快手广告推广怎么开通:快手的架构师都在思考什么？
1. 简单介绍自己
- 王天舟，比较熟悉的朋友一般叫我天船老师，也可能因为我有时候会表现出好为人师的一面。
- 工作十多年以来，一直从事社交领域业务和架构的工作，主要关注服务端架构、高可用相关问题。早年工作范围比较广泛，服务治理、消息中间件、存储缓存都有接触，也做过一些全栈性质的工作，非工作时间喜欢写一些奇形怪状的小轮子自娱自乐。
- 最近几年，主要关注业务和架构演进，以及技术未来方向的思考。
2. 聊聊你最近一年正在做的项目，它的技术价值怎样？它的行业发展状况是怎样？你负责项目的技术亮点和挑战能否展开讲讲？
- 最近一年，关注的方向依然比较广泛，包括基础架构、业务架构、存储缓存以及异地机房架构等。目前专注在泛 MQ 方向上深挖。
- 广义的 MQ 关注的是基于 MQ 设施进行解耦的一系列能力，包括在线业务信令/事件的场景，以及离线海量数据流处理的场景。另外，在一些场景下，超大数据流的超大扇出比（订阅/分发）场景下，对于传统 MQ 设施也存在着很大的资源浪费现象。
- 针对不同的场景，泛 MQ 方向其实存在着不同的技术路径。针对在线业务场景的 MQ，核心挑战是赋能多样化的业务需求，比如 Exactly Once 投递，顺序性投递，事务投递，定时消息等。并提供横向扩展友好的消费模型，以及更丰富的业务故障定位能力等。
- 而离线海量数据流场景下，最核心的“北极星指标”是极限吞吐，以及相应的资源开销。
- 随着模型训练场景和推荐引擎的兴起，海量数据流超大扇出比订阅分发依赖传统 MQ 的资源利用率问题成为瓶颈后，对于这类场景的优化，也成为泛 MQ 领域需要关注的一个典型业务场景。
3. 在技术方案落地的过程中，你通常关注哪些问题？如何保证技术方案顺利实施？
- 一般来说，我会首先关心，从客户角度看来，是否存在短期明显的收益。因为这会成为技术方案落地最直接的驱动力（当然假如没想清楚，就会成为阻力）。
- 作为架构师，大家可能会关心技术方案的长期收益和价值，也会关心如何努力优化落地成本。但是实际情况是，即使落地成本再低，也会存在着不小的落地阻力。因为，一般来说，在一个健康快速发展的互联网公司中，业务方来自上游的业务压力通常都不小，这时候，即使是再小的落地成本，哪怕只是一些理论存在的风险之类的隐形成本，也会被业务方无限的放大。
- 这时候，只有通过去把业务方可感知的短期收益和利益具象化，才能更容易的驱动整个技术方案的落地。有时候我们会发现，所谓的落地成本，业务方和客户付出的成本，即使有，也未必会成为核心的阻碍，相反，假如收益不明确，才可能是最大的阻碍。当然，这里有一个小技巧，就是，让业务方尽可能的参与并做出贡献，把甲乙方关系变成共同建设的关系，这样对于一些有技术晋升诉求的业务开发同学来说，可能会成为一个额外的动力——大家不怕付出成本，怕的是白干活儿和瞎忙乎。
- 至于架构师们自己关心的长期利益和价值，可以把它当成一个目标和愿景，保持一个合理的预期。它可能看起来像是画出来的饼或者技术鸡汤，但是别指望太多人能用它来充饥。
4. 架构师在最近的技术变化的浪潮中，需要面对的挑战都有哪些？如何应对这些挑战？
- 我个人觉得架构师和优秀的工程师，最需要保持的一个心态就是中立和开放的心态。尤其是有一定经验的架构师，之前成功的实践和经验，有时候会反而成为提升的阻碍。时刻保持一个空杯心态，是很重要的。
- 这个时代，最大的挑战是，我们可以接触的信息量非常大，来自各个层面，各个维度的变化也非常多。但是万变不离其宗，驱动这些表面变化背后的理由，认知是什么，是最需要架构师理解的。
- 最近几年我见到最多的架构师容易出的一个问题就是，面对变化，快速用脚投票，但是不太思考自己业务面临的场景和问题是否 match。说白了就是，自己的问题域思考深度有限，在浅水区尝试各种「新的技术」，通过这样的尝试来满足自己的安全感。最终回到业务本身，可能价值有限，甚至很多人已经忘记初心和最初的问题，沉迷于落地技术本身这件事。
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- 定期 review 和复盘，可以在一定程度上缓解这类问题。
