一个纯正程序员的啰嗦
这一篇记录分布式的流量控制系统。
首先，关于流量控制系统，从功能性需求上考虑，它涉及到使用怎样的规则去限制流量，以及，流量超出限制以后的策略是怎样的。
其次，从非功能性需求上考虑，对于单机系统，有一些比较成熟的流量控制算法，比如 Leaky Bucket，或者 Token Bucket，我在专栏文章中曾经介绍过。再来说分布式的系统，除去我们经常考虑的分布式系统的特点以外，还需要强调对于流量控制的精度要求这一方面。
为什么要提这个精度要求，是因为对于精度要求的不同，我们可以把需求分成两大类。而这两类的分布式流控在实现上，会比较不一样。
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这一篇是记录分布式工作流系统的。我这些年来参与了几个不同的分布式工作流系统的工作（以前从另外的角度写了一些总结放在这里），大部分是基于基础分布式工作流引擎二次开发的，但也有从头开始实现一个的。总的来说，从原理上看可以说它们的实现是大同小异，大致是基于 Amazon 的 SWF 的各种实现变体。
从功能需求上看，一个工作流系统，当然是要完成一个工作流的执行和追踪，因此，它的用户，可以定义工作流的逻辑，启动、停止工作流，并能够查询工作流的当前执行状态。但我觉得有一条需要着重强调——自治（Autonomy）能力。分布式工作流系统通常来说，要比其它常见的分布式基础设施，从用户理解的角度来说，要复杂和困难
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这篇的内容是关于分布式消息队列的，无论是在实时系统，还是在非实时系统中，它都有广泛的应用。作为一个消息队列，基本的功能需求相对好描述，简单说有两条：
非功能需求方面，这里面有几个基本的重要特性可以拿来考量，可以说这些基本都是分布式系统所共有的，但其中有几个是异步系统所更为看重的——比如说：
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有一个 SNS 应用，用户在使用的过程中积累积分，例如登陆+3 点，个人空间每次浏览+1 点，结交每个朋友+5 点等等。同时，很重要的一点是，用户需要看到自己的积分累计有多少，能够根据积分划分用户等级，在自己的空间展示积分。
在用户量比较大的情况下（例如超过三千万），这是一个比较典型的读写都很频繁的问题，而且写入的次数可能和读取的次数差别不大（大多数 SNS 应用中，读次数远超写次数的场景居多，例如用户的状态信息，更新一次以后有成千上万的访问）。
这实际是一个简单，但是典型的功能。试想，给文章投票（例如 “顶” 一下），给微博统计访问次数，给媒体打分……这些都是非常类似的功能。对于这样问题的思考和设计，考虑到
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云平台的工作流框架 AWS Flow Framework 给我带来的另一个有所感触的话题是“ 异步”：
这个框架把异步的行为划分为 Workflow 端执行的部分和 Activity 端执行的部分，Workflow 控制工作流程，Activity 执行具体的工作流 task，二者都以 poll 的模式不断从中心 SWF 去获取任务。对于开发者来说，用类似这样简单的代码，就完成了整个工作流任务的部署，框架为开发人员隐藏了大部分实现细节：
@Workflow
public interface CalculateWorkflow
{
@Execute
pu
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正如动静是相对的概念，有了它们，世界才充满盎然生气；变和不变也是哲学上的对立统一，在代码的世界里也一样；同步异步呢？
首先，来粗略地看看同步和异步各自有些什么好处：
同步的好处：
异步的好处：
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