150人定律与分布式拓展关联思考

150人定律:150定律(Rule Of 150),即著名的“邓巴数字”,由英国牛津大学的人类学家罗宾·邓巴(Robin Dunbar)在20世纪90年代提出。该定律根据猿猴的智力与社交网络推断出:人类智力将允许人类拥有稳定社交网络的人数是148人,四舍五入大约是150人。

分布式中应用的USL 可拓展性定律和Amdahl拓展: 如图吧 随着节点数量的增加,进程间相互通信更加频繁 实际的拓展曲线是这样子的

 

在生产生活中更加倾向的拓展的图 是USL拓展。

 

 

是不是 出奇的相似,人类150人以上效率就变得底下,而机器分布式随着服务器节点的数量增加,先是效率增加到最后 到一个节点之后,出现效率下降。

 

 

人类出现150瓶颈的原因是:

人的大脑新皮层大小有限,提供的认知能力只能使一个人维持与大约150个人的稳定人际关系,这一数字是人们拥有的、与自己有私人关系的朋友数量。也就是说,人们可能拥有150名好友,甚至更多社交网站的“好友”,但只维持与现实生活中大约150个人的“内部圈子”。而“内部圈子”好友在此理论中指一年至少联系一次的人。

社交网络给了我们联系,却未必给我们交流;拉近了我们的距离,却未必增加我们的亲密;激发了我们社交的天性,却可能磨平了我们沟通的能力。社交的幸福感来自社交的质量而不是数量,来自于沟通的深度而不是频率。

150人定律与分布式拓展关联思考_第1张图片

 

而分布式机器出现瓶颈的原因是:

1,机器功能分而治之 需要并行时间,

2,内部节点间或者进程间通信,通信的数据量按照系统内工作者数量的二次方增长,因此最终开销比带来的收益增长更快,带来的收益是以线性增长 而通信数量按照指数增长, 就会产生性能倒退。

 

有没有发现共同点,人类高于150人的话,人与人交流比较少,产生关系少,以至于生产效率降低。增加机器通信增多,而带来的并发量提高只是线性的,其中的一部分的并发要用于机器间同步。随着机器的增多,最终导致机器间通信高于并发量的提高。

结论:人与人之间通信和机器与机器之间通信是一样的。学科之间是互通的,人的管理和机器分布式管理是一样的,可以运用编程的知识去解决身边的问题,编程互联网的本质是用最少的资源去解决问题,而这样的思想也可以用于实际的生产生活中。在生产生活中,也要用一些资源去解决问题,我们都希望用最少的资源包括人力资源,资金资源,人脉资源等等,那么怎么用最少的资源去解决问题呢,互联网编程思想其实可以有很好的借鉴价值,编程不止是软件工程学更是资源管理学。

 

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