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架构极大简化：

news 2026/5/25 19:58:44

决策论是研究为了达到预期目的，从多个可供选择的方案中如何选取最好或满意方案的学科。

2. 决策的六个要素

  1. 决策者
  2. 可供选择的方案（包括行动、策略）
  3. 衡量选择方案的准则（目的、目标、正确性等）
  4. 事件（被决策的对象）
  5. 每一事件的发生将会产生的某种结果
  6. 决策者的价值观

3. 决策论的分类

决策类型环境状态结果与概率特征说明
确定型决策 确定 结果是确定的 在已知的、确定的环境条件下进行选择。
风险决策 不确定 结果不确定，但各结果发生的概率已知（一致） 在知道各种可能结果及其发生概率的情况下进行决策。
不确定型决策 不确定 结果不确定，且概率未知 完全依赖决策者的主观判断、经验和倾向进行选择。

16.5 决策论：不确定型决策的五种方案

1. 乐观主义准则 (Maximax)

  • 核心逻辑：大中取大 max(max)
  • 操作步骤：
    1. 先找出每个方案在所有自然状态下最大的收益。
    2. 再从这些最大收益中选出最大的那个对应的方案。
  • 特点：对未来充满信心，追求最好结果中的最好。

2. 悲观主义准则 (Maximin)

  • 核心逻辑：小中取大 max(min)
  • 操作步骤：
    1. 先找出每个方案在所有自然状态下最小的收益。
    2. 再从这些最小收益中选出最大的那个对应的方案（即最差方案里挑最好的）。
  • 特点：保守稳健，不指望运气，确保在最坏情况下损失最小。

3. 折中主义准则 (Hurwicz)

  • 核心逻辑：引入折中系数 <span class="MathJax_Preview"><span id="MathJax-Element-38-Frame" class="mjx-chtml MathJax_CHTML" data-mathml="&lt;math xmlns=&quot;http://www.w3.org/1998/Math/MathML&quot;&gt;&lt;mi&gt;&amp;#x03B1;&lt;/mi&gt;&lt;/math&gt;"><span id="MJXc-Node-274" class="mjx-math"><span id="MJXc-Node-275" class="mjx-mrow"><span id="MJXc-Node-276" class="mjx-mi"><span class="mjx-char MJXc-TeX-math-I">&alpha;<span class="MJX_Assistive_MathML">&alpha;&nbsp;(alpha)
  • 计算公式：

     

    折中收益=最大收益×α+最小收益×(1−α)折中收益=最大收益×α+最小收益×(1−α)

     

