紅魔電競平板評測：大屏幕硬實力
前言：三年的疫情因為要上網課的原因激活了平板市場，如今網課的時代已經過去，大家的生活都恢復到了正軌，這也就意味著，真正考驗平板電腦生存的環境來了。也就是面對著這種殘酷的
在第十章的時候，我們討論了批處理——它總是讀取一些文件作為輸入，產生一些新文件作為輸出。這里的輸出就是一種“衍生數據”：即，如果有需要，我們可以通過再跑一遍批處理任務獲取相同的結果集。從之前章節的討論我們可以看出，這種思想簡單卻強大：像搜索引擎、推薦系統、分析系統等很多現代常見的數據系統都是基于這種思想構建的。
然而，在第十章進行討論時我們有一個很強的假設：輸入數據集是有界的——即事先知道輸入尺寸——因此批處理的程序知道輸入何時結束。舉個例子，MapReduce 中非常重要的排序操作，就必須讀入所有待排序的輸入數據后才能開始排序并輸出。這是因為，最后一條數據，沒準可能是被需要排在最前面（具有最小的 key），因此不可能過早對數據排序。
但在現實中，很多數據都是無界的且隨著時間持續到來的：我們的（各種服務的）用戶昨天會產生數據、今天會產生數據，明天也將以同樣的方式繼續產生數據。除非你關門大吉，否則這些程序將會永無休止地工作，因此我們的數據庫永遠也不會到達一個“終態”（complete state）。因此，如果使用批處理的思想來處理這種持續來到的數據流，就會引出一個數據集切分的問題：例如，在一天結束時處理這一整天的數據、在每小時結束時處理這一小時的數據等等。
但上述切分+批處理的方式有個問題：太慢了，用戶可能等不及。比如按天處理時，則其處理結果只有當這一天結束后，再花些時間去批處理，才能最終看到結果。為了降低這個延遲，我們確實可以用更小的粒度進行處理——比如，每秒進行一次處理。甚而，干脆拋棄時間分片的概念，任意數據到來的時候就觸發數據處理邏輯。這就是流式處理（steam processing）背后的基本思想。
通常來說，一個“流”（steam）指的是隨時間推移而增量產生的數據。這個概念其實很多地方都有：Unix 中標準輸入輸出中（stdin、stdout），編程語言中（迭代器），文件系統相關的 API 中（如 Java 的 FileInputStream），TCP 連接中，網絡中傳輸的音視頻等等。
在本章中，我們會將事件流（event stream）當做一種數據管理機制：即將我們上一章討論的批量數據無界化、增量化。我們首先會討論如何表示、存儲和傳輸數據流。在“數據庫和數據流”一節中，我們會探索數據流和數據庫的管理。最后，在“處理數據流”一節中，我們將會討論對這些不間斷的數據流進行處理的方法和工具，以及基于其構建應用的一些方法。
在批處理系統中，任務的輸入和輸出都是文件（可能是單機文件系統中的、也可能是分布式文件系統中的），那么在流式系統中，承載輸入和輸出的是什么呢？
在批處理系統中，雖然輸入是文件，但第一步也通常是解析成一系列的數據記錄（records）。在流式處理的上下中，對應數據記錄的實體通常被稱為事件（event）。但他們本質上都是一個東西：一段小的、自包含的（self-contained、不引用其他數據）、不可變的某個時間點發生的信息數據。流式系統中的一個事件通常會包含一個時間戳，來標志該事件在某個時鐘系統（time-of-day clock）中發生的時間點。
下面舉幾個事件的例子。事件可以是由用戶活動產生的，如瀏覽網頁、網上購物；也可以由機器產生，如周期性的溫度傳感器、CPU 利用率指標；在使用Unix工具進行批處理一節的例子中，我們提到的 web 服務器中的每一行日志，也是一個事件。
我們在第四章中討論過數據編碼的事情。事件本質上也是數據，因此可以被編碼為字符串、JSON 或者二進制形式。只有編碼之后，事件才能被存儲，如：
也只有在編碼之后，事件才能夠在網絡中進行傳輸，以發送到其他工作節點進行處理。
