南宫理的日知录

总的来说，资源的稀缺性，导致了并发概念的引入，进而提升了资源的利用率，实现了批量作业整体效率的提升，但是，是以引入复杂性为代价的。现代高可用的系统架构，不断拆分、不断引入新的中间件、技术，变得越来越复杂。本质上来看，都是资源有限的约束下的无奈与妥协。现代计算机科学，要么提升算法，更加充分利用现有资源，从而满足需求；要么大量堆积资源，简单直接，大力出奇迹。所以，算法和算力，复杂和简洁，本质上都是辩证存在的！

质量管理始终是各行各业始终无法回避的问题，而质量的提升始终是一个不断迭代升级的过程。在IT领域中，质量的话题主要聚焦在两个领域：数据质量管理和代码质量管理。数据质量管理，有相对系统的管理模式，比如，一般我们会从数据的准确性、完整性、唯一性、一致性、及时性、有效性等。关于代码的管理，主要有可扩展性和可读性等。本文就来围绕“代码的可扩展性”来稍微展开聊一下。

除了Python之外，其他编程语言的私有属性，也更多的是在践行一种“语言约定”意义上的私有保护。私有属性的设计，到底是掩耳盗铃形式的偷懒，还是一种恰到好处的设计，仁者见仁、智者见智。在自己的编程实践中，是否有必要使用或者如何使用私有属性，也是根据具体场景具体分析。也许，没有绝对的更好、更差，只是是否有必要，以及哪种方案更适合而已吧。

关于最好的编程语言的论战，其实，见仁见智，更多的是对编程语言设计背后思想的认同与否。我们也不应该随便地说出，Python是最好的编程语言，而应该更加客观、理性的说，“Python的设计理念、思想跟我比较契合，我用起来特别舒服”，虽然说是理性、客观，其实，那还是一种感觉。虽然，人类可读了，但是太底层了，要实现一个简单的需求，都要堆砌很多个指令，很繁琐，编程起来很痛苦。不好的一定会不断被更好的所取代，但是，从来就没有最好的，只有在特定场景、特定需求下的更好的，最适合的才是更好的。编程语言的好用与否，也是如此。

实际检索中，如果从辅助索引检索，则在不是覆盖索引（懂的都懂，以后再说）的情况下，定位到主键的键值后，还要到聚簇索引中找到真正数据页，这一步叫做回表。如果索引/键不能唯一标识出目标数据，符合条件的可能有多条，怎么确保符合条件的都被找到呢，所以数据必须以有序的方式进行存储，从第一个符合条件的开始，直到找到第一个不符合条件的，就可以停止查找了。数据库有序真正的困境在于，从数据库表创建之时起，数据的每一次增删改，都要保证数据库的有序，索引的个数越多，增删改维持数据有序的成本越大……选择了一种，就要放弃其他的可能。

Cache技术的应用带来的新问题，一方面是数据一致性的问题，缓存数据与数据源的不一致，必然带来数据同步的问题，在一些场景下，我们甚至放弃了强一致性，弱一致性、最终一致性似乎也变得可以接受；而关于最优解的探求，我们的目标一定是全局最优解，但是很多情况下，并不现实，同样是各种可见、不可见的约束的共同作用下，最终我们得到的只能是可接受的局部最优解。主存有瓶颈，理所当然的就会想到引入更快的存储介质，比如SRAM，所以，最早的Cache是以硬件的形式被引入到分级存储体系中，用于尽量弥合CPU与主存之间速度的差异。