Re: [詢問] FB有些過去照片突然無法顯示
※ 引述《srshin ( )》之銘言：
: 最近在看動態回顧時，發現有些照片一直load不出來，本來以為是網路的問題沒多想。
: 今天仔細看了一下，發現有些照片真的無法顯示，會像下圖這樣。
: 按了圖上的圓圈箭頭也是無法順利顯示出照片，但很確定以前是可以看到的。
: https://i.imgur.com/GaEOlPd.jpg
: 然後又隨意開了幾個八年前的相簿，有些照片也是無法顯示了。以縮圖來看，無法顯示的
: 那一格就會是一整個空白。如下圖的那些空白。
: https://i.imgur.com/unouFJs.jpg
: 請問是什麼原因呢？有辦法恢復嗎？
: Ios系統，app已更新至最新。
: 謝謝！
臉書是個龐大的資料庫，幾年前我也寫過 web，來說明一下這通常怎麼做
1。要有一個單一的進入介面，連向一個超大硬碟
你的照片會有一個網址
你看是這網址，你傳給一百個朋友看，也都是這個網址
這就是我說的單一進入介面
超大硬碟是當然的，不然怎麼放那麼多照片
2。上面第 1 點說的只是虛擬的，事實上是分散式資料庫
舉例來說，我撥 104 查號台，有個查詢小姐接走了
你又撥 104，總不能是被我佔線了吧！必需是另一位小姐接走
因此 104 是總機而已，其下必需自動跳號上百線
單一的進入介面要能自動跳號上百線，才有法子讓全世界的人一起看你的照片
不然我連上要看，別人就被佔線
網路雖然是分封交換，沒有佔線問題
但是仍然暫時性的會佔住主機
如果我去看時，暫時性的別人就無法存取，那也不行
另外台灣的網友能看，美國的網友也能看
如果美國的網友必需連上台灣才能看，那麼台灣的硬碟會很忙
而台灣連至美國的海底電纜也會很忙
因此美國只要有一個網友看，照片就存在美國了
再有一個美國的網友看，那麼照片直接從美國出，不會連向台灣要
這就是分散式資料庫
3。當臉書以海量的自動跳線，加上海量的 mirror 站時，負擔很大
所以以前看人批評臉書寫很爛時，我會笑。。
臉書寫得很好，裡面自己開發了多少演算法，我無法想像
只是我們沒想過它的負擔這麼大，只以單人單機的經驗去批評它
4。少看的照片，它在 cache 中的命中率會低，被拷貝到 mirror 的機會就少
分散式資料庫會不斷的把資料拷到不同的分站保存
同一個 user 的所有資料，未必全部存放在同一顆實體硬碟裡，也未必只有一份備份
更可能的是應用了 RAID 磁碟陣列演算法
所謂的"用N+1顆硬碟，存放N顆硬碟的資料，當其中一顆硬碟損毀時，可以直接置換
資料能夠由 N顆硬碟裡經過演算法還原"
而且臉書應該是把 RAID 這種演算法，做到雲端去的高手
因此資料應該是不會損毀，但是某天某顆硬碟壽命剛好到時，總是要被抽換掉的
在一定時間裡還在跑資料還原演算法
等跑完之後，資料就可以還原過來
綜上所述，臉書，google, Mac 這些雲端的大咖應該都投入不少心血在維護這些
Mac 本身的獲利很直接，它賣電腦及週邊，又很貴
而臉書和 google 的獲利在哪？
羊毛總是出在羊身上的
所以 google 的 youtube 現在廣告愈來愈多
臉書我也用十幾年了
從完全免費開始用，用到現在它開始一堆收費服務
但我還是在用它免費部份
會有抱怨，也會有體諒
因為我知道這不容易
不過照片我還是在自己私人硬碟有備份
在我用過的網路免費服務裡，什麼無名小站，MSN blog 倒了一堆
每次倒時網路世界都一堆哀嚎
成滯壞空的循環，臉書若倒了也不意外
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: Ios系統，app已更新至最新。
問題不在程式
問題在臉書資料庫
你的資料已損毀，就讀不出來
但能花時間慢慢修復
以後可能還會出現
甚至有時會讀到損毀那顆，有時又讀到沒損毀的
（不是每次下指令都讀同一顆）
於是就會一下消失一下出現
這其實仍然是正常現象
若用我們自己的單一硬碟比較難理解
不能讀就是壞了，能搶讀的話當然趕快拷出來備份
怎麼會時好時壞不斷交替出現？
但雲端分散式資料庫會有這種問題很正常
推
12/15 21:47,
2年前
, 1F
12/15 21:47, 1F
推
12/16 23:23,
2年前
, 2F
12/16 23:23, 2F
不要太頻繁，但三不五時讀一下
都不去讀，不會引起資料 refresh
說一下資料更新
在 RAM 來說，不通電資料就會消失；不讀也會消失（可以理解成電容放電）
也就是說讀取時同時會重新做一次寫入
現在已經用更好的技術了，不去讀也會不斷更新自己
同樣的狀況在硬碟資料也有，磁性儲存裝置久了會消磁，讀取會更新它
在雲端資料庫，你去讀取，才會引起這些資料被注意
如果發現損毀，才會啟動復原程序；或許臉書還會發現一顆硬碟壞了把它換掉
如果一直讀不出來，我可能就會寫信給臉書了；發 bug report
這你發過嗎？要去找一下
蠻多問題反應後解掉的
※ 編輯: HuangJC (49.217.175.38 臺灣), 12/17/2021 05:35:54
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完整討論串 (本文為第 2 之 2 篇)：