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MPP 这个词，很多人第一次接触到它是在面试，或者在处理一个跑了几小时都没出结果的报表时，被有经验的同事一句“这表得走 MPP 引擎”给点醒。说实话，MPP 不是一个新概念，从数据仓库时代它就存在了，但这些年随着大数据和云数仓的普及，它又一次成了架构选型里绕不开的坎。如果只看定义，MPP 就是 Massively Parallel Processing，大规模并行处理，听起来很直白，但真正理解它并不是在说“把任务分成多个并行执行”这么简单，而是要先搞明白它解决的是哪一类问题、为什么分布式系统绕了这么多年却依然以 MPP 为骨干。

这篇内容我打算从一个实际问题切入：当单机计算撑不住的时候，MPP 是如何通过一整套分工协作机制扛下来的。我会从架构拆解、平台支持、以及我实际踩过的几个坑出发，把 MPP 的“家底”一次说清楚。适合刚接触分布式数据库的读者，也适合那些正在做技术选型、想搞清楚 Greenplum、ClickHouse、Redshift 这些引擎底层逻辑的同学。

1. 内容整体设计与思路拆解

1.1 核心需求解析：单机瓶颈到底卡在哪

要理解 MPP 存在的意义，得先看单机架构走到尽头时暴露的三个瓶颈。硬件层面，单台服务器的 CPU 核数和内存带宽是有上限的，即使一台 128 核、2TB 内存的机器，在处理 TB 级数据的关联聚合时，内存带宽和 I/O 也会迅速饱和。软件层面，传统单机数据库的查询优化器基于的是集中式执行模型，所有数据都要经过一个执行引擎节点，数据量上去之后，这个节点的 CPU 和网络协议栈会成为绝对的瓶颈。运维层面，单机扩容是纵向扩展，换一台更强的机器往往意味着停机、迁移、重新压测，成本非常高。

这三个瓶颈分别对应了 MPP 架构的核心设计目标：通过将数据分布到多个计算节点上，让每个节点只处理一部分数据，并且节点之间通过网络连接，协同完成一个查询任务。如果把单机数据库比作一家全能型的小店，店员既要收银又要理货还要做售后，那么 MPP 就是一家连锁超市，每家门店只负责自己片区里的商品，总部通过一套调度系统把顾客的需求拆解到对应的门店去执行。这种“拆解”就是 MPP 的精髓，也是它和普通分布式系统最本质的区别。

1.2 MPP 的定位：不是某一个数据库，而是一类计算范式

很多人容易把 MPP 理解为某款产品，比如 Greenplum、Teradata，或者干脆有人说 ClickHouse 就是 MPP，其实这里有个概念混淆。MPP 是一个计算范式的统称，它描述的是“无共享架构下，多个节点并行处理同一任务”的软件设计模式。在这个范式之下，各家系统有不同的实现方式：有基于 PostgreSQL 扩展而来的 Greenplum，有纯列式存储的 Vertica，有基于 PostgreSQL 的 Citus，也有 ClickHouse 这种兼顾列式存储和分布式查询的引擎。

理解了这一点，再去讨论平台支持就有意义了。因为 MPP 不是一个孤立的软件，而是一种架构选型，这意味着你在选型时更多是在选“哪套平台对 MPP 的实现更贴合我的业务”，而不是在选“哪个数据库支持 MPP”。从这个角度看，MPP 的架构拆解反而是更值得花时间的地方，因为无论底层是哪家系统，它们的核心模型基本一致，理解了共性，再看差异就是分分钟的事。

2. MPP 的核心架构拆解

2.1 三个关键角色：协调节点、计算节点、存储层

一套标准的 MPP 架构里，无论外观怎么变，内部基本都跑不了这三个角色。

协调节点（Coordinator，有的系统叫 Master、Leader、Query Planner）负责接收用户的 SQL，做语法解析、逻辑优化、生成执行计划，然后把计划分发到各个计算节点上执行。它不存储真正的业务数据，或者说只有元数据、统计信息、分布策略这类轻量数据。这里很多人会有个误区，以为协调节点就是瓶颈，其实在成熟的 MPP 系统里，协调节点的作用更接近“指挥中枢”，而不是“数据搬运工”。它负责拆任务，但不负责算数据，数据还是在各个计算节点本地完成的，这样协调节点的压力就能控制在一定范围内。

