双十一刚结束，阿里云就大面积故障，持续长达 3 个半小时。据阿里云公告，故障源于某个底层服务组件，影响地域涵盖了国内以及海外多个国家。“淘宝崩了”、“外卖崩了”、“闲鱼崩了”等迅速冲上热搜。大批依赖阿里云的设施随之崩溃：外卖派送停止、超市无法结账、停车场不抬杆。甚至洗衣机、直饮水机和充电桩等服务也停止运转。

众所周知，Python的并行处理能力很不理想。我认为如果不考虑线程和GIL的标准参数（它们大多是合法的），其原因不是因为技术不到位，而是我们的使用方法不恰当。大多数关于Python线程和多进程的教材虽然都很出色，但是内容繁琐冗长。它们的确在开篇铺陈了许多有用信息，但往往都不会涉及真正能提高日常工作的部分。

Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说，我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错，但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾，到了真正实际使用的部分却草草结束了。

大多数人根据直觉就知道，在系统间传递消息要比在单个系统上执行简单计算更加耗时。不过，在共享同一块内存的系统的线程间传递消息是不是也更加耗时，这点可就不一定了。本章主要关注共享内存系统中的同步和通信的开销，只涉及了一些共享内存并行硬件设计的皮毛，想了解更多信息的读者，可以翻看Hennessy和Patterson的经...

Apache Hadoop的核心原则就是转移计算比转移数据代价更低。这就是我们尽可能地将计算转移到存储数据之处的原因。因此，HDFS通常使用大量的本地读取，也就是说，读取数据的客户端和要读取的数据在同一节点。