由于难得一见的全面，需要反复多看几次，理清头绪。我下面 就逐步诠释一下：
（1）Scalability可伸缩性 ， 可伸缩性 扣 住“状态”这个关键词，2006年我就写了一篇状态对象：数据库的替代者 ，应该说当时已经隐约感觉到了状态这根主线，如今在这个PPT得到全面诠释，非常 释然。状态又分为：
分区 Http缓存 RDBMS Sharding碎片 NoSQL 分布式缓存 ， 数据网格，并发Concurrency.
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PPT指出可
伸缩性 是没有免费午餐，需要在 以下因素权衡：
性能和可伸缩性
什么是 性能问题？如果你的系统对于一个用户访问还很慢，那就是性能问题；
什么是可
伸缩性 问 题？如果你的系统对一个用户来说是快的，但是在高访问量下就慢了。
延迟和吞吐量
你要为如下目标奋斗：用可接受的延 迟获得最大的吞吐量。
可用性和一致性
就是CAP原理，传统的集中式关系数据库只能获得CA。大量章节谈了
NoSQL ， 本站已经相关介绍，基本都已经涵括。
状态
在状态方面，首先谈的是Http缓存，反向代理：Varnish squid Nginx mode_proyx这些都很热门，通过CDN在离客户端最近布置状态服务器。
页面静态化主要归纳为 Precompute content方面，很多人喜欢将动态页面静态化，变成html，通过引入AJAX异步，也是一种可
伸缩性 提 高手段，静态化实时性差，适合可以预先计算的页面，预先计算可以采取：朴素的crontab 或Java的Quartz框架，Gearman，hadoop云计算已经google的数据协议，亚马逊的Elastic MapReduce。通过设置http协议，使用客户端浏览器本地
缓存 ， 加长http中失效期限，这些在国内被归纳为SEO范畴，也是可
伸缩性 一 个小章节。
（2）可用性这里意思应该是我们通常的可靠性概念，可用性包括复制Replication和失败恢复 failover（过去称为
集群 ）。
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何为可用性？是99.999%在线运行。7x24全天候运行。PPT讲了failover的复杂性已经fail back。
Replication 复制性分Active复制（推）和Passive复制（拉），形式上分主从 双主 Tree和Buddy伙伴四种，这些技术是MySQL Oracle以及追求CP类
NoSQL 数据库采取的同步策 略。
主从Master-slave：主用来读写，可多个slave用来读；双主则是两个都用来读写；伙伴复制采取一对一结伴，类似 Weblogic的
集群 策 略。
(3)稳定性包括let it crash (Akaa框架) SEDA Throttling.
【IT->分布式计算|可伸缩性, 可用性和稳定性模式】
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其他
PPT将传统关系数据库和NoSQL 归 纳为Service of Record SOR模式，讲了水平垂直伸缩，RDBMS的Sharding碎片技术包括分区和复制。
文章认 为：ORM +富模型Rich domain model是一种反模式 ，会导致你就把精力浪费在照料数据库上。
避免方式是：重新思 考你的数据，什么时候你需要ACID，什么时候可以从最终一致性中获得好处？不同种类数据有不同的需求。见本站过去讨论：ORM已经 是过去的事情
文章认为除了关系数据库以外，对象数据库如db4o 以及集群 ， 如Terracotta兵马俑 ehcach都属于ACID。
在缓存 概 念中，解释了什么是write-through，什么是write-behind，什么是缓存 的 Eviction驱逐策略 比如先进先出FIFO；
在message-passing模式中，提到了Erlang Scala的Actors模型，最早提出由1973的Carl Hewitt，他比传统的类Class概念更加符合OO 。
Actors 模式特点：share nothing；隔离轻量处理，通过消息通讯；异步且非堵塞，因为不共享就不用同步。每个Actor有一个邮箱。
在 Dataflow并发中提到，数据是On-demand, lazy装载懒加载数据(jdonframeowork通过domain events实现数据随用随取，见其PPT说明 )
该PPT将domain events明确为EDA架构，当然还有我们讨论的CQRS。并对Event Sourcing事件源进行了说明，如果有事件记录，就无需ORM，只要持久化事件就可以。
总之，该PPT是对近期热点模式进行总结。值 得推荐一看。
并发Concurrency部分：
共享状态的并 发，也就是多线程模型，.NET和java C都是多线程模型，使用锁来实现状态共享，问题是：
锁要么少了 要么多了，要么加错锁，加锁策略很讲究，加不好就死锁。使用JDK 5以上的java.util.concurrent.* 并发包。
使 用Actor模型，能够克服多线程模型以上缺点，Scala或基于Java的akka 还有Groovy的GPars都提供Actor模型，其他基于JVM的Actor模型产品有：
