灾系统，不管是多好的服务器，不管是多先进的运转系统，服务器故障一定会发生。如果有少量的服务器无法相应，则有其他的服务器承担。当有大量的服务器无法响应，所有的负荷就要有少量服务器承担，这会非常危险，会导致数据的丢失和损坏。所以就要设定一个阕值，当阕值达到时，页面就不再无法响应，以保证数据中心的稳定。

说起这个，周不器就很熟悉了。

“双十一”和春运抢购火车票，都经常会出现这种情况。校内网在卖爆款产品时，也会出现这种情况。

周不器笑道：“这个系统咱们也有，是从网宿那边模仿来的，两年前就有了。”

王星道：“不奇怪，Facebook才刚刚开始全球化布局，他们的服务器运营压力不大，以前应该没遇到过这种情况。”

唐斌辰接着说：“调度与监控系统，就是指当服务器并行的处理一些任务时，不同的服务器要相互监控。一旦一方发生问题，另一方就要马上响应，把未完成的任务接过去。”

周不器头都大了，“并行？分布式算法？”

“对。”

“Facebook也在搞分布式算法研究？”

“这是大趋势啊。”唐斌辰知道周老板的意思，笑着安抚他，“不过大家做分布式，更多的是数据处理。”

周不器问道：“你知道进程吗？Facebook在这方面的进展怎样？”

“分布式算法吗？”

“对。”

“正因为这个算法有进展了，他们才能开展缓存系统和监控系统的研究。”

周不器的脸色就不太好看了，“他们做了多长时间？”

唐斌辰道：“三四个月吧。”

“靠！”

周不器有点崩溃，深深感受到了技术上的差距。

紫微星在做分布式数据库，首先要做分布式算法，都做了快一年了，马上第二波1个亿的研发经费又要砸进去了。

可离应用还差的远呢。

再看人家Facebook，做了三四个月，就能把分布式算法简单的应用起来了。

重生一回，周不器可以在一些应用层上进行更早的布局，可是技术层面……真是有点乏力，早布局也改变不了技术落后的现实条件。他一个外行，想参与都没法参与。

庆幸的是国家发展非常快，越来越多的硅谷华人在回国路上，带回来了先进的思维和科技理念。国内科技的进步速度，要远远超过硅谷。

王星见周老板有些颓唐，就笑着宽慰说：“分布式数据库是大项目，而分布式缓存系统和调度监控系统都是小项目，不一样。我们的分布式算法要精益求精，Facebook只需要简单的应用就可以。单从分布式算法来看，等5月份咱们也能上线应用了，功能会更强大，而且稳定。”

周不器眼前一亮，“5月份就能应用了？”

王星道：“对，其实已经做出来了，杨振坤那边在抓细节……主要是投资太大了，这是研发中心那边的产品第一次亮相，他想做到万无一失，时间上难免会耽搁。”

周不器追问：“等咱们的分布式算法做出来了，也可以做缓存系统和监控系统的研发工作了吧？”

唐斌辰和王星对视了一眼，给出了比较含糊的回答，“差不多吧。”

研发中心那边到底什么情况，谁都不清楚。

只知道钱没少花，啥结果都没看见。

杨振坤大权独揽，许亮杰过去考察了两次，吵了两架都没什么用。周大老板对杨博士非常信任。

接下来的几个系统项目，都是改进页面响应时间的，通过技术手段，让用户能够更快的打开网页。同时，要降低web端的CPU使用，减少服务器需求等等。

而这里面，在数据库的使用理念中，就产生了一个巨大的分歧。

众所周知，在信息爆发的年代，传统的数据库模式已经跟不上了，必须要加以改进。紫微星选择了分布式服务器下的分布式数据库，Facebook采用的分布式服务器架构下的多个单行数据库。

