最近在看《管理3.0》这本书，荷兰的这哥们把敏捷和复杂理论整到一起引入管理，很有开创性。

开篇提到了一般性系统理论General System Theorm的关联性，让我想起了分布式cap和金融学的不可能三角，记录下

关于汇率政策与货币政策的协调问题，在20世纪60年代初，弗莱明和蒙代尔认为：

资本的自由流动

货币完全独立

汇率稳定

三项目标中，一国政府最多只能同时实现两项。这一结论被后人称为“蒙代尔三角”

想要控制货币主权，又想要资本可以自由进出，那汇率就不能保了；

如果要保汇率稳定和资本自由进出，货币主权就不要想了。事实也是如此

在分布式数据系统中，有一个cap原理(CAP Theorem)。CAP原理中，有三个要素：

一致性(Consistency)

可用性(Availability)

分区容忍性(Partition tolerance)

CAP原理指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数web应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是目前多数分布式数据库产品的方向。

从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。

可以简单的类比下

货币完全独立 == 一致性

资本的自由流动 == 可用性

汇率稳定 == 分区容忍性

类比分析

按现阶段互联网的发展现状，需要高可用性和分区容忍性，那么就要适当放弃一致性，通过最终一致性来保障（异步延迟），但要采取措施避免和防止异步数据的丢失

最近，互联网技术社区有些人在反思最终一致性和nosql的滥用问题，我觉得关键要看业务特点来决定。

比如sns类的应用，完全可以采用最终一致的方式来解决，没必要我发的微薄，你要第一时间看到，那不成监控系统和直播系统了，呵呵

再比如在线股票和在线直播，想牺牲一致性，提高可用性（并发人多、方便操作），估计股民就要骂娘了

总要平衡下，舍得一些

现阶段要保持资本的自由流动和汇率稳定，那么就要适当放弃货币完全独立，让外人可以小操控一下，最终通过其他利益来补贴（军政啦，比如抢个油田，打个产业链啥的），但要避免补贴搞不成，反丢了夫人又折兵

最近，货币主权的问题被人关注了，要回收了，又不能立马失去外资的支撑，ok，你的汇率是不是要动动了，不能一直只涨不跌啊，官方的说法是要扩大浮动范围

在两个阶段切换当中，实际就是熵的变化和引入，系统状态要达到新的平衡，才能降低熵，复杂系统升级进化啦

一般性系统理论 （General System Theory） 研究复杂系统的一般规律的学科，又称普通系统论。现代科学可按所研究的对象系统的具体形式划分成各门学科,如物理学、化学、生物学、经济学和社会学等;也可按研究方法划分成两大类别，即简单系统理论和复杂系统理论。一般系统论是研究复杂系统理论的学科，着重研究复杂系统的潜在的一般规律。

系统思想是一般系统论的认识基础，是对系统的本质属性（包括整体性、关联性、层次性、统一性）的根本认识。系统思想的核心问题是如何根据系统的本质属性使系统最优化。