在批處理系統中，一個文件通常是一次寫多次讀的。類似的，在流式處理系統中，一個事件在被生產者（producer，在不同系統中，也可以稱為 publisher 或者 sender）生成之后，可能會被多個感興趣的消費者（consumer，對應的，也可以稱為 subscribers 和 recipients）處理。在文件系統中，文件名可以標識一組數據記錄；在流式系統中，相關的事件通常會聚攏到主題（topic）下或者流（stream）中。換句話說，命名后的流類似于文件，但不同的是，流中的是無界數據。
原則上，使用文件或者數據庫也足夠用以溝通生產者和消費者：
批處理系統在以天為粒度處理數據時，正是用的這種辦法。
但是，在放到低延遲的持續數據流的上下文中時，如果存儲系統不是專門為此定制的，定時去拉取（polling）數據的代價會變得很高。且，在數據量一定的情況下，你拉取的頻次越高，單次拉到新數據的概率就越低，則無效負載也會隨之升高。因此，在流式系統中，當有新事件產生時，按需通知消費者會比頻發拉取更高效（即推比拉高效）。
傳統上，數據庫對于這種通知機制支持的并不是很好：雖然關系型數據中的確有觸發器（triggers），且可以對數據表中的一些事件（如，新插入一行）做出響應，但響應邏輯中能做的很有限（比如做一致性檢查），且通常局限在數據庫內部（而不能通知到客戶端）。為此，一些專用的工具被開發出來以進行專門的事件通知。
通知消費者有新事件產生的一個常見方法是消息系統（messaging system）：生產者將事件以消息的形式發送到消息系統，消息系統將其推送給消費者。我們在經由消息傳遞的數據流一節簡單提過消息系統，本節我們將會討論更多細節。
實現消息系統最簡單的方式，就是使用 Unix 管道或者 TCP連接來溝通生產者和消費者。但大部分消息系統不會如此簡單。比如，Unix 管道和 TCP 連接都是一對一的發送者和接受者，但成熟的消息系統通常要支持多對多的生產消費——即多個生產者可以將數據發送到一個主題（ topic ）下，多個消費者可以共通消費這個 topic。
但在這種發布/訂閱（publish/subscribe）模式之下，不同具體的系統實現方式千差萬別。沒有一種方案能滿足所有需求。為了理解不同系統的實現，我們可以帶著兩個問題去考察各個系統：
是否能夠接受消息丟失取決于應用層。例如，對于一些周期性上報的傳感器讀數來說，偶爾的一兩個采點的丟失影響不大， 因為后面的數據會很快的報上來。然而需要注意，如果消息大面積的丟失，可能也很難立即看出來。另外，如果你的目標是對所有到來的事件進行計數，則每條信息都要可靠的傳輸，因為任何一條信息的丟失都會導致計數錯誤。
我們在上一章中討論過批處理的一個非常友好的性質——提供很好的容錯保證。即，所有失敗的子任務會自動的進行重試、所有失敗任務的部分輸出會被丟棄。這種做法會讓系統看起來像沒有發生過任何故障一樣，從而可以讓應用層大大簡化編程模型（這些分布式故障如果系統不處理，就要應用層自己來處理）。在本章稍后的部分，我們會探討如何在流式處理的上下文中提供類似的保證。
很多消息系統并不借助中間系統節點，而直接使用網絡來溝通生產者和消費者雙方：
這種直接消息系統在其目標場景中通常能夠工作的很好，但需要應用層代碼自己承擔、處理消息丟失的可能性。此外，這些系統能夠進行的容錯很有限：雖然這些系統在檢測到丟包后會進行重傳，但它們通常會假設生產者和消費者都一直在線（這是一個很強的假設）。
如果消費者由于某種原因下線了，它可能會錯過一些消息。有些協議會允許生產者重發失敗的消息，但如果生產者也掛了，這種方法也無濟于事——生產者會丟掉保存有需要進行重試的消息緩存。
這本質上是因為，這些沒有 broker 的消息系統多表現為庫的形式，本身是沒有狀態的。如果沒有狀態，就沒有辦法應對消息傳輸過程中生產者、消費者宕機重啟的故障。這也是引入 broker 的初衷，但因此消息系統也會變的更加重。