就是要为网站中的信息流、照片、日志、分享链接、转帖等内容，都分别搞一个数据库。用多数据库的形式来应对爆炸性的数据，提高读取效率。

为了方便周大老板理解，唐斌辰专门举了一个例子——

如果把数据库比作一个盆，数据比作豆子，有红豆、绿豆、黑豆、白豆四种，信息的读取就是捡豆子。

传统的单机数据库模式，是一个人捡豆子，效率很低。

紫微星的模式，就是把所有豆子放在一个盆里，四个人一起捡豆子，效率提升。

Facebook的模式，是把所有豆子分成四个盆，一个红豆盆，一个绿豆盆，一个黑豆盆和一个白豆盆。然后四个人分别对应四个盆，效率大幅提升。

周不器眉头紧锁，“听起来，他们的好像更高端？”

唐斌辰笑道：“就是一个类比，咱们是混捡，他们是单捡。混捡安全性更高，死了一个人，剩下三个人不影响，很稳定。他们是单捡，是单机结构的数据库，所以取红豆的人只能取红豆，取绿豆的人只能取绿豆。假如取红豆的那个人死了，红豆就取不出来了。”

周不器道：“所以他们的模式稳定性不如咱们？就需要在硬件条件方面有更大的支出？”

唐斌辰道：“对，从效率来看，他们更高。从成本和稳定性来看，是我们的优势。”

周不器明白过来了。

怪不得硅谷那些巨头们都不搞分布式数据库，而是在积极的寻求着对oracle、mysql这些传统服务器的技术性升级。

人家背靠全球市场，富得流油，不在乎这点小钱。稳定性可以用金钱来弥补，无非是多搞一些服务器，多搞一些备用数据库。

让一个人捡红豆，人死了，红豆就取不出来，系统就崩溃了。可搞100个人专门捡红豆，死了一批，红豆一样能取出来。

王星道：“硅谷不搞分布式数据库，是因为市场格局已经定了，Oracle这类的数据库巨头已经称霸很多年了。工程师们从读书时，学习的就是使用Oracle这类的数据库，后期让他们改，也改不动了。只能通过技术手段，研发豆子的分发系统和多种针对不同豆子的存储系统，来完成对传统数据库的使用升级。”

周不器听懂了他的意思，“所以说咱们要从头开始培养？给大学拿钱，成立专门的实验室，开设针对咱们‘飞天’数据库的课程和研究课题？”

王星点了点头，“很有必要。”

唐斌辰道：“分布式一定是未来的趋势，并行结构相比于单行结构，有巨大的优势。还是刚才那个例子，只要咱们也搞数据的分发和不同的存储系统，然后也把豆子分在不同的盆里，抓取的时候效率不就高了？又有混检功能，稳定性也强。”

周不器头都大了。

满脑子的红豆。

不过他脑海中还是出现了一个新的看问题角度。

国内的数据库市场一片空白，未必不是好事。硅谷那边有巨头把持，想创新、革新非常困难，有点僵化了。

国内是白纸，恰好能够泼墨挥毫。

这就像是马斯克做火箭，跟全世界各国的航天局都拧着来，然后……就通过成本控制，取得了惊人的成绩。

星链计划要是以传统的火箭发射模式，那造价海了去了，根本玩不起。马斯克的火箭却能回收重复利用，给这个计划有了可行性的思路。

技术重要，成本控制也很重要！

未来的数据，只会越来越多，越来越多。

背靠着高端昂贵服务器的传统单行数据库肯定不行。

一定要有更廉价的替代品才行。

这就是分布式数据库的机会。

打发走了唐斌辰和王星，周不器有气无力的往大班椅上一靠，感觉脑细胞都快消耗光了，让他一个外行参与这么复杂的技术讨论，真是太难为人了。

还用什么红豆、绿豆、白豆的举例子，乱七八糟！

“雅娴！”

“来了。”

“你打电话问问杨蜜在哪，我一会儿去她那边。”

“干嘛呀？”

“没啥，就吃吃红豆，聊聊天。”