为什么部分外行人看起来不太复杂的网站，比如Facebook，需要大量顶尖高手来开发？
让我们来详细剖析一下，为什么一个看起来“不太复杂”的网站，例如 Facebook，需要如此众多的顶尖人才：
1. 海量用户与巨大流量：
用户基数： Facebook 拥有数十亿的月活跃用户。想象一下，同时有数亿人在线使用，这是一个多么庞大的数字。
请求量： 每个用户在网站上的每一个操作（刷新页面、点赞、评论、发送消息、上传图片等）都会产生一个或多个服务器请求。这意味着 Facebook 的服务器需要每秒处理数以亿计甚至更多的请求。
高并发处理： 顶尖的软件工程师需要设计和实现能够处理如此高并发请求的系统。这涉及到负载均衡、请求分发、异步处理、缓存策略等一系列复杂技术。如果设计不当，服务器会瞬间过载，导致网站崩溃。
低延迟要求： 用户期望网页能快速加载和响应。即使是微小的延迟，在海量用户基数下也会累积成巨大的用户体验损失。因此，优化每一个网络请求、数据库查询、渲染过程的效率至关重要。
2. 复杂的功能集合与持续迭代：
不仅仅是社交： Facebook 已经远远不止是一个简单的社交网络。它集成了消息（Messenger）、视频（Facebook Watch）、市场（Marketplace）、游戏、直播、广告平台、新闻资讯、群组、活动等等无数功能。
功能间的深度耦合与解耦： 随着功能的增加，各个模块之间的关系变得越来越复杂。顶尖工程师需要巧妙地设计架构，保证新功能的加入不会破坏现有功能，同时又能高效地与其他功能协同工作。这涉及到微服务架构、API设计、领域驱动设计等高级概念。
快速迭代与创新： 科技行业竞争激烈，Facebook 需要不断推出新功能、改进现有功能、修复bug，以保持用户活跃度和市场竞争力。这种快速迭代要求开发流程高度自动化、可维护性强、并且能够快速响应变化。顶尖人才擅长在快速变化的环境中保持代码质量和系统稳定性。
3. 数据管理与分析的挑战：
海量数据存储： Facebook 每天产生和存储的数据量是天文数字，包括用户发布的文字、图片、视频、关系网络、行为日志等等。
高效的数据检索与查询： 如何在如此庞大的数据集中快速地找到用户需要的信息（例如，搜索好友、显示新闻feed）是巨大的挑战。这需要专业的数据库工程师、数据仓库工程师和分布式系统专家。
实时数据处理： 很多功能需要实时处理数据，例如通知、实时聊天、新闻feed更新。这需要强大的流处理技术（如 Kafka, Spark Streaming）和内存计算技术。
数据分析与机器学习： Facebook 依赖大量数据分析来了解用户行为、优化推荐算法、检测垃圾信息、进行广告定位等。这需要数据科学家、机器学习工程师，他们不仅要懂算法，还要能将其高效地部署到生产环境中。
4. 用户体验与界面设计的极致追求：
前端的复杂性： 虽然 Facebook 的界面看起来简洁，但背后是极其复杂的前端工程。要实现流畅的动画、响应式布局（在各种设备上都能良好显示）、高效的页面渲染、复杂的交互逻辑，都需要顶尖的前端工程师。
性能优化： 即使是前端代码，也需要进行极致的性能优化，比如代码分割、懒加载、虚拟化滚动等，以确保用户体验的流畅性。
可访问性： 要确保残障人士也能正常使用网站，需要遵循严格的可访问性标准，这同样需要专业的知识和细致的实现。
5. 系统稳定性、安全性和可靠性：
高可用性： Facebook 需要 24/7 不间断运行。任何宕机都意味着巨大的经济损失和用户信任的丧失。顶尖的系统工程师负责设计和维护高可用、容错性强的系统架构。
安全性： Facebook 存储着用户大量的个人信息，因此安全性是重中之重。顶尖的安全工程师负责抵御黑客攻击、防止数据泄露、保护用户隐私。这涉及到密码学、网络安全、应用安全等多个领域。
大规模分布式系统的挑战： Facebook 的基础设施是一个由成千上万台服务器组成的庞大分布式系统。管理、监控、部署和维护这样的系统本身就是一项极其复杂的工程，需要经验丰富的分布式系统工程师和运维专家。
6. 内部工具和平台的构建：
开发效率工具： 为了提高数千名开发者的效率，Facebook 需要开发和维护大量的内部开发工具、CI/CD（持续集成/持续部署）流水线、代码审查系统、自动化测试框架等。这些工具的质量直接影响了整个开发团队的生产力。
监控与日志系统： 如何实时监控系统状态、收集和分析海量日志以快速定位问题，都需要专门的系统来支撑。
为什么需要“顶尖高手”？
解决复杂问题： 上述提到的任何一个方面都可能是一个复杂的科学或工程问题。解决这些问题需要深入的理论知识、丰富的实践经验和出色的创造力。
