本文主要是介绍DDIA学习笔记---第一章：可靠性，可扩展性，可维护性，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一开始提到，现如今很多应用程序都是“数据密集型”，而非“计算密集型”。其实想想，对于我们普通群体来说，确实是这样的。就拿你自己手机上的大部分应用，社交，娱乐（游戏除外）类型基本都是“数据密集型”应用，而那些稍微专业点，涉及到图像处理，大型游戏等应用属于“计算密集型”了。因此，在可预见的时间内，我个人感觉数据密集型应用的使用频率和数量应该是更高的。
可靠性
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硬件故障
断电，洪水，地震，磁盘损坏等等非人为可控的因素，都会对系统造成影响。大家会使用“容灾性”这个词来考量这个系统能够经受故障的容忍程度。比如数据中心设置在不同的地点，为了防止某个地点发生不可避免的自然灾害，增加数据的备份，来防止单节点故障对系统的影响。硬件故障发生的可能性虽然不是那么大，但是这个因素必须要考虑。
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软件错误
是人多少都会犯错误，你或许会说只要经验足够，那么就可以减少去踩之前遇到的坑。你说的不错，但是业务需求是不断变更的，所以经常还是会遇到新的东西的。这个时候，编码过程细节就考虑不到位了，这个就得充分做好自检和程序上线之前做好测试工作。
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人为错误
比如安装部署，参数配置，以及使用过程中，无法确定用户的输入，这些需要后台代码里面做好校验工作，以防止错误输入导致系统无法处理，最终达到不可预见的现象。
可扩展性
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描述负载
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描述性能
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应对负载的方法
可维护性
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可操作性：人生苦短，关爱运维
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简单性：管理复杂度
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可演化性：拥抱变化
一个应用必须满足各种需求才称得上有用。有一些功能需求（functional requirements）（它应该做什么，比如允许以各种方式存储，检索，搜索和处理数据）以及一些非功能性需求（nonfunctional ）（通用属性，例如安全性，可靠性，合规性，可扩展性，兼容性和可维护性）。在本章详细讨论了可靠性，可扩展性和可维护性。
可靠性（Reliability）意味着即使发生故障，系统也能正常工作。故障可能发生在硬件（通常是随机的和不相关的），软件（通常是系统性的Bug，很难处理），和人类（不可避免地时不时出错）。容错技术可以对终端用户隐藏某些类型的故障。
可扩展性（Scalability）意味着即使在负载增加的情况下也有保持性能的策略。为了讨论可扩展性，我们首先需要定量描述负载和性能的方法。我们简要了解了推特主页时间线的例子，介绍描述负载的方法，并将响应时间百分位点作为衡量性能的一种方式。在可扩展的系统中可以添加处理容量（processing capacity）以在高负载下保持可靠。
可维护性（Maintainability）有许多方面，但实质上是关于工程师和运维团队的生活质量的。良好的抽象可以帮助降低复杂度，并使系统易于修改和适应新的应用场景。良好的可操作性意味着对系统的健康状态具有良好的可见性，并拥有有效的管理手段。
这篇关于DDIA学习笔记---第一章：可靠性，可扩展性，可维护性的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