  • 操作步骤：
    1. 设定一个折中系数 <span class="MathJax_Preview"><span id="MathJax-Element-40-Frame" class="mjx-chtml MathJax_CHTML" data-mathml="&lt;math xmlns=&quot;http://www.w3.org/1998/Math/MathML&quot;&gt;&lt;mi&gt;&amp;#x03B1;&lt;/mi&gt;&lt;/math&gt;"><span id="MJXc-Node-303" class="mjx-math"><span id="MJXc-Node-304" class="mjx-mrow"><span id="MJXc-Node-305" class="mjx-mi"><span class="mjx-char MJXc-TeX-math-I">&alpha;<span class="MJX_Assistive_MathML">&alpha;（<span class="math inline"><span class="MathJax_Preview"><span id="MathJax-Element-41-Frame" class="mjx-chtml MathJax_CHTML" data-mathml="&lt;math xmlns=&quot;http://www.w3.org/1998/Math/MathML&quot;&gt;&lt;mn&gt;0&lt;/mn&gt;&lt;mo&gt;&amp;#x2264;&lt;/mo&gt;&lt;mi&gt;&amp;#x03B1;&lt;/mi&gt;&lt;mo&gt;&amp;#x2264;&lt;/mo&gt;&lt;mn&gt;1&lt;/mn&gt;&lt;/math&gt;"><span id="MJXc-Node-306" class="mjx-math"><span id="MJXc-Node-307" class="mjx-mrow"><span id="MJXc-Node-308" class="mjx-mn"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">0<span id="MJXc-Node-309" class="mjx-mo MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">&le;<span id="MJXc-Node-310" class="mjx-mi MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-math-I">&alpha;<span id="MJXc-Node-311" class="mjx-mo MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">&le;<span id="MJXc-Node-312" class="mjx-mn MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">1<span class="MJX_Assistive_MathML">0&le;&alpha;&le;1）。
    2. 计算每个方案的折中收益。
    3. 选择计算结果最大的那个方案。
  • 特例：
    • 当 <span class="MathJax_Preview"><span id="MathJax-Element-42-Frame" class="mjx-chtml MathJax_CHTML" data-mathml="&lt;math xmlns=&quot;http://www.w3.org/1998/Math/MathML&quot;&gt;&lt;mi&gt;&amp;#x03B1;&lt;/mi&gt;&lt;mo&gt;=&lt;/mo&gt;&lt;mn&gt;1&lt;/mn&gt;&lt;/math&gt;"><span id="MJXc-Node-313" class="mjx-math"><span id="MJXc-Node-314" class="mjx-mrow"><span id="MJXc-Node-315" class="mjx-mi"><span class="mjx-char MJXc-TeX-math-I">&alpha;<span id="MJXc-Node-316" class="mjx-mo MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">=<span id="MJXc-Node-317" class="mjx-mn MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">1<span class="MJX_Assistive_MathML">&alpha;=1&nbsp;时，即为<strong>乐观主义准则</strong>。
    • 当 <span class="MathJax_Preview"><span id="MathJax-Element-43-Frame" class="mjx-chtml MathJax_CHTML" data-mathml="&lt;math xmlns=&quot;http://www.w3.org/1998/Math/MathML&quot;&gt;&lt;mi&gt;&amp;#x03B1;&lt;/mi&gt;&lt;mo&gt;=&lt;/mo&gt;&lt;mn&gt;0&lt;/mn&gt;&lt;/math&gt;"><span id="MJXc-Node-318" class="mjx-math"><span id="MJXc-Node-319" class="mjx-mrow"><span id="MJXc-Node-320" class="mjx-mi"><span class="mjx-char MJXc-TeX-math-I">&alpha;<span id="MJXc-Node-321" class="mjx-mo MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">=<span id="MJXc-Node-322" class="mjx-mn MJXc-space3"><span class="mjx-char MJXc-TeX-main-R">0<span class="MJX_Assistive_MathML">&alpha;=0&nbsp;时，即为<strong>悲观主义准则</strong>。

4. 等可能性准则 (Laplace)

  • 核心逻辑：假设每种自然状态发生的概率相等。
  • 操作步骤：
    1. 设定每个可能结果的发生是等可能的（即赋予相同的概率）。
    2. 将不确定型问题转化为风险决策问题，计算各方案的期望收益。
    3. 选择期望收益最大的方案。
  • 特点：基于概率论的公平原则，避免主观偏见。

5. 后悔值准则 (Minimax Regret)

  • 核心逻辑：最小最大后悔值 min(max)
  • 关键概念：后悔值 = 该状态下的最大收益 - 该方案在该状态下的收益
  • 操作步骤：
    1. 计算各个方案在每种情况下的后悔值。
    2. 找出每个方案在各种情况下产生的最大后悔值。
    3. 从这些最大后悔值中选出最小的一个，该值对应的策略即为所选策略。
  • 特点：着眼于机会损失，力求避免因决策失误而产生的最大懊悔。