计算节点（Segment、Worker、Executor）是最核心的角色。它们各自持有数据的一部分，通常是以分片（Shard）或分区（Partition）的形式存储。当一个查询被协调节点拆分后，每个计算节点只需要处理自己本地的那份数据，这个过程叫本地计算（Local Compute），也是 MPP 能获得线性扩展能力的基础。

存储层在 MPP 里有两种形态：一种是存储和计算耦合的本地盘模式，像 Greenplum、ClickHouse 集群，数据直接落在各节点的本地存储上，数据分布策略决定了数据落在哪些节点；另一种是存储和计算分离的模式，像云数仓 Redshift Spectrum、Snowflake，数据放在对象存储上，计算节点按需加载数据到本地缓存。后一种在弹性扩缩容上更有优势，但数据传输的效率往往成为新的瓶颈，这也是为什么云厂商都在搞缓存亲和性和数据本地性优化。

2.2 数据分布策略：分布键是 MPP 的灵魂

如果说协调节点是 MPP 的大脑，那分布键就是血液。MPP 的数据分布策略直接决定了后续所有查询的性能表现。以 Greenplum 为例，建表时通过 DISTRIBUTED BY 指定分布键，数据会根据该键的哈希值散列到各个 Segment 节点上；如果不指定，系统会默认按第一个字段的哈希分布。这个分布键的选择极其讲究，因为它决定了关联查询时数据能否在本地完成。

举个例子，一个订单表和一个订单明细表，如果两张表都用“订单ID”作为分布键，那么在关联查询时，每个计算节点上都能找到自己本地对应的订单和明细数据，整条关联链路完全走本地执行，不需要任何跨节点数据传输。反之，如果订单表按订单ID分布，明细表按商品ID分布，那关联时系统就得把明细表的数据按订单ID重新洗牌（Redistribute）到对应节点上，这一下会带来巨大的网络开销，查询可能从秒级直接变成分钟级。

这种“按分布键对齐”的设计，在 MPP 术语里叫 co-located join。不仅是关联，分组聚合、去重这类操作同样受分布键影响。比如要按用户维度做聚合，用户ID作为分布键时，每个节点只需要聚合本地的那部分用户，完全不需要 shuffle 数据。所以，分布键的选择绝不是建表时随便填一个字段那么简单，它需要结合业务最常见的查询模式来做设计。这也是我后面要重点讲的实操要点之一。

2.3 为什么 Shared-Nothing 架构是 MPP 的主流

MPP 领域最经典的架构分类是 Shared-Nothing 和 Shared-Disk。Shared-Disk 指的是所有计算节点共享同一套存储系统，比如 Oracle RAC，数据只有一份，所有节点都能访问，但为了保证一致性，需要额外的锁机制和缓存融合机制，这在高并发下非常容易出现阻塞。Shared-Nothing 指的是每个节点独享自己的 CPU、内存和磁盘，节点之间只通过网络交换数据，不存在共享存储的竞争问题。

MPP 数据库绝大多数都采用了 Shared-Nothing，原因很直接：第一，扩展性更好，加一个节点，数据就多一份分布落点，计算能力跟着线性增长，不需要考虑存储层面的共享瓶颈；第二，数据本地性更好，每个节点只需要处理本地数据，不需要远程读取，I/O 延迟大幅降低；第三，故障隔离更好，某个节点宕机，其他节点还可以继续工作，配合副本机制可以实现高可用。

当然 Shared-Nothing 也有代价。数据需要冗余多份，存储成本高一些；节点间通信依赖网络质量，万兆网卡和低延迟交换机几乎是标配；数据重分布的操作代价也比较大，比如集群扩容时要重新平衡数据，如果节点间传输的数据量巨大，这个过程可能持续数小时。但整体上看，Shared-Nothing 在大规模并行计算场景下依然是性价比最高的选择，这也是从 Teradata 到 Greenplum，再到云上 Snowflake 都坚持这一架构的根本原因。

2.4 控制平面与数据平面的分离

成熟的 MPP 系统在设计上会把控制平面和数据平面分开。控制平面处理元数据、锁管理、会话管理、调度决策，数据平面负责数据的存储、传输和计算。这种分离带来的好处非常实际：控制平面负载很轻，即使集群规模很大，协调节点也能轻松应对；数据平面则可以充分水平扩展，每个计算节点独立处理自己的数据分片，互不干扰。