性能要求： 在处理海量数据和高并发请求时，任何微小的性能瓶颈都会被放大。顶尖工程师能够识别并解决这些瓶颈，实现极致的性能。
可扩展性： 系统需要能够随着用户和数据量的增长而轻松扩展，这要求在设计之初就考虑周全。
可维护性与可读性： 在一个庞大的代码库中，保持代码的可读性和可维护性至关重要，以便团队成员能够协作开发，并能快速地进行修改和升级。
创新与前沿技术： Facebook 经常会探索和引入最新的技术（如新的编程语言、数据库技术、AI算法），这需要顶尖人才来评估、学习和应用。
总结来说， Facebook 表面上的“不太复杂”只是一个设计精良的用户界面和交互体验。而支撑起这一体验的，是一个庞大、复杂、高并发、海量数据驱动的分布式系统。开发和维护这样一个系统，需要跨越多个技术领域（后端、前端、数据库、分布式系统、网络、安全、数据科学、机器学习、运维等）的顶尖专家，他们需要协作解决最棘手的工程挑战，以确保网站的稳定、高效、安全和持续创新。这就像建造一座摩天大楼，外表看起来只是钢筋水泥和玻璃，但其背后是无数工程师、建筑师、材料专家的智慧和辛劳。
网友意见
转载下
@陈萌萌之前的答案：
我有 20 个整数，一把全装进内存，调用个 sort，完事了。
我有 2GB 那么多的整数，一把全装进内存……恩恩，如果机器不那么破，勉强也完事吧。
我有 20GB 那么多的整数，对，往你家 PC 里多插几条 8GB 的内存条试试？
那我现在有 200GB 那么多的整数……看你丫的怎么装内存，哈哈哈哈哈哈！
吓尿了吧！？写外排序？你写啊！It's ONLY the beginning！很多人可是连内存里的快排都写不出的哦~
好，现在有 200GB 的整数，排个序吧……呃，给你 10 台机器吧。如果数据不是 200GB，而是 2TB，2PB……
- 这 200GB 的整数，如何分配？
- 这 10 台机器之间如何通讯？没错，我不止坑了你去写外排序，我还得坑你去玩网络编程。
- 假设每一台机器上的数据都已经完全排好，如何多快好省地把各自排序好的结果 merge 在一起？
- 如何设计有效的 merge 逻辑减少 10 台机器之间的网络IO。
- 别以为 10 台机器不需要维护，万一在排序的时候其中一台机器挂了，怎么办？具体包括但不限于：他在挂之前有响应其他机器发给他的 request 吗？他在挂之前自身的任务完成了多少了？假设这台机器在挂的时候正在跟隔壁的机器互相传输数据肿么办？
- 谁去监听这 10 台机器的健康？或者是其他机器怎么知道某台机器挂了？如果是连接超时，怎么知道是网络阻塞还是目标机真的挂了？
- 如果某台机器真的挂了无法恢复，又或者由于隔壁的黄大牛要打魔兽了劫走了一台（集群升级，集群中的节点被临时撤走的事常有哦），如何把那台机器上那 20GB 的数据分给其余的 9 台？
排序简单么？简单。
但是给很多数字排序就不简单了。
就拿淘宝来说说，当作给新人一些科普。
先说你看到的页面上，最重要的几个：
【搜索商品】——这个功能，如果你有几千条商品，完全可以用select * from tableXX where title like %XX%这样的操作来搞定。但是——当你有10000000000（一百亿）条商品的时候，任何一个数据库都无法存放了，请问你怎么搜索？这里需要用到分布式的数据存储方案，另外这个搜索也不可能直接从数据库里来取数据，必然要用到搜索引擎（简单来说搜索引擎更快）。好，能搜出商品了，是否大功告成可以啵一个了呢？早着呢，谁家的商品出现在第一页？这里需要用到巨复杂的排序算法。要是再根据你的购买行为做一些个性化的推荐——这够一帮牛叉的算法工程师奋斗终生了。
【商品详情】——就是搜索完毕，看到你感兴趣的，点击查看商品的页面，这个页面有商品的属性、详细描述、评价、卖家信息等等，这个页面的每天展示次数在30亿以上，同样的道理，如果你做一个网站每天有10个人访问，你丝毫感觉不到服务器的压力，但是30亿，要解决的问题就多了去了。首先，这些请求不能直接压到数据库上，任何单机或分布式的数据库，承受30亿每天的压力，都将崩溃到完全没有幸福感，这种情况下要用到的技术就是大规模的分布式缓存，所有的卖家信息、评价信息、商品描述都是从缓存里面来取到的，甚至更加极致的一点“商品的浏览量”这个信息，每打开页面一次都要刷新，你猜能够从缓存里面来取吗？淘宝做到了，整个商品的详情都在缓存里面。