Web系统设计 - Web应用技术分类

维度涉及技术内容
从架构来看 MVC, MVP, MVVM, REST, Webservice, 微服务
从缓存来看 MemCache, Redis, Squid
从并发分流来看 集群 (负载均衡), CDN
从数据库来看 主从库 (主从复制), 内存数据库, 反规范化技术, NoSQL, 分区 (分表) 技术, 视图与物化视图
从持久化来看 Hibernate, Mybatis
从分布存储来看 Hadoop, FastDFS, 区块链
从数据编码看 XML, JSON
从Web应用服务器来看 Apache, Tomcat, JBOSS, IIS, WebSphere, Weblogic
其它 有状态与无状态, 响应式Web设计等

微服务

1. 定义

微服务架构将一个大型的单个应用或服务划分成一组微型、可独立部署的服务。微服务架构围绕业务领域将服务进行拆分，每个服务可以独立进行开发、管理和迭代，彼此之间使用统一接口进行交流，实现了在分散组件中的部署、管理与服务功能，使产品交付变得更加简单，从而达到有效拆分应用，实现敏捷开发与部署的目的。

2. 架构图解

  • 顶层：客户需求
  • 中间层：用户接口层
  • 底层：服务组件（由多个模块组成）
  • 整体标注：微服务架构

3. 微服务的优势

  1. 复杂应用解耦
    • 微服务架构将单一模块应用分解为多个微服务，同时保持总体功能不变。
  2. 独立
    • 每个微服务可进行独立开发与部署，并具备独立的运行进程。
  3. 技术选型灵活
    • 开发团队可根据自身应用的业务需求发展状况选择合适的体系架构与技术。
  4. 容错
    • 由于各个微服务相互独立，故障会被隔离在单个服务中，并且其他微服务可通过重试、平滑退化等机制实现应用层的容错，从而提高系统应用的容错性。
  5. 松耦合，易扩展
    • 微服务架构中每个服务之间都是松耦合的，可以根据实际需求实现独立扩展，体现微服务架构的灵活性。

4. 微服务架构带来的挑战

  1. 并非所有的系统都能转成微服务
    • 例如一些数据库层的底层操作是不推荐服务化的。
  2. 部署较以往架构更加复杂
    • 系统由众多微服务搭建，每个微服务需要单独部署，从而增加部署的复杂度，容器技术能够解决这一问题。
  3. 性能问题
    • 由于微服务注重独立性，互相通信时只能通过标准接口，可能产生延迟或调用出错。例如一个服务需要访问另一个服务的数据，只能通过服务间接口来进行数据传输，如果是频繁访问，则可能带来较大的延迟。
  4. 数据一致性问题
    • 作为分布式部署的微服务，在保持数据一致性方面需要比传统架构更加困难。

Lambda架构

Lambda架构是一种大数据处理架构，其核心特点是通过批处理层和速度层的分离，来同时满足对历史数据的高准确性和对实时数据的低延迟性需求。

其主要特点可概括为：

  1. 分层处理：架构清晰分为三层。
    • 批处理层：处理所有历史数据，生成准确但高延迟的“批处理视图”。
    • 速度层：处理实时增量数据，生成快速但可能近似的“实时视图”以弥补批处理层的延迟。
    • 服务层：合并批处理视图和实时视图的结果，对外提供统一的数据查询服务。
  2. 容错性强：批处理层的数据通常是不可变的，并保留完整历史，任何错误都可以通过重新计算来修正，系统设计上天生容错。
  3. 可扩展性好：批处理和实时处理两套系统可以独立扩展，以适应不同的数据量和计算需求。

简单来说，Lambda架构用“批处理保准确，实时处理保速度”的思路，平衡了大数据处理中准确性、延迟和容错性这三个核心诉求。

Kappa架构

Kappa架构是作为对Lambda架构的简化而提出的，其核心思想是：只保留流处理层，通过让流处理系统具备重播历史数据的能力，来统一处理实时数据和批量数据，从而用一套技术栈解决所有问题。

