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【油价】负油价甩锅程序员？( 二 )


在本文“千年虫”、“负油价”的讨论范围内 ， 这种平衡术就要求系统设计者在健壮性、容错性与连续性之间做出平衡 。 如果一味强调健壮性 ， 那么一旦系统发生错误 ， 就很可能让错误扩大 ， 酿成更大危机；如果单纯追求容错性 ， 那么经常带病上岗的系统 ， 健壮性又不会太强 。
比如对于负油价的例子 ， 我们看到绝大多数与WTI连接的系统 ， 在合法性检查时 ， 都会拒绝发送价格为负值的请求 ， 正是这个原因造成原油宝无法正常平仓 ， 不过这个锅不能完全由程序员来背 ， 因为不能确定发送负油价请求到交易所 ， 会产生何种后果 。 因此这时到底选择容错性还是健壮性其实也未为可知 。
再举一个电竞的例子 ， 在王者荣耀的比赛中到底是选择以孙膑为核心的容错体系 ， 还是选择以后羿为核心的硬刚体系 ， 就是在做这样的平衡 。 以健壮性为第一目标的体系 ， 特别容易因为C位的倒地而猝死；容错性为核心的体系则容易被对手在前期就积累优势 ， 从而不断被滚雪球 ， 最终慢性死亡 。 所谓一代版本一代强 ， 最终的版本之子 ， 往往游戏的设计者都不能预测 ， 所以也可以看到现在基本主流的即时战略和MOBA类游戏厂商都会有体验服 ， 以提前获取游戏平衡性调整的资料 ， 仅靠纸上谈兵几乎无法预测实际情况 。
所以复杂系统只能做平衡 ， 十全十美的策略并不存在 。
【油价】负油价甩锅程序员？
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取舍-系统的应对之道
虽然从某种程度上讲千年虫与负油价都是边界的问题 ， 但是千年虫对于其跨越1999年的行为是可以提前预期的 ， 而负油价却不行 。 一个属于已知行为的异常 ， 一个属于不可预期的异常 ， 因此要应对危机 ， 首先要了解异常与错误的类型 。
已知异常：最具代表的例子就是千年虫了 ， 一般是由于系统设计时忽略的问题或者其它已知问题引起的 ， 也被称作检查性异常 。 比如我们现在乘坐飞机火车都需要查验身份证件 ， 对付这类异常都需要有对应的预案或者处理流程 。 对于系统整体来讲 ， 服务不应该因此类异常中断 。
未知错误：这种情况一般是由系统设计时无法预期的边界而产生的 ， 系统设计人员无法将系统运行时所遇情况考虑完整 ， 未知错误出现后到底是让程序继续运行 ， 还是崩溃蓝屏退出 ， 其实是健壮性与容错性之间的抉择 。
重要错误：如堆栈溢出 ， 磁盘IO错误等等 ， 遇到此类错误到底是立即蓝屏或者崩溃以防事态扩大 。 但是未知错误与重要错误往往边界不清 ， 处理逻辑也很麻烦 。
复杂系统的异常处理原则就是做好检查性异常的处理流程 ， 不过这其中的处理方案其实非常难以取舍 。 只能提示尽量使用Java中Finally的机制 ， 以便保存好错误现场情况后续复盘 ， 出现不可预期的问题时尽快提示人工介入兜底 。
【油价】负油价甩锅程序员？
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