前言

我的职业生涯始于图像处理。我曾在休斯飞机公司（Hughes Aircraft）的导弹系统部工作，研究红外图像处理，处理边缘检测和帧与帧之间的关联。（这些功能在如今的手机应用上无处不见，这都要归功于20世纪80年代的研究！）

我们在图像处理中常用的计算之一是标准差。我从来不羞怯于提出问题，而我早年经常问的一个问题就是关于标准差的。我的一个同事总是会写下以下内容：

我知道这是标准差的公式。真见鬼，三个月过去了，这个公式我大概已经写了六遍。我真正想问的是：“在这种情况下，标准差究竟意味着什么？”实际上，标准差是用来定义什么是“正常的”，这样我们可以寻找离群值。如果我正在计算标准差，然后发现了超出正常值范围的情况，那么是否表示我的传感器可能出现了故障，并且我需要舍弃这一帧图像，还是表示它暴露了潜在敌人的行动？

所有这些与云原生有什么关系？没有。但这一切与模式有关。正如你所见，我虽然知道这个模式（标准差计算），但是由于当时缺乏经验，所以不知道何时以及为什么要使用它。

在本书中，我将向你介绍云原生应用程序的多种架构模式，是的，我将向你展示许多的“公式”，但是为了说明何时及为何使用这些模式，我会在介绍上下文环境上花费更多的时间。实际上，模式通常并不那么困难（例如，第9章介绍的请求重试模式很容易实现），困难的是决定何时应用某个模式，以及如何正确地应用该模式。在应用这些模式时，你需要了解很多的上下文环境，并且坦率地说，这些环境有可能很复杂。

那么上下文环境是什么呢？从根本上来说，它是一个分布式系统。当我三十多年前开始工作时，并不认识很多从事分布式系统工作的人，在大学也没有学过分布式系统的课程。没错，虽然人们在这个领域中工作，但说实话，这是一个非常小的领域。

如今，绝大多数软件都是分布式系统。软件的某些部分在浏览器中运行，而另一些部分在服务器上运行，或者我敢说，在一大堆服务器上运行。这些服务器可能在你公司的数据中心运行，也可能在俄勒冈州普莱恩维尔的一个数据中心运行，或者同时在两地运行。所有这些都是通过网络（可能是互联网）进行通信的，而且软件的数据也很可能是分布式的。简单地说，云原生软件是一个分布式的系统。此外，事情在不断变化—服务器正在不断下架，网络经常中断（即便是非常短暂的中断），存储设备可能会在没有任何警告的情况下崩溃—即使是这样，我们依然希望软件能够继续正常运行。这是一个非常具有挑战性的环境。

但是这完全是可控制的！本书的目的就是帮助你理解这种上下文环境，并为你提供一些工具，让你成为一名精通云原生的架构师和开发人员。

我从来没有像现在这样感受到如此剧烈的脑力激荡。这在很大程度上是因为技术领域正在发生重大变化，而云原生就是这个变化的核心。我绝对热爱我所从事的工作，我希望每个人，尤其是你，也能像我一样喜欢编写软件。这就是我编写这本书的原因：我想与你分享整个行业正在面临的那些疯狂而又酷炫的问题，帮助你踏上解决这些问题的旅程。我很荣幸有机会与你一起踏上云原生之旅，哪怕是在其中扮演一个小小的配角。