以 Greenplum 为例，控制平面由 Master 节点承担，数据平面由多个 Segment 节点构成。Master 节点的硬件要求反而没有那么夸张，因为它的职责只是接收 SQL、生成计划、汇总结果，真正耗资源的计算都发生在 Segment 上。这个架构设计的另一个好处是，在做性能调优时，定位问题会清晰很多：如果查询计划阶段耗时高，问题大概率在控制平面；如果执行阶段耗时高，再去看数据平面的节点负载和网络传输。

3. 平台支持全景：从传统数仓到大数据库生态再到云上数仓

3.1 传统数仓阵营里，MPP 是怎么站稳脚跟的

MPP 在传统数据仓库领域的代表有 Teradata、Vertica、Greenplum、Netezza 等。Teradata 是鼻祖级的存在，1990 年代就开始大规模应用在金融、电信、零售行业，它的节点间通信机制和优化器设计影响了后来很多产品。Teradata 的架构是典型的 Shared-Nothing，每个节点也叫 AMP，数据按主索引分布在各个 AMP 上，这个设计和 Greenplum 的分布键几乎是一个逻辑。

Vertica 很有意思，它是列式存储和 MPP 结合的典范，最早源自 C-Store 研究项目，后来被 HP 收购，现在是 Micro Focus 旗下的产品。Vertica 最大的特点是压缩率极高，列式存储配合高级压缩算法，相同的数据量比行式存储省 5-10 倍空间，在这个基础上再跑 MPP 查询，I/O 量就明显小下去。

Greenplum 则是开源领域最有代表性的 MPP 数据库，它基于 PostgreSQL 改造，兼容 PostgreSQL 语法，这大概是它能在互联网公司大规模落地的重要原因。Greenplum 在 6.x 版本后引入了增强的 ORCA 优化器，对复杂查询的优化能力大幅提升。但要注意，Greenplum 更像是一个分析型数仓，OLTP 类的高并发点查并不是它的强项。Netezza 则被 IBM 收购，它独特的地方在于使用了 FPGA 加速，在硬件层面做数据过滤和聚合，这个设计理念至今仍有参考意义。

3.2 大数据生态里的 MPP：ClickHouse、Trino、Impala

大数据生态里挂 MPP 名字的系统更多，ClickHouse、Trino（前身 Presto）、Impala 都常被归入 MPP 阵营，但它们的实现风格差别很大。

ClickHouse 是俄罗斯公司 Yandex 开源的列式数据库，它的 MPP 实现方式非常激进。ClickHouse 默认不做跨节点的数据关联，它更鼓励通过预先设计好的分布式表和大宽表来规避 shuffle。ClickHouse 的分布式查询走的是“每个分片独立执行完，再由协调节点合并”的模式，如果查询涉及跨分片的数据关联，性能会退化得非常明显。所以 ClickHouse 在多数场景下是被当作“单机性能极强的分布式聚合引擎”来使用，而不是一个完整的分布式数据仓库。

Trino 则走的是另一条路线，它定位是分布式 SQL 查询引擎，本身不存储数据，数据源可以接 Hive、对象存储、MySQL、PostgreSQL 等。它的 MPP 能力体现在查询执行阶段，数据从数据源并行读入，在内存里完成 join 和 aggregation。Trino 的优势是灵活，能跨多种数据源做联邦查询；劣势则是它完全依赖网络传输数据，如果数据源到引擎的网络带宽不够，查询性能就上不去。

Impala 是 Cloudera 推出的查询引擎，和 Trino 类似，也依赖底层存储如 HDFS 或 S3。Impala 的无共享架构在查询优化和并行执行上做得不错，尤其在搭配 Kudu 时，可以实现分钟级数据更新的分析场景。但它对内存的要求很高，深度分页或者大聚合时，内存溢出是常见的事故源头。

3.3 云数仓对 MPP 的重塑：Snowflake、Redshift、BigQuery

云数仓把 MPP 从“物理集群”变成了“虚拟资源池”，这是对传统架构的一次重大修正。Snowflake 的做法最有代表性：存储层用对象存储，计算层用虚拟 warehouse，多个计算集群可以同时挂载在同一个存储层上，互不共享计算资源，但共享同一份数据。这种架构下，扩缩容只是启停虚拟计算集群的事，按需计费，而且读写隔离做得很好，不会出现一个慢查询拖垮其他查询的情况。

