NTUZOV Telegram 633
🧙 Трейдофы в проектировании систем — почему не бывает бесплатных оптимизаций

Пока я дорабатывал статью про планировщик, этот принцип столько раз напомнил о себе, что я решил посвятить ему отдельный пост. Для самых опытных из вас он стал уже привычным и очевидным, но если нет — важно прийти к его осознанию.

Обложка к этому посту сама по себе тоже отличный пример трейдофа 👍

В проектировании любых систем не бывает бесплатных оптимизаций — это почти всегда трейдофы. Что это значит? Когда мы улучшаем одну характеристику системы, мы неизбежно жертвуем чем-то другим. Это как закон сохранения энергии, только для инженерных решений.

Вот вам несколько примеров:

1. CPU vs Память

- Оптимизируем работу CPU, кэшируя результаты в памяти → растёт потребление RAM
- Экономим память, перевычисляя значения вместо хранения → растёт нагрузка на CPU

2. Скорость vs Надёжность

- Ускоряем работу, убирая проверки и валидации → снижаем отказоустойчивость
- Повышаем надёжность через репликацию и различные проверки → замедляем систему

3. Латентность vs Пропускная способность

- Уменьшаем время ответа отдельного запроса → теряем в общем количестве обработанных запросов
- Оптимизируем для обработки большого числа запросов → отдельные запросы могут ждать дольше

4. Простота vs Гибкость — моё любимое ❤️

- Делаем систему максимально простой → теряем возможность подстраиваться под разные случаи
- Добавляем гибкие настройки и возможности → усложняем систему и её поддержку

5. Масштабируемость vs Сложность

- Проектируем систему для работы под большой нагрузкой → усложняем архитектуру
- Делаем архитектуру проще → ограничиваем возможности роста

Продолжать можно очень долго. Кстати, если посмотрите мои ролики про планировщик и про каналы, то в осбуждаемых там системах вы также увидите множество трейдофов. Да что там говорить, весь runtime Go, как и любая другая очень сложная система — это сплошное жонглирование решениями в попытках найти оптимальный баланс между разными крайностями. Не бывает просто "хороших" систем, это всегда вопрос приоритетов при принятии решений.

А знаете, что самое интересное? Часто серьёзные архитектурные проблемы возникают не из-за того, что инженеры не знают об этих трейдофах, а из-за того, что о них забывают. Мы часто оптимизируем систему в одном направлении, не задумываясь о цене, которую придётся заплатить. Признак хорошего специалиста — уметь в любой ситуации чётко видеть и трезво взвешивать все плюсы и минусы каждого решения — даже когда приходится отказаться от собственного "элегантного решения проблемы" (а часто это очень больно).

Попробуйте каждый раз задавать себе вопрос — "Что я теряю, добавляя это улучшение?". Если ответ "ничего" — скорее всего, вы что-то упускаете.

————

Полезные материалы:

- Статья Microservice Trade-Offs Мартина Фаулера
- Книга "Designing Data-Intensive Applications" (наш любимый "Кабанчик") — конечно же, там очень рассказано на эту тему
- CAP-теорема — классический пример трейдофа в распределённых системах. Если вы с ней не знакомы, поищите хорошие материалы и ознакомьтесь — поверьте, оно того стоит (кстати, давно думаю сделать о ней ролик и/или статью)
- Ну и классическое — No such thing as a free lunch

#guide
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/ntuzov/633
Create:
Last Update:

🧙 Трейдофы в проектировании систем — почему не бывает бесплатных оптимизаций

Пока я дорабатывал статью про планировщик, этот принцип столько раз напомнил о себе, что я решил посвятить ему отдельный пост. Для самых опытных из вас он стал уже привычным и очевидным, но если нет — важно прийти к его осознанию.

Обложка к этому посту сама по себе тоже отличный пример трейдофа 👍

В проектировании любых систем не бывает бесплатных оптимизаций — это почти всегда трейдофы. Что это значит? Когда мы улучшаем одну характеристику системы, мы неизбежно жертвуем чем-то другим. Это как закон сохранения энергии, только для инженерных решений.

Вот вам несколько примеров:

1. CPU vs Память

- Оптимизируем работу CPU, кэшируя результаты в памяти → растёт потребление RAM
- Экономим память, перевычисляя значения вместо хранения → растёт нагрузка на CPU

2. Скорость vs Надёжность

- Ускоряем работу, убирая проверки и валидации → снижаем отказоустойчивость
- Повышаем надёжность через репликацию и различные проверки → замедляем систему

3. Латентность vs Пропускная способность

- Уменьшаем время ответа отдельного запроса → теряем в общем количестве обработанных запросов
- Оптимизируем для обработки большого числа запросов → отдельные запросы могут ждать дольше

4. Простота vs Гибкость — моё любимое ❤️

- Делаем систему максимально простой → теряем возможность подстраиваться под разные случаи
- Добавляем гибкие настройки и возможности → усложняем систему и её поддержку

5. Масштабируемость vs Сложность

- Проектируем систему для работы под большой нагрузкой → усложняем архитектуру
- Делаем архитектуру проще → ограничиваем возможности роста

Продолжать можно очень долго. Кстати, если посмотрите мои ролики про планировщик и про каналы, то в осбуждаемых там системах вы также увидите множество трейдофов. Да что там говорить, весь runtime Go, как и любая другая очень сложная система — это сплошное жонглирование решениями в попытках найти оптимальный баланс между разными крайностями. Не бывает просто "хороших" систем, это всегда вопрос приоритетов при принятии решений.

А знаете, что самое интересное? Часто серьёзные архитектурные проблемы возникают не из-за того, что инженеры не знают об этих трейдофах, а из-за того, что о них забывают. Мы часто оптимизируем систему в одном направлении, не задумываясь о цене, которую придётся заплатить. Признак хорошего специалиста — уметь в любой ситуации чётко видеть и трезво взвешивать все плюсы и минусы каждого решения — даже когда приходится отказаться от собственного "элегантного решения проблемы" (а часто это очень больно).

Попробуйте каждый раз задавать себе вопрос — "Что я теряю, добавляя это улучшение?". Если ответ "ничего" — скорее всего, вы что-то упускаете.

————

Полезные материалы:

- Статья Microservice Trade-Offs Мартина Фаулера
- Книга "Designing Data-Intensive Applications" (наш любимый "Кабанчик") — конечно же, там очень рассказано на эту тему
- CAP-теорема — классический пример трейдофа в распределённых системах. Если вы с ней не знакомы, поищите хорошие материалы и ознакомьтесь — поверьте, оно того стоит (кстати, давно думаю сделать о ней ролик и/или статью)
- Ну и классическое — No such thing as a free lunch

#guide

BY Николай Тузов




Share with your friend now:
tgoop.com/ntuzov/633

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Your posting frequency depends on the topic of your channel. If you have a news channel, it’s OK to publish new content every day (or even every hour). For other industries, stick with 2-3 large posts a week. Matt Hussey, editorial director at NEAR Protocol also responded to this news with “#meIRL”. Just as you search “Bear Market Screaming” in Telegram, you will see a Pepe frog yelling as the group’s featured image. Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation. Public channels are public to the internet, regardless of whether or not they are subscribed. A public channel is displayed in search results and has a short address (link). On Tuesday, some local media outlets included Sing Tao Daily cited sources as saying the Hong Kong government was considering restricting access to Telegram. Privacy Commissioner for Personal Data Ada Chung told to the Legislative Council on Monday that government officials, police and lawmakers remain the targets of “doxxing” despite a privacy law amendment last year that criminalised the malicious disclosure of personal information.
from us


Telegram Николай Тузов
FROM American