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支fb最开始是一个单体应用。随着业务不断发展，支fb拆分成了多个服务，衍生出了若干代架构。微服务是服务化后的进一步演进，服务的粒度比服务化更细，具有很好的流量管控机制，中间件和编程模型。云原生的发展使Serverless也得到了发展，FAAS是Serverless的一种典型实现，能够以非常小的成本搭建小程序。另外，低代码和无代码现在也非常流行。

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应用程序可能有多个机房，如果多个机房间存在数据冗余，那么一个位置的错误就能够由另一个位置的数据来弥补，从而保证系统的持续可用。读写分离也是一种冗余设计，缓存和DB间存在数据冗余，当缓存宕机时，可以从DB回源到缓存。

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然而，这并不意味着高可用设计只需依赖数据库，而不需要额外的容灾能力。事实上，这与系统所要求的高可用级别相关。比如，假设系统所要求的高可用能力级别为5个9，那么即使数据库仅发生一次宕机并且数据恢复失败，那么就无法实现所要求的5个9的高可用能力。高可用设计的一个原则是，核心业务的设计不应信任其所依赖的基础设施。这样，为了提高系统高可用能力，就需要实现应用层容灾。应用层的容灾可能会FO到一个数据库中，数据库版本不同，数据存储类型不同，那么二者同时出现故障的概率就会变得更低。因此，应用层的容灾非常重要。

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在service mesh场景下，应用层不再需要关注防热点、读写分离等。几年前，应用层还需要对缓存热点做特殊处理以建设高可用能力，比如在一个缓存节点挂掉时对其进行预热操作。而现在，大多数分布式架构本身就提供了缓存热点能力。此外，大多数分布式数据库本身就使用了读写分离架构，只需稍加配置就可以将数据路由到只读节点。这些都是云原生时代带来的红利之一。

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总的来说，将业务最顶端跟信息流相关的逻辑抽象出来，并且将这部分逻辑所依赖的数据异构一部分出来，这就能够使所有的业务实现不依赖于实际的处理逻辑，从而保证底层的任意一个节点发生宕机时整个系统的可用性。

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未来还可能实现5个9的高可用。首先，假设存在一个和蚂蚁非常类似但又异构的环境，它们之间完全是去中心化的；其次，这两个环境下的数据规则同步应该是可舍弃的，能够实现FO以及全自动的切换；另外，还需要实现监控，监控也应该是异构的，需要有一个外部系统来观测本系统的行为。

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未来还可能实现5个9的高可用。首先，假设存在一个和蚂蚁非常类似但又异构的环境，它们之间完全是去中心化的；其次，这两个环境下的数据规则同步应该是可舍弃的，能够实现FO以及全自动的切换；另外，还需要实现监控，监控也应该是异构的，需要有一个外部系统来观测本系统的行为。

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根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道路致死率。使用自动驾驶汽车进行的实验无疑表明在一定程度上减少了道路伤亡人数。

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对于那些致力于将人工智能技术融入产品并开发新的使用方式的组织来说，机器人和自动驾驶汽车并不是其关注的重点。与其相反，人工智能技术的开发是从人们的行动中学习，从而在日常生活中更有效地提供帮助，为人们解答问题，并在工作和家庭中通过语音识别和语言处理功能完成任务。

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基准代码和应用之间总是保持一一对应的关系，一份代码可以部署在开发环境、测试环境、预发环境及产线环境。

多个应用共享一份基准代码是有悖于 12-Factor 原则的。解决方案如下：