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然后他打开了老方下午发来的邮件，数据匯总，第一阶段全部科目，工行和微光。
他跳过了自己的数据，工行的数据他知道，三轮內部测试的水平，正常发挥，没有意外。
他直接看微光的。
便利店：100%，11.2ms。
餐厅：100%，11.3ms。
交通票务：100%，11.1ms。
场馆消费：100%，11.5ms。
高並发：100%，11.7ms。
五个数字。
11.2，11.3，11.1，11.5，11.7。
他把这五个数字看了三遍。
不对。
不是说数字有问题，是数字太对了。
11毫秒出头，五个场景，每个场景的复杂度不同，便利店是最简单的，只有一笔交易，餐厅包含商品明细和优惠计算，交通票务包含购票验票退票三个流程，场馆消费包含会员积分和跨商户结算，高並发是5000笔同时。
复杂度相差三到五倍。
但响应时间几乎没有变化。
11.2到11.7，波动只有0.5毫秒。
工行的187ms也很稳，但工行稳是因为加密验证的开销是固定的，不管场景多复杂，三层加密的时间就是那么长，换句话说，工行的187ms里有112ms是固定开销，只有75ms是变量，变量部分会隨场景复杂度变化，但被固定开销压住了。
微光没有那个固定开销。
微光的11.3ms里，全部都是变量。
但变量部分也几乎不变。
这意味著什么？
他在脑子里过了一遍。
如果一个系统的响应时间不受场景复杂度的影响，只有两种可能。
第一种：它在所有场景中都只执行最基本的操作，不做额外的安全校验和数据完整性检查。
第二种：它的架构设计从根本上跟传统方案不一样，传统方案是串行的，每个步骤必须等上一个步骤完成才能开始，不一样的方案是並行的，所有步骤同时启动，互不等待，最后匯总。
他之前一直以为是第一种。
微光快是因为省了安全校验，网际网路公司的做法，一层验证，一次校验，代价是薄。
但如果是第一种，高並发场景下响应时间应该明显上升，因为5000笔同时涌入，即便省了加密开销，排队等待的时间也会把响应拉长。
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