本文探讨了在大数据时代，分布式系统面临的数据量膨胀挑战。传统的同步处理方式导致效率低下，而异步处理能够提高并行性，优化系统性能。通过记录未来数据库访问信息的Future对象，异步写法允许并行执行，降低同步等待，提升代码执行效率。Facebook通过逐步将网站改为异步写法，解决了代码层面和机器执行层面的问题，形成了分布式查询的依赖性树，实现了更高效的网页数据加载。
原文地址：http://www.infoq.com/cn/presentations/optimization-of-asynchronous-processing-in-distributed-systems
视频地址：http://v.qq.com/boke/page/l/0/6/l0196plsvp6.html
主讲人：赵海平 Facebook hiphop HHVM 阿里巴巴技术保障部
问题1.进入大数据时代，
用户增多，数据增多带来挑战，上亿的用户，不能一台机器存所以数据，一个计算机更强大，针对一个用户要做的事情也比以前更多，造成数据量的膨胀。
多到再不可能访问一个数据库就可以展示网页，需要访问多个库。
不好的做法，访问数据库1的结果是访问2需要的依赖，只能先访问1再拿1的结果去访问2，最后汇总结果显示出来。
问题：同步等待。
发现有时候1和2其实没有依赖性，这样就无意义的等待。
并行的发送2个数据库去查询比较好，facebook早年就
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