對幾乎任何東西來(lái)說(shuō)，如果過(guò)量了，都會(huì )造成嚴重的負面影響。例如，如果健身時(shí)間過(guò)長(cháng)，會(huì )降低身體的免疫力，使人容易受病毒侵害。同樣，如果無(wú)論產(chǎn)品中發(fā)生了什么，都發(fā)布到一條或多條消息總線(xiàn)上，也會(huì )發(fā)生這種問(wèn)題。解決方法是了解哪些消息具有價(jià)值，判斷它們具有多大的價(jià)值，以及這些價(jià)值是否值得發(fā)布。
在解釋過(guò)如何擴展消息總線(xiàn)后，為什么我們還要討論在幾乎能夠無(wú)限擴展的系統上發(fā)布多少信息呢?答案在于擴展方案的成本和復雜度。我們發(fā)現，客戶(hù)常常把幾乎每個(gè)服務(wù)執行的每個(gè)動(dòng)作的消息都發(fā)布出來(lái)。在許多情況下，發(fā)布的信息是應用已經(jīng)在本地日日志文件(或Web日志)中存儲過(guò)的。通常，這些客戶(hù)聲稱(chēng)這些數據有助于查找故障或發(fā)現容量瓶頸(即使它們本身會(huì )造成這樣的瓶頸)甚至有一次，一個(gè)客戶(hù)聲稱(chēng)因為我們他們才把所有消息都發(fā)布到總線(xiàn)上的，因為他們采納了我們的建議“把系統設計為可監控的”，他們認為這意味著(zhù)要“捕捉系統的所有動(dòng)作”。
首先，我們要解釋的是，并非所有數據對業(yè)務(wù)的價(jià)值都相等。顯然對于一個(gè)營(yíng)利性的業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，用于完成產(chǎn)生利潤的交易的必要數據才是最重要的，在大多數情況下，它們比用于幫助我們分析的數據重要得多那些幫助我們在將來(lái)的業(yè)務(wù)上做得更好的數據可能比幫助我們識別的數據重要(盡管后者也非常重要)。顯然，大多數數據都有些“選擇性的價(jià)值”，我們可能以后會(huì )發(fā)現它的用途，但這種價(jià)值比當前對業(yè)務(wù)有顯的積極影響的數據的價(jià)值低。在某些情況下，只取一小部分數據，能夠提供的價(jià)值和取所有數據的價(jià)值是相當的，這種情況即在大量交易的系統中對價(jià)值較低的數據進(jìn)行統計學(xué)抽樣。
在許多系統中，尤其是在跨多條消息總線(xiàn)的系統中，數據的成本是一致的。即使交易或數據元素的價(jià)值會(huì )根據交易類(lèi)型甚至客戶(hù)的價(jià)值而改變，處理交易的成本仍然是一致的。這就事與愿違了。我們的理想狀況是系統中的任何元素的價(jià)值都遠遠超過(guò)該元素的成本，最壞的情況是價(jià)值等于成本。這種關(guān)系的簡(jiǎn)單圖解，解釋了一個(gè)團隊應該如何處理數據。
即數據的價(jià)值大大超過(guò)了在總線(xiàn)上發(fā)送它的成本。在電子商務(wù)站點(diǎn)，這種交易的一個(gè)明顯例子就是購物車(chē)交易。右下象限區域中的數據是要拋棄的。一種可能的情況是，某人在社交網(wǎng)絡(luò )站點(diǎn)更改了他的頭像(假設頭像更改了，但并沒(méi)有生成消息)。發(fā)布信息的頻率也會(huì )對它在消息總線(xiàn)上的成本造成影響。隨著(zhù)對總線(xiàn)需求的增加，總線(xiàn)的成本也會(huì )增加，因為需要擴展總線(xiàn)來(lái)滿(mǎn)足新的需求。利用采樣可以降低交易成本，而且如如前所述，某些情況下，還能讓我們保有100%的交易價(jià)值。抽樣可以降低交易成本，沿著(zhù)橫軸從右到左會(huì )使數據價(jià)值超過(guò)數據成本，從而允許我們保留一部分數據。降低了交易成本，意味著(zhù)我們可以減少消息總線(xiàn)的數量并降低它們的復雜度，因為要發(fā)送的消息總量減少了。
這里要傳達的總體信息是，只是因為你實(shí)現了一條消息總線(xiàn)，并不意味著(zhù)你必須將其用于所有情況。你可能會(huì )遇到強烈的要求，即發(fā)送的消息要比需要的消息多，你應該抵制這種要求。要永遠記住，不是所有的數據價(jià)值都相等，盡管它們的成本可能相同。利用網(wǎng)站設計采樣技術(shù)可以降低處理數據的成本，拋棄(或者不發(fā)布)價(jià)值較低的東西。
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