5. 在做技术选型的过程中，你经常考虑的问题有些？
- 技术选型中，我一般会有几个考量因素：1. 短期的痛点，2. 中期的瓶颈，3. 远期的先进性。
- 技术经常面临的问题是，在长期容易被（外行）低估，但是短期又会被（外行）高估。究其原因，就是因为，人类的天性就是容易看到眼前的问题和痛点。在思考问题时，也会从眼前的问题着眼入手出发。这本身是无可厚非的，也是符合客观规律的。毕竟，「先活下来」永远是思考的第一要素。
- 但是对于资深的架构师来说，技术选型中短期的利益 往往是会和中远期的收益存在着或多或少的矛盾和取舍。这就要求，有时候要放弃短期的最优解，采用次优解，来平衡短期和长期的利益。
- 另外，每一位架构师其实都有一些自己的偏好，有一些自己的执念。在做技术选型时，能时刻警醒自己，跳出来，从一个相对客观的角度，从问题域出发去评估整体选型，而不是从具体的手段、方法来看待问题，尽量避免手里有锤子，一切问题都是砸钉子的事情发生。
- 当然，这也是一个知易行难的事情。我个人的一个具体实践是，在做技术选型和设计时，即使未来是要自己去落地，也不会把自己代入未来的执行层面或者实施层面去思考细节。当然，假如设计和落地本身是分离的，就没这个烦恼了。但是，大多数时候架构师是没机会真正置身事外的做一个「顾问」的。
6. 云原生领域你看好哪个项目或技术，为什么？
- 这个话题比较大。稍微聚焦一点，最近几年接触 gRPC 和服务治理 比较多，在 服务网格 方面有一些思考。个人觉得目前大家对 sidecar 架构下的尝试和探索还停留在相对固定的基础设施/中间件范围内。未来这个方向更进一步解耦和抽象，甚至为业务架构赋能，作为业务架构甚至业务本身的底座能力，发挥更大价值，是存在可能的。
- 究其原因，技术最终还是需要通过赋能业务体现价值。在不远的未来，基础设施和服务治理层面的红利趋近于饱和后，继续发掘的边际收益越来越小，如何（以及是否可以）挖掘更大的业务价值，很可能会成为一个新的机会。
- 另一方面，随着大量业务迁移到云原生体系内，高并发，海量数据吞吐场景下的应用成为常态，由云原生基础设施带来的额外开销将变得不可忽略，以此带来的性能/稳定性导向方向，会成为不可绕过的一个关键问题。比如基于 eBPF 的一系列性能优化或者低开销的问题排障能力等。
- 背后的理由也很简单，成本是技术团队永远无法绕开的话题。弹性、混部等常规手段已经被谈的太多。另一方面，技术最终都会落实到实现层面，在微观层面，底层性能优化更像是「制成」级别的改进，它的价值在整体看来，会是一个乘数性质的。
7. 请介绍下你这次在giac演讲的议题或者负责的专题内容
- 本次 GIAC 架构演进方向 的议题 在各个领域内都具备一些特点：
- 「极端流量下微博视频的微服务架构实践」以一个相对聚焦的视角，为大家提供 中台架构 和 内容领域 在信息流分发场景下的一些挑战，并给大家一些具体的优秀实践。
- 「快手大规模实时数据流分发平台BTQ介绍」聚焦在模型训练和推荐引擎场景下一个比较共性的大扇出比超大实时数据流分发问题上，提供了一个已经落地的优化实践，为大家拓宽思路。
- 「Apache Sharding Sphere DB Plus 架构生态演进」，从传统关系型数据库早期分库分表这种相对朴素的横向扩展需求，到现代化的分布式数据库领域，提供一系列解决方案，让大家对这个领域的发展和背后的挑战有更深刻的理解。
- 「图数据库 Nebula Graph 的架构演进和典型应用」，图数据库作为新兴的数据库类型，在当前互联网尤其是推荐场景下，被广泛使用。本分享一方面为大家介绍图数据库架构演进，同时也可以拓宽思路，在海量关系的存储查询场景下，也多一个选择。
8. 对本次giac有什么寄语
- 本次 GIAC 架构演进方向，精挑细选了不同领域和方向的一些实践，从整体架构设计层面，到细分领域架构演进，让大家尽可能感受到不同领域架构师的思考。希望大家通过半天的交流，抛砖引玉，碰撞出更多的火花，拓宽大家的思路。
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