这两天搬家，身体很劳累，脑子算是没闲着。在把货物搬上楼的过程中，我琢磨了个自认为很高效的方法，本质和流式处理很像。

需求与尝试

一车货物，零零散散打了些包，停在楼下，需要搬到五楼去。劳力有三人。一开始的方案是每个人自己拿几样东西，自管自上楼去，再下楼来拿下一趟。搬了几趟后，有以下一些问题：
1. 搬运过程中，累的不是手臂，而是脚。光爬几次五楼，腿已经先受不了了。
2. 过程中为了方便，楼下车不锁，楼上门不关，这是潜在的一种风险因子。
3. 每个人在车上和楼上分别会花些时间整理货物，前者是为了携带，后者是为了摆放

流式方案

我给出的搬运方案其实也很简单，一个人负责把货物从车上运下来搬到一楼门口，另一个人负责把一楼的货物搬到三楼，另一个人负责把三楼的货物搬到五楼。实践了近二十次，效率比之前高很多，疲劳程度也有所减少。

分析

这个方案里有几个很明显的优势：
1. 一个人专门选择合适(体积和重量)的货物打包，后两人不必整顿零散的包裹
2. 每一个人搬运不超过两层，搬完后走下楼是一段喘息的时机，减缓爬楼梯的疲惫
3. 爬楼梯的人互相可以”照顾”，即爬五楼的如果动作快可以下到二楼去取货，爬三楼的有余力可以把货物放三楼半上让五楼的少走一段
4. 楼下车不用锁，一楼的人在更短时间内可以折返；楼上门不用关，五楼的人在很短时间内可以回去，并花部分时间整顿包裹
5. 有一个人不用爬楼梯，且三人不用走多余的趟次，从下往上顺序结束自己的任务

本质上这种搬运方式就是流水线，每个人各司其职，让每一堆货物从车搬上楼的延时最低，同时，把人看做计算资源的话，爬楼梯和下楼梯是两类处理任务，类似前半段是CPU密集型的，后半段CPU使用率不高，只有一些IO开销，所以人不会感觉太累。

这种方式还有几个别的优势。它有一种类似”背压”的机制：上层的人搬运的快慢可由下层的人感知，从而调节自身的搬运速度，从而影响整体延时。还有一点是计算单元之间存在控制消息：一个人告诉其他人”最后一趟了”或者”这趟好重”，其他人可以对应做出调节。最后一点，三个人的总体能是共享的：像我之前说的，搬得快的人可以为慢的人多分担一些楼梯步数，在每一趟货物的运输过程中互相帮助，整体的资源利用率可以达到比较优。