确定性计算deterministic

和幂等有些类似, 不过是针对一个计算; 相同的input必得到相同的output, 则是一个确定性(deterministic); 比如从一个msg里计算出一个key和一个value, 如果对同一个消息运算无数次得到的key和value都相同, 那么这个计算就是deterministic的, 而如果key里加上一个当前的时钟的字符串表示, 那么这个计算就不是确定性的, 因为如果重新计算一次这个msg, 得到的是完全不同的key;

注意1: 非确定性计算一般会导致不幂等的操作, 比如我们如果要把上边例子里的keyvalue存在数据库里, 重复处理多少次同一个msg, 我们就会重复的插入多少条数据(因为key里的时间戳字符串不同);

注意2: 非确定性计算并非必然导致不幂等的操作，比如这个时间戳没有添加在key里而是添加在value里, 且key总是相同的, 那么这个计算还是"非确定性"计算; 但是当我们存数据的时候先查重才存keyvalue, 那么无论我们重复处理多少次同一个msg, 我们也只会成功存入第一个keyValue, 之后的keyValue都会被过滤掉;

支持非确定业务计算的同时, 还能在容错的情况下达成端到端一致性, 是流系统的大难题, 甚至我们今天会提到的几个state of art的流系统都未必完全支持; (好吧Spark说的就是你)