Redshift 是 AWS 的老牌数仓，它的核心用的是基于 PostgreSQL 改造的 MPP 引擎。Redshift 早期是典型的 Shared-Nothing，节点挂本地存储；后来推出 RA3 节点类型，把数据落地到 S3 并引入本地缓存，走向了存储计算分离的方向。Redshift 的分布键和排序键设计非常关键，和 Greenplum 的分布键是同一个逻辑，但 Redshift 还额外增加了分布方式的选择，比如 ALL 分布适合小表广播，EVEN 分布适合按顺序轮询，KEY 分布则是哈希分布。

BigQuery 则是 Google 的云数仓，它的 MPP 能力藏在柱状存储和分布式执行引擎 Dremel 的背后。BigQuery 对用户屏蔽了分片和节点概念，用户只管写 SQL，系统自动调度执行。它的优化器依赖统计信息自动选择执行策略，因此用户不需要手动指定分布键，但反过来也意味着，如果表数据的统计信息陈旧，执行计划可能不理想。

云数仓的共性趋势是存储和计算分离、弹性扩缩容、按量计费，这些本质上都是 MPP 架构的延伸和优化，只是把资源管理的维度从物理节点提升到了虚拟资源池。对用户来说，运维复杂度降低了很多，但架构理解和查询优化的工作量并没有减少，反而因为屏蔽了底层细节，更考验工程师对执行计划的把握。

3.4 一个真实例子：MPP 引擎处理一条查询的全流程

为了更直观地理解 MPP 的工作流程，我用 Greenplum 处理一条 SQL 来串一遍整个过程。假设有两张表：用户表包含用户ID、注册城市、注册时间；订单表包含订单ID、用户ID、订单金额、下单时间。查询需求是统计每个城市的订单总额。

这条 SQL 到达 Master 节点后，先是解析和验证，生成语法树，然后走优化器。优化器会做两件事：代价估算和执行计划生成。这里关键的点是，优化器需要知道两张表的分布键是什么。如果用户表按用户ID分布，订单表也按用户ID分布，那优化器会认为这种 join 可以走本地关联，于是采用 co-located join 策略，每个 Segment 节点只处理本地那部分用户的订单。之后按注册城市做分组聚合，每个 Segment 节点本地做一次聚合，得到部分结果，然后把结果发回 Master，Master 再做最终合并，返回给客户端。

如果分布键不匹配，执行计划里就会多出一步 Redistribute 或者 Broadcast。Redistribute 是把一张表的数据按目标字段重新哈希后发送到对应节点；Broadcast 则是把小表复制到所有节点。这两种数据移动都会增大网络开销，也是 MPP 查询变慢最常见的可视化原因。通过 EXPLAIN 查看执行计划时，如果看到运动节点（Motion）非常多，就该怀疑分布键设计是否有问题了。

另外，MPP 执行还有一个值得注意的细节——物化中间结果。有些 MPP 引擎会把 shuffle 的中间结果写磁盘，Greenplum 在内存不足时也会做磁盘溢出，这会进一步放大 I/O 开销。所以，控制中间结果集的大小，比如尽早做过滤、避免 SELECT 全字段、尽量在聚合前压缩数据量，是 MPP 查询优化的重要思路。

4. 实操过程与核心环节实现

4.1 环境选型与节点规划

在规划一套 MPP 集群时，第一个要决定的是“要不要上 MPP”，而不是“上哪个 MPP”。当数据量在几百 GB 到几个 TB 级别、查询模式以 SQL 聚合分析为主、对实时写入没有极端要求时，MPP 是一个非常合理的选择。但如果数据量只有几十 GB，且频繁的并发点查占比很高，传统的关系型数据库或者单机 PostgreSQL 反而是更好的选择。

选型确定之后，节点规划有一些实战经验可以分享。计算节点数量和 CPU 核数的配比，要结合查询复杂度来看。一般建议单个 Segment 节点分配 8 核到 16 核，内存和 CPU 核心数按 8GB 到 16GB 每核心来配。比如一个 4 节点的 Greenplum 集群，每个节点 16 核、128GB 内存，总共 64 核、512GB 内存，这样的规模应对 5TB 左右的数仓数据是够用的。