一種廣泛使用的替代方案就是使用消息代理（message broker，也稱為消息隊列）來發送消息。消息代理本質上是一種專門為消息數據優化過的數據庫。它通常以進程的形式跑在服務器上，生產者和消費者作為客戶端與之通信。生產者將消息寫入消息代理，消費者從其中讀取以進行消費。
通過引入一個消息數據存儲代理，消息系統可以更加容易的對客戶端（包括生產者和消費者）的來來去去（連接、失聯和宕機）進行容錯。這樣，數據的持久化職責被轉移到了消息代理上。有些系統中的消息代理將數據保存在內存中，那么宕機重啟就仍然有問題；但另一些系統中的消息代理就會把消息持久化到硬盤（通常可配置）中，則就可以容忍宕機問題。如果遇到慢的消費者，就可以使用無限隊列的方式（而不是丟消息或者背壓）對沒來得及消費的數據進行緩存，當然通常來說，能夠存多少數據通常也會以配置的方式交給用戶去選擇。
使用消息代理的另外一個原因是消費者通常是異步消費的：即當發送一條消息后，生產者等待消息代理確認收到（緩存或者持久化）就會結束，而不會去等待這條消息最終被消費者所消費。而消息最終被消費者所消費，會發生在將來的某個時間點——大多數很快，比如幾秒內，但如果出現大量消息積壓時，這個時間也可能會很久。
有一些消息代理甚至能夠參與兩階段提交（使用 XA 或者 JTA，參見 實踐中的分布式事務 ）。這種功能讓消息代理看起來非常像數據庫，盡管在實踐中他們有一些非常重要的區別：
以上都是傳統視角下的消息代理，這些語義被抽象成了像 JMS 和 AMQP 之類的協議，并且為 RabbitMQ、ActiveMQ、HornetQ、Qpid、TIBCO 企業消息服務、IBM MQ、Azure Service Bus 和 Google Cloud Pub/Sub 等系統實現。
當多個消費者同時消費一個 topic 下的數據時，有兩種主要的消費方式，
負載均衡和扇出模式對比
兩種消費模式也可以組合起來：如有兩組用戶都訂閱了某個 topic，組間進行獨立消費（fan-out）、組內進行互斥消費（load balancing）。
消費者可能會在任意時刻宕機，因此可能會出現：消息代理將消息發送給了消費者，但是消費者卻沒有對其進行消費或者僅進行了部分消費，就宕機了。為了保證該消息不丟，消息代理使用了一種確認機制（類似 TCP 中的 ack）：每個消費者必須顯式地告訴消息代理它消費完了消息，這樣消息代理才能安全的將消息從隊列中刪除。
如果消息代理和消費者之間的鏈接關閉或者超時了，消息代理仍然沒有收到確認，則會假設消息沒有被處理，并且重新給另一個消費者發送消息。但此時有可能出現，在重發之前消息實際已經被處理過了，只是確認消息由于網絡的原因丟失了。在這種情況下，需要消費者進行冪等消費。
在負載均衡模式下，重傳可能會造成消費者處理消息的亂序。在下圖中，在沒有任何故障時，消費者大體是按照消息的生產順序來消費的。然而，某一時刻，消費者 2 號在處理消息 m3 時宕機了，此時消費者 1 號正在處理消息 m4。由于遲遲沒有等到 m3 的消費確認，消息代理將其重新發送給了消費者 1 號，從而導致消費者 1 號以 m4，m3，m5 的順序來處理的消息。即，發生了亂序處理。
負載均衡導致的消息亂序
即使消息代理試圖以順序的方式給消費者發送消息（JMS 和 AMQP 都有此類規定），但由于負載均衡和重傳機制的組合，亂序消費難以避免。為了避免這個問題，你可以讓每個消費者使用單獨的隊列（即，不用負載均衡功能，也可以理解，畢竟并行總是有代價的）。在每條消息都是互相獨立時，亂序消費不是問題；但如果消息間有前后因果依賴，則消息的保序消費非常重要。
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