核心原理

  1. 单一处理层：摒弃独立的批处理层，所有数据（无论是历史数据还是实时数据）都作为流来处理。
  2. 不可变日志作为唯一数据源：所有原始数据都被持久化到一个具有高吞吐量、可重播的消息日志系统中（如Apache Kafka）。这个日志是系统的“唯一真相源”。
  3. 流计算处理一切：流处理引擎（如Apache Flink、Spark Streaming）消费这个日志流。当需要全量重新计算或处理历史数据时，就从头或从某个时间点开始重新消费日志中的数据，进行“重播计算”。
  4. 输出服务视图：流处理引擎将计算结果直接输出到下游的数据库或服务层，供查询使用。

与Lambda架构的对比

特性Lambda架构Kappa架构
核心思想 批流分离，用批处理保证准确性，用流处理保证低延迟。 流处理统一，通过数据重播来满足全量计算需求。
处理层 两套：批处理层 + 速度层。 一套：强大的流处理层。
数据源 原始存储（如HDFS）+ 消息队列。 唯一的不可变日志（如Kafka）。
代码复杂度 高。需要为批处理和流处理开发两套逻辑，并保证结果一致。 低。只需开发一套流处理逻辑。
运维成本 高。需要维护两套独立的计算系统。 较低。只需维护一套流处理系统。
计算延迟 批处理有高延迟，实时处理低延迟。 所有计算都是流式，可实现低延迟。
全量计算成本 批处理层定期进行，资源消耗大但成熟稳定。 通过流重播进行，可能消耗大量资源且对流处理引擎要求高。

优势和适用场景

  • 优势：
    • 架构极大简化：一套代码、一套系统，降低了开发和维护的复杂性。
    • 逻辑一致：避免了Lambda架构中批流代码不一致的问题。
    • 真正的实时统一：所有数据处理都是流式的，概念模型更统一。
  • 适用场景：
    • 业务上对实时性要求非常高，且需要定期对历史数据进行修正或重新计算。
    • 数据处理逻辑相对适合用流模型表达。
    • 典型场景：实时推荐系统、实时欺诈检测、实时监控与报警等。

挑战与局限

  • 流处理系统的压力：所有计算负载（包括历史数据重算）都压在流处理系统上，要求它具备极高的吞吐量和状态管理能力。
  • 长时间范围重播成本高：如果需要重播非常长时间的历史数据（比如一年），耗时和资源消耗可能非常大，有时反而不如批处理高效。
  • 对消息队列的强依赖：要求消息队列（如Kafka）能长期存储海量历史数据，这带来了存储成本和运维复杂度。

总结来说，Kappa架构通过“数据重播”这一核心机制，用一套流处理系统取代了Lambda的两套系统，实现了架构的简化。它非常适合实时性要求高、且愿意接受流处理统一模型的项目，但其可行性高度依赖于流处理引擎的能力和消息队列的存储规模。

3DES 密钥与分组长度说明 (26年5月考到到这个知识点)

3DES（Triple DES）是一种基于 DES 的对称加密算法，其分组长度固定为 64 位（8 字节），这一点由算法标准（FIPS 46）直接规定。
在密钥长度方面，3DES 通过对 DES 进行多次加密来提升安全性：DES 本身使用 64 位输入密钥，但其中包含 8 位奇偶校验位，因此有效密钥长度为 56 位。
3DES 分为两种模式——双密钥模式（2TDEA）和三密钥模式（3TDEA）：双密钥模式使用两个 56 位密钥，总有效长度为 112 位（输入 128 位，含校验位）；
三密钥模式使用三个 56 位密钥，总有效长度为 168 位（输入 192 位，含校验位）。在实际开发中，常会看到“3DES 密钥 168 位”和“192 位”两种说法，前者指有效密钥长度，后者指包含奇偶校验的输入长度。
由于 3DES 的分组长度仅为 64 位，存在 Sweet32 等攻击风险，且性能较低，NIST 已于 2023 年底正式弃用该算法，新系统应优先采用 AES-128 或 AES-256。

 

 

 

 

 

 

 

 

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