美国公路系统对IT系统的借鉴

本人于今年5月到美国出了两周的公差，在此期间美国公路系统的发达高效给我留下了深刻的印象。
我们常听说美国是车轮上的国家，从某种意义上来说，公路系统的效率直接影响了国民的劳动生产率，而公路网的健全也促进了城乡之间的均衡。
这里我试图从性能的角度出发，记录几点美国公路系统对IT系统的借鉴。

一、读写分离
美国公路主要分州际公路、州内公路、乡村公路3个级别，大致对应中国的高速公路、国道、省道。
其中州际公路是卡车物流的要道，公路的两个方向之间有很宽的隔离带。州内公路虽然不一定设置隔离带，但是至少通过划线的方式区分行进方向。而乡村公路由于车流量小，往往只有一个车道，因此就没必要区分和标注了。
用IT的语言解读，这个设计相当于读写分离。
从需求的角度出发，读和写的操作都是正常流程的一部分，从逻辑上来理解并没有什么特殊性。但是如果读和写针对同一个数据库对象，那么我们就必须考虑并发性的影响：写操作造成的锁表会导致读操作的等待。
按照面向对象的方法论，如果读和写针对的是同一个对象，那么对象经过映射之后，所有操作针对的属性都应该放在同一个表中，那么这种映射关系的逻辑是最简洁的。
比如对于对象A，要读属性1，要写属性2，那么经过映射，相当于读表A的字段1，写表A的字段2。由于这两个属性放在同一个表中，那么对字段2的写操作会造成表A中这一行数据的锁保护，一直要等到锁保护解除(COMMIT/ROLLBACK)才能进行此行数据的读操作。因此这种设计可能会对性能造成影响。
举一个生产系统的例子。
比如工单这个对象，有工单的元信息如计划生产日期、产品号、数量等，此外还有工单当前所在制造工位和库位等信息。
一旦进入制造环节，那么工单的元信息就不会有变动，对它的操作只有读操作，但是很频繁，因为每个工位都会读取。
而工单的当前工位和库位会不断地变动，因此会不断地写，而每次的写操作都会造成数据行的锁保护，因此影响元信息数据读取。
因此从性能的角度出发，我们应该将工单的元信息放在一个表里，而将当前工位和库位等不断更新的属性放在另一个或若干个表里，从而实现了读写分离，这样写的操作不会影响读的操作。

二、冗余
美国公路系统中有3个例子，可以参照IT系统中冗余的概念进行理解。
1、城市公路中央隔离带
城市公路的2个走向之间有很宽的隔离带，当道路有转向时，隔离带区域缩小，留出一个车位的面积供左转向车等待时停泊。
这样设计的好处是转向车不会影响直行车，毕竟直行车对总体流量的影响是最大的，因为直行车道的畅通是优先级最高的。
2、小路等待区域
行驶在大路上的车辆，如果是绿灯，即使要经过路口，车辆的速度保持在正常行驶速度，司机不会减速行驶，因为大家都认为主路的行驶优先级高。
那么行驶在小路上的车辆，在驶入大路之前，可能会经过较长时间的等待，以避免和主道车辆争抢。因此小路在接入大路之前，所设计的区域应允许较多车辆的临时停留。
3、STOP牌
车辆行驶在住宅或办公区时，在与人车可能交汇的路口设置STOP停车警示牌，司机必须在此牌前将汽车减速停车(即使路口无人)，确认安全后再通过。
这个举措表面上看起来是个明显的冗余，因为很多路口人车交汇的概率并不高，但是法律规定司机必须在此牌前停车，其意义何在呢？
这是因为事故出现的概率尽管很低，但是作为黑天鹅事件，是很难预测的，并且一旦出现事故就会造成堵塞交通的瓶颈。
因此尽管大家都增加了道路停留时间，但是恶性事故出现的概率降低了，因此这个冗余是合理的。

对于IT系统来说，冗余设计通常也是提升性能的有效方法。
以数据库查询性能来说，通常影响数据库查询的有以下3种情况：
1、分组查询
按照数据库的设计原理，当进行分组查询的时候，查询的字段类型为整型时效率是最高的，如果用字符型字段进行分组，则查询消耗时间会达成百上千倍之多。
因此当业务需要进行分组查询的时候，首先我们要在数据库里增加冗余字段，将要分组的字符型数据映射成整型数据，将数据按照整型字段汇总，然后将数据集与映射表关联，最终得到我们需要的业务数据。
从业务的角度出发，这个增加的整型字段就是冗余数据，但是它对提升性能是不可或缺的。
2、全表扫描
全表扫描是一个经常碰到的场景，会消耗大量的查询时间，解决方法很简单，是建立索引。
对于业务来说，索引也是冗余数据，但是效果立竿见影。
3、递归查询
对于递归的处理是数据库的弱项，即使数据库有一些处理递归的内置函数，但是往往还是会产生大量的查询时间。
一个常见的例子是BOM的结构。通常BOM采用多级父-子件关系来建立完整的结构，因此在还原时会有大量的递归查询，随着查询数量和层级的增加，查询时间会变得相当长。
对于此类查询，一个常见的解决办法是提前做数据处理，在业务发生之前，将BOM的结构查询出来，并且以展开的平表格式存储到表或物化视图中，这样业务发生时直接查询平表或物化视图即可。
也将是说，利用业务发生前的冗余时间，利用与业务逻辑无关的冗余数据，提前处理从而减少业务发生时的查询时间。