现任 Salesforce 软件架构师的 Pat Helland 在他的 CIDR 2015 文章里回顾了不变性（immutability）架构设计的优点。Pat 认为，今天的计算与存储成本已大大降低，为大规模数据保存不变副本（immutable copies）在经济上变得可行，这样做有助于缓解协调方面的挑战。
Pat 对比了内部数据（inside data）与外部数据（outside data）的特性（见下表），并指出了采纳不变性架构的几点技术影响（注：Pat 将数据集定义为一个固定的、不可变的表的集合）：
- 尽管数据集在物理上可以被改变，但在语义上是不变的（immutable）。
- 通过观测和监控数据集的读取量，可以发现新的优化点（如新增索引等）。
- 不变性是大数据（Big Data）的支柱。采用不变输入的函数式计算是幂等的，所以就算出错或重启也不要紧。
- 规范化在需要更新的数据库里是十分重要的；但对于不变的数据集，规范化不是必需的。
- 日志结构化文件系统（Log Structured File Systems）给不变性数据块带来高可用性（availability）。
表：对比内部数据与外部数据（出处：Pat Helland 的 CIDR 2015 文章）
与此同时，Jay Vyas 在 Red Hat 开发者博客上发文展示了如何用 Apache Spark 和 Cassandra 来创建不变的微服务（immutable microservices）。Jay 也谈到了构建不变微服务的好处：
本质上，不变微服务不需借助于任何重量级的安装器或配置管理就能部署，而且令负载平衡、高可用性和动态资源分享等成为可能。(.…) 不变微服务可以在任何环境下测试，因为他们对启动自己的编排层（orchestration layer）依赖很小。
不变性架构的优势在 Facebook 、 Lambda 架构和新型数据库Datomic 中均已有所体现，你做好迎接一趋势的准备了吗？
查看英文原文： Immutability Changes Everything Including Microservices
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