? scalaz actors (Scala)
? Lift Actors (Scala)
? Scala Actors (Scala)
? Kilim (Java)
? Jetlang (Java)
? Actor’s Guild (Java)
? Actorom (Java)
? FunctionalJava (Java)
? GPars (Groovy)
STM基于内存的事务 ， 类似数据库事务 有 begin commit abort/rollback，能够嵌套组合。基于JVM的STM产品有：
Akka (Java/Scala)
? Multiverse (Java)
? Clojure STM (Clojure)
? CCSTM (Scala)
? Deuce STM (Java)
在EDA架构中，包括下面几个方面：
? Domain Events
? Event Sourcing
? Command and Query Responsibility
Segregation (CQRS) pattern
? Event Stream Processing
? Messaging
? Enterprise Service Bus ESB
? Actors
? Enterprise Integration Architecture (EIA)
DDD原作者Evans对Domain events的认识是：
在过去几年中，一个概念越来越清楚：建立专门的模 型：Domain Events
Domain Events表达了对实体状态在某个时候发生重要改变的事件，使用事件模式来解耦系统，Domain Events给了我们一个更加清晰表达模型。
本 站关于领域事件主要文章：
Domain Events – 救世主
Domain Events异步应用
DCI,领域模型，领域事件的一些想法
关于Event Stream Processing可见 EDA: Event-Driven Architecture事件驱动架构
关于消息模 型，JMS是一种消息模式实现，主要有几种形式：
? Publish-Subscribe
? Point-to-Point
? Store-forward
? Request-Reply
具体产品有：
RabbitMQ (AMQP)
? ActiveMQ (JMS)
? Tibco
? MQSeries
关于ESB，曾经在SOA中讨论很多，主要产品有：
? ServiceMix (Open Source)
? Mule (Open Source)
? Open ESB (Open Source)
? Sonic ESB
? WebSphere ESB
? Oracle ESB
? Tibco
? BizTalk Server
关于CQRS，本站也有大量讨论，如：使用 CQRS重新考虑架构 等。
再来最后一段，网格计算，PPT把它等同于云计算 了。
分 而治之Divide and conquer原理：
1.将独立任务task分成几个job
2.并行执行这些job
3.聚合综合这 些job处理结果，合成返回结果。
在计算过程中，可以实现：
? Automatic provisioning自动配置
? Load balancing
? Fail-over
? Topology resolution
云计算产品有：
Google MapReduce
? Hadoop
? GigaSpaces
? GridGain
并行计算中重要概念UE: Unit of Execution执行单元，有以下：
? Process
? Thread
? Coroutine
? Actor
SPMD模式：Single Program Multiple Data，为所有UE使用一个程序，使用UE的ID选择通过该程序的不同路径，保持UE之间显式交互。
Master/Worker模式有 很好的可伸缩性 ， 天生负载平衡。工作队列。
Loop Parallelism循环并行模式专门对付循环，循环就是瓶颈，将循环变成并行。
当任务 Task之间关系很简单时，使用Fork/Join模式：
Fork: 任务能够动态创建
Join: 任务之后可被中断，数据能被聚合。
还有稳定性模式，健壮性 鲁棒性，有下列几种模式：
? Timeouts
? Circuit Breaker
? Let-it-crash
? Fail fast
? Bulkheads
? Steady State
? Throttling
Timeouts超时：
时刻注意要用 超时，如：Thread.wait(timeout) 线程超时
? reentrantLock.tryLock 锁超时
? blockingQueue.poll(timeout, timeUnit)/
offer(..)
? futureTask.get(timeout, timeUnit) 这个很重要。
? socket.setSoTimeOut(timeout)
设定超时，就没有执着，就不会有硬伤，刚则易断，柔性无敌。
直 面崩溃，不要回避崩溃，管理它，处理过程监督，设立超级管理层，必要时，使用REST art 策略，分离应用错误和业务资源错误，校验，在开始计算前确保所有资源就绪，检查一下。使用日志记录跟踪。这些都和编程风格有关。
稳定性模 式应该不只这些，但是PPT已经结束，那就散了吧。
