第一章笔记
一、数据密集型应用
现今很多应用程序都是数据密集型（data-intensive）的，而非计算密集型（compute-intensive）。数据密集型应用，通常是有标准组件构建而成，包含如下：
存储数据，以便自己或其他应用程序之后能再次找到 （*数据库（database）*）
记住开销昂贵操作的结果，加快读取速度（*缓存（cache）*）
允许用户按关键字搜索数据，或以各种方式对数据进行过滤（*搜索索引（search indexes）*）
向其他进程发送消息，进行异步处理（*流处理（stream processing）*）
定期处理累积的大批量数据（*批处理（batch processing）*）
二、软件系统考虑的特性
可靠性（Reliability）：系统在困境（adversity）（硬件故障、软件故障、人为错误）中仍可正常工作（正确完成功能，并能达到期望的性能水准）。
可伸缩性（Scalability）： 有合理的办法应对系统的增长（数据量、流量、复杂性）
可维护性（Maintainability）： 许多不同的人（工程师、运维）在不同的生命周期，都能高效地在系统上工作（使系统保持现有行为，并适应新的应用场景）。
三、可靠性（Reliability）
可靠性意味着即使系统发生了故障，系统也能正常工作。故障可能发生在硬件，软件（系统性错误），人为因素（配置错误等）等几个方面，通过容错技术可以对用户隐藏某些类型的故障。
这里需要注意预防和容错的区别，容错意味着出错了并自动化修复，如K8S的pod，某个节点服务器挂了，服务器上的所有pod停止，k8s自动调度到别的机器上新起节点。而预防则是在设计初期就考虑防止出错的可能， 往往代价和难度更大，因为许多错误都是无法预测的。
在设计系统的容忍能力时，要定义能够容忍什么样的错误，不能够容忍所有错误的发生。