基于anc🂳软件用户的apcs系统,目前越来越庞大,用户数量已经过了百万人,ap👝cs系统收集的异步无序计算力,♿🎆跨越了1oootf1ops的高度。网
不过,随着apcs系统越来越庞大,a🔌⚹🖖pcs系统收集计算力的增幅,也📀🗰越来越缓慢。
依旧是因为apcs系统固有的缺陷!
apcs系统确实存在缺陷,并非南林归一的技术不够先进,也不是巴特勒无法管理更多的pivot支点,而是因为随着pivot支点🃨🚒的增加,巴特勒需要消耗更多的资源却管理它们,并且有序的分配它们执行任务。
简单来说,apcs系统收集计算力,存在一个极限瓶颈,一旦到达了瓶颈状态,即增加的pivot支点性能与巴特勒需要管理pivot支点所付出的计算力一致的时候,apcs系统便会达到饱和状态。
举一个例子说👿明,如果anc拥有一千五百万用户的时候,巴特勒需要5oootf1ops的计算力管理它们。现在又增加了1oo万anc用户带来了1oootf1ops的计算力资源。
但是,在15👿oo万用户的基础上,再加1oo万用户🄫🀞,巴特勒需要消耗1oootf1ops的计算力资源去管理它们。
那么,增加1oo万用户,增加了1ooo🗓tf1ops的计算力资源,又消耗了1oootf1ops的计算资源管理它们,是不是在白费劲?
不!
不是白费劲!
应该是更费劲!
巴特勒管理🂳15oo万个pivot支点与16oo万个pivot支点的难度,并非一👝样的程度。事实上,需要管理的pivot支点越多,对于巴♄🅶特勒的压力越大。
因为,管理更多的pivot🔾支点,便会遇见更多的突事件。
依旧举例说明👿,当南林归一需要计算力资源的时候,巴特勒先会在apcs系统里面,筛选计算力更强大,网络环境更优秀,使用状态更稳定的单个pivot支点。
简单来说,便是择优筛选!
如果南林归一需🙙要2ootf1ops的计算资源,巴特勒会筛选大约十多万至二十多万pivot支点,为南林归一汲取更优秀的异步无序计算力。
不过,即便是十多二十万个pivot支点,也是很难管理的事情。因为,在南林归一执行任务的时候,任何一个pivo♿🎆t支点,都有可能生问题🂥。
一旦生了问题,巴特勒需要转🔾移负载,将生问题的pivot支点,所承担的工作任务,在极短时间内♦,分配到😙另外一个pivot支点。
基于🚖📗🛃这样的规则,在汲取异⚔👇步无序计算力的时候,巴特勒其实进行了两次择优筛选工作,第一次择🀴🁀优筛选的pivot支点,直接成为异步无序计算力的提供支点。