【商品图片】——一个商品有5个图片，商品描述里面有更多图片，你猜淘宝有多少张图片要存储？100亿以上。这么多图片要是在你的硬盘里面，你怎么去查找其中的一张？要是你的同学想拷贝你的图片，你需要他准备多少块硬盘？你需要配置多少大的带宽？你们的网卡是否能够承受？你需要多长时间拷贝给他？这样的规模，很不幸市面上已经没有任何商业的解决方案，最终我们必须自己来开发一套存储系统，如果你听说过google的GFS，我们跟他类似，叫TFS。顺便说一下，腾讯也有这样的一套，也叫TFS。
【广告系统】——淘宝上有很多广告，什么，你不知道？那说明我们的广告做的还不错，居然很多人不认为它是广告，卖家怎么出价去买淘宝的广告位？广告怎么展示？怎么查看广告效果？这又是一套算法精奇的系统。
【BOSS系统】——淘宝的工作人员怎么去管理这么庞大的一个系统，例如某时刻突然宣布某位作家的作品全部从淘宝消失，从数据库到搜索引擎到广告系统，里面的相关数据在几分钟内全部消失，这又需要一个牛叉的后台支撑系统。
【运维体系】——支持这么庞大的一个网站，你猜需要多少台服务器？几千台？那是零头。这么多服务器，上面部署什么操作系统，操作系统的内核能否优化？Java虚拟机能否优化？通信模块有没有榨取性能的空间？软件怎么部署上去？出了问题怎么回滚？你装过操作系统吧，优化过吧，被360坑过没，崩溃过没？这里面又有很多门道。
不再多写了，除了上面提到的这些，还有很多很多需要做的技术，当然并不是这些东西有多么高不可攀，任何复杂的庞大的东西都是从小到大做起来的，里面需要牛叉到不行的大犇，也需要充满好奇心的菜鸟，最后这一句，你当我是别有用心好了。
因为你看到的，只是你看到的呀！
你没有从上帝的视角去看一下，在你点击某个按钮的一瞬间，全世界几千万人可能也在点同一个按钮！
Scale，scale！
Scale带来大量的直接开销，而这些直接的开销会带来大量的第二级的间接的开销，第二级的会带来第三级的……
比如：
你开始就一台服务器，做个小网站，会java或者python或者世界最XX语言就行，花了一天。
然后幸福的烦恼来了，流量上去了，你开始认真了，你就得想着，准备个热备份吧，那就有同步问题了，你那点Java知识就没啥用了，得找懂得数据库和服务器系统的人了。
然后流量继续增大，你发现服务器压力太大，得进行分布式了，搞个最简单的Master Slave模式，slave分流点读请求吧。这时候一般的服务器管理人员也不行了，得找一两个有分布式系统经验的人了。
然后流量继续增大，你发现简单的Master Slave也搞不定了，你需要更复杂的服务器集群，这时候你发现光管理这些服务的人就一大坨了，他们自己就能成立个部门叫Infrastructure。
这时你发现，你这么多机器，代码总不能让程序员自己一台台的登录上去部署吧，于是又得找专门的人，成立一个组，叫Deployment。
然后你发现，这么多机器，现在除了和外面的用户通信，自己之间也要互相通信，也要做AAA（Authentication，Authorization，Auditing），也要做很多和外面用户请求没啥关系的脏活累活，于是你把原来做网站的人分了两组，一组叫后端，一组叫前端。
然后你发现你的程序员太多了，需要好多内部开发的工具，比如搜代码的，比如搜办公室的，比如内部通讯的，于是你又得雇一大堆人做Internal Tools。
由于你完美的管理，网站流量继续增大，你发现一个服务器集群都不够，你得开专门的数据中心了，于是你又得买地，又得雇一帮运行维护人员维护数据中心。
然后你发现你的员工实在太多了，人的管理成了新的头痛，于是你需要专门的HR部门，财务部门，法务部门，于是你的员工变的更多了……
然后你发现你的员工实在太多太多了，你得雇一大批为这些干正事的员工服务的人员，比如清洁工，厨师，保安，shuttle司机，前台招待，托儿所老师……
……
……
最后你发现你做了一个按钮，似乎只用到了一个前端，
然后为了能让这个按钮同时被几千万人用，后面需要2个数据中心，2000台机器，200个后端，50个QA，100个Infra，100个Deployment，200个运维 ……
然后为了能让这些人正常上班，后面需要100个Internal tools，100个保安，50个HR，20个财务，20个法务，20个shuttle司机，50个厨师，100个清洁工，20个前台招待，10个托儿所老师 ……
说了这么多，
最后你，作为一个用户，所看到的，当然只有那个“看起来不太复杂”的按钮了……
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