K60至尊版剛預熱 一加Ace2 Pro正面硬剛
Redmi這邊剛如火如荼的宣傳了K60 Ultra的各種技術和硬件配置，作為競品的一加也坐不住了。一加中國區總裁李杰發布了兩條微博，表示在自家的一加Ace2上早就已經采用了和PixelWo
簡單原則宣言是：“簡單優于復雜”。
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由于軟件架構與建筑架構在表面上存在相似性，我們往往會下意識地將對建筑的審美觀念遷移至軟件架構之上。對于我們親自構建的軟件架構，我們期望它如著名建筑一般宏偉、精美、富有藝術感且豪華…… 總之，絕不能顯得寒酸或簡單。
團隊壓力有時也會在有意無意間促使我們走向復雜的方向。因為在大多數人評價一個方案水平高低時，復雜性是一項重要的參考指標。例如，設計一個主備方案，若采用心跳機制來實現，或許大家會覺得這太過簡單。然而，若引入 ZooKeeper 來做主備決策，很多人可能會認為這個方案更加 “高大上”。畢竟 ZooKeeper 運用的是 ZAB 協議，而 ZAB 協議本身就十分復雜。實際上，真正理解 ZAB 協議的人少之又少，但這并不妨礙我們都知曉 ZAB 協議很優秀。
結構復雜的系統通常具備兩個特點：一是組成系統的組件數量眾多；二是這些組件之間的關系極為復雜。
然而，結構上的復雜性存在第一個問題。組件越多，其中某個組件出現故障進而導致系統故障的可能性就越大。這個概率是可以計算出來的，假設組件的故障率為 10%（即有 10% 的時間不可用），那么由 3 個組件組成的系統可用性為（1 - 10%）×（1 - 10%）×（1 - 10%）=72.9%，而由 5 個組件組成的系統可用性為（1 - 10%）×（1 - 10%）×（1 - 10%）×（1 - 10%）×（1 - 10%）=59%，兩者的可用性相差 13%。
結構上的復雜性存在第二個問題。某個組件的改動會影響與之關聯的所有組件，而這些被影響的組件又會繼續遞歸地影響更多的組件。這一問題會影響整個系統的開發效率，因為一旦變更涉及外部系統，就需要協調各方共同進行方案評估、資源協調以及上線配合。
結構上的復雜性存在第三個問題。在復雜系統中定位問題總是比在簡單系統中更加困難。首先，由于組件眾多，每個組件都有出現問題的嫌疑，所以需要逐一排查；其次，組件間關系復雜，表現出故障的組件未必是真正問題的根源。
當我們意識到結構的復雜性后，第一反應或許是 “降低組件數量”，畢竟組件數量越少，系統結構就越簡單。而最簡單的結構無疑是整個系統僅有一個組件，即系統本身，所有功能和邏輯都在這一個組件中實現。
然而，不幸的是，這樣做并不可行。原因在于除了結構的復雜性之外，還存在邏輯的復雜性。如果某個組件的邏輯過于復雜，同樣會帶來各種問題。
邏輯復雜的組件，有一個典型特征就是單個組件承擔了過多的功能。以電商業務為例，常見的功能包括商品管理、商品搜索、商品展示、訂單管理、用戶管理、支付、發貨、客服等。如果把這些功能全部在一個組件中實現，那就是典型的邏輯復雜性。
假設現在淘寶將這些功能全部在單一的組件中實現，我們可以想象一下這個恐怖的場景：系統會非常龐大，可能有上百萬、上千萬的代碼規模，“clone” 一次代碼要 30 分鐘。幾十、上百人維護這一套代碼，某個 “菜鳥” 不小心改了一行代碼，就可能導致整站崩潰。需求如雪片般飛來，為了應對，會開幾十個代碼分支，然后各種分支合并、各種分支覆蓋。產品、研發、測試、項目管理不停地開會討論版本計劃，協調資源，解決沖突。版本太多，每天都要上線幾十個版本，系統每隔 1 個小時就要重啟一次。線上運行出現故障，幾十個人撲上去定位和處理，一間小黑屋都裝不下所有人，整個辦公區都會鬧翻天。
總之，誰都無法忍受這樣的場景。功能復雜的組件，另一個典型特征就是采用了復雜的算法。復雜算法導致的問題主要是難以理解，進而難以實現、難以修改，并且出了問題難以快速解決。
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