另外要考虑网络。MPP 集群的节点间通信对网络延迟和带宽非常敏感，强烈建议上万兆网络。我见过一个集群因为用了千兆网络，结果在数据重分布阶段网络成了瓶颈，整个集群跑一个跨节点的 join 都要十几分钟，后来换成万兆网络，同一个查询只需要不到一分钟，这个差距非常夸张。

4.2 建表语句里的分布键设计现场

在建表时，分布键的选择需要结合业务的实际查询模式。一个来自生产环境的经验做法是：找出查询频率最高的三张表和它们最常用的关联条件，把这些关联字段作为分布键的首选。比如前面的用户表和订单表，如果订单表是事实表，用户表是维度表，那么订单表按用户ID分布，用户表也按用户ID分布，就能让最常见的关联查询走本地关联。

另一个关键技巧是处理数据倾斜。如果分布键的取值分布不均，比如用户ID集中在少数几个值上（例如某个头部用户贡献了绝大多数订单），那么这些热点数据会全部落到同一个节点上，导致该节点的负载远高于其他节点，形成“木桶效应”。解决方法是使用复合分布键，或者在前缀字段上增加一个随机因子，也可以在建模时把大用户的数据单独分桶处理。简单的检查方法是执行一个“SELECT 分布键, COUNT(*) FROM 表 GROUP BY 分布键”的查询，观察各个取值的数据量，如果发现有明显的长尾分布，就要考虑调整分布策略。

在 Redshift 里，还有一个 ALL 分布的选择。对于数据量较小的维度表，比如几百 MB 的国家表、城市表，直接用 ALL 分布在每个节点都放一份全量数据，join 时就可以完全避免广播操作。这个技巧虽然简单，但在实际优化中的效果非常显著。

4.3 查询优化：从执行计划里找运动节点

在实际做性能调优时，第一件事永远是看执行计划。以 Greenplum 为例，EXPLAIN ANALYZE 输出中的关键信息有三个：每步操作的行数估算和实际行数、Motion 的类型和行数、以及每个节点的执行耗时。Motion 在 Greenplum 执行计划里就是数据移动的标志，如果在计划里看到很多 Redistribute Motion 或者 Broadcast Motion，且涉及的行数很大，那这个查询必然快不了。

一个经常被忽略的问题是统计信息的时效性。MPP 优化器依赖统计信息来做代价估算，如果一张千万级的表从创建后就没跑过 ANALYZE，优化器可能认为它是空表，或者在过滤条件上严重低估行数，导致选错 join 顺序。比如一张大事实表和维度表关联，维度表过滤后的数据量被低估了 10 倍，优化器就可能选择把维度表广播到所有节点，产生大量无效数据传输。解决办法是定期对关键表执行 ANALYZE，以及在大批量数据导入后立刻做一次统计信息更新。

另外，MPP 查询中常见的高成本操作是“带 ORDER BY 的聚合”和“窗口函数”。窗口函数在 MPP 下的执行往往需要把数据按窗口字段重分布，这是一个全量数据洗牌的过程。如果窗口函数用得太随意，比如 OVER (PARTITION BY 某个高基数字段)，那代价极高。优化思路是，提前过滤数据、只在所需的数据范围上做窗口计算，或者拆分成更小的数据集分别处理再合并结果。

4.4 资源管理：队列与并发控制

MPP 集群的资源不是一个无限平摊的资源池，每个查询都会消耗一定配额。Greenplum 里的资源队列（Resource Queue）就是用来控制并发的，它定义了每个队列的 CPU、内存、并发数量限制。生产环境里常犯的错误是，把所有查询都放进默认队列，也不限制并发数，结果几个大查询同时跑，内存直接耗尽，集群状态瞬间变得不可用。

合适的做法是把查询按业务优先级分成几个队列：实时报表一个队列，并发数限制在 5 个以内，内存配额给足；批量任务一个队列，并发数 2-3 个，执行时间长也没关系；临时查询一个队列，优先级最低。这样即使有人提交了一个跑 2 小时的大查询，也不会把实时报表的通道堵死。Redshift 里也有对应的 WLM（Workload Management）队列配置，原理完全一致。

还有一个实践中很有效的做法是设置 statement_mem 或类似的查询内存限制，防止单个查询吃掉整个节点内存。大查询如果内存不足，可以接受它落磁盘来换稳定性，但绝不能让一个失控查询把整个集群搞挂。

4.5 常见问题与排查技巧实录

MPP 集群的常见故障，我按大类整理了一份速查表：

这里面最值得强调的是第一个问题——数据倾斜。倾斜问题的隐蔽性强，集群看起来所有节点都在工作，但只有一个节点负载接近 100%，其他节点闲得发呆。排查起来也简单，Ganglia、Prometheus 这类监控工具看节点负载图，对比各节点 CPU 曲线的差异，如果一条线竖得老高而两侧都是平线，基本就是倾斜无疑了。之前在生产环境处理过一个问题，一个按商品维度统计销量的查询，某个头部商品的数据占了全表 35%，这一个值让单节点负载比平均高出 4 倍，查询从预期的 30 秒拖到了 5 分钟。后来把分布键改成了“商品ID + 一个城市字段”的复合键，让大数据量的商品也能在不同节点上散开，查询恢复到了 40 秒以内。

第二个要提的坑是“MPP 未必比单机快”。当数据量不大、单机完全能放下时，MPP 的网络通信开销反而会让性能更差。我有一次在同一套数据上对比测试，数据量 200GB，MPP 集群是 4 节点，单机是 64 核大内存。一个中等复杂度的 join 聚合查询，MPP 跑了 45 秒，单机 PostgreSQL 只跑了 28 秒。原因很简单：MPP 执行计划里有两处 Redistribute Motion，数据传输占了大半时间，而这个查询在单机上完全不需要移动数据。所以，MPP 的“快”是有前提的：数据量足够大到单机无法合理承载，或者查询本身能通过并行化受益。数据量小的时候，不要迷信分布式。

第三个是关于并发和慢查询互相干扰的典型事故。某个周五晚上，一条数据清洗 SQL 和线上报表查询同时运行，清洗任务一次性 UPDATE 了全表 80% 的行，这个 UPDATE 在 MPP 里会生成巨大的中间结果，并且锁定大量行，导致线上报表查询被阻塞。最终的结果是清洗任务运行了 3 小时，期间线上报表一直超时。事后复盘下来，核心问题是没做资源隔离和锁管理。后来把清洗任务放到专门的维护窗口，并且提交前加上超时控制和锁等待时间限制，这类问题就再没出现过。

5. 继续深挖的两个方向

其实聊到这里，MPP 的基本盘已经说完了：架构上理解 Shared-Nothing 和分布键，平台上理解各家的差异，实操上理解执行计划和资源管理。但如果真想在这一块继续深入，还有两个方向值得花时间。

第一个方向是“MPP 和 NewSQL”的边界。MPP 在分析型场景里有统治力，但在高并发事务场景里表现不理想。TiDB、OceanBase 这类 NewSQL 数据库虽然也用了分布式存储和计算分离的思路，但它们的目标是兼顾 OLTP 和 OLAP，执行引擎的设计和 MPP 有本质差异。理解这个边界，对做技术选型的人非常重要——不是说分布式数据库就能解决所有问题，选型的关键前提要厘清“这个系统处理的是什么类型的查询”。

第二个方向是“湖仓一体”里的 MPP 角色。数据湖和数据仓库的界限在模糊，像 Trino、Hive 这类引擎已经可以把数据湖文件当作源来做 MPP 查询，Doris、StarRocks 也把数据湖联邦查询做成了常态化能力。在这个背景下，MPP 的定位不再局限于数仓内部，它正在变成一个统一查询计算层。这个演进非常快，值得持续跟踪。

从我个人实际应用的角度来说，最好的学习方式不是在文档里背概念，而是找一个真实的业务场景，拿一套小规模的 MPP 环境，亲手建表、设计分布键、跑 EXPLAIN ANALYZE 去观察 Motion，再故意选错一次分布键感受一下性能回退。这个过程走一遍，你对 MPP 的理解会远超读十篇文章。最后再分享一个小经验：MPP 集群里执行计划里的 Motion 数量，永远和性能成反比，优化目标就是尽可能减少数据移动，所有的分布键设计、SQL 改写、统计信息更新，本质上都是围绕这一件事在转。