高并發(fā)也算是這幾年的熱門(mén)詞匯了，尤其在互聯(lián)網(wǎng)圈，開(kāi)口不聊個(gè)高并發(fā)問(wèn)題，都不好意思出門(mén)。高并發(fā)有那么邪乎嗎?動(dòng)不動(dòng)就千萬(wàn)并發(fā)、億級(jí)流量，聽(tīng)上去的確挺嚇人。但仔細(xì)想想，這么大的并發(fā)與流量不都是通過(guò)路由器來(lái)的嗎?

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一、一切源自網(wǎng)卡

高并發(fā)的流量通過(guò)低調(diào)的路由器進(jìn)入我們系統(tǒng)，第一道關(guān)卡就是網(wǎng)卡，網(wǎng)卡怎么抗住高并發(fā)?這個(gè)問(wèn)題壓根就不存在，千萬(wàn)并發(fā)在網(wǎng)卡看來(lái)，一樣一樣的，都是電信號(hào)，網(wǎng)卡眼里根本區(qū)分不出來(lái)你是千萬(wàn)并發(fā)還是一股洪流，所以衡量網(wǎng)卡牛不牛都說(shuō)帶寬，從來(lái)沒(méi)有并發(fā)量的說(shuō)法。

網(wǎng)卡位于物理層和鏈路層，最終把數(shù)據(jù)傳遞給網(wǎng)絡(luò)層(IP層)，在網(wǎng)絡(luò)層有了IP地址，已經(jīng)可以識(shí)別出你是千萬(wàn)并發(fā)了，所以搞網(wǎng)絡(luò)層的可以自豪的說(shuō)，我解決了高并發(fā)問(wèn)題，可以出來(lái)吹吹牛了。誰(shuí)沒(méi)事搞網(wǎng)絡(luò)層呢?主角就是路由器，這玩意主要就是玩兒網(wǎng)絡(luò)層。

二、一頭霧水

非專(zhuān)業(yè)的我們，一般都把網(wǎng)絡(luò)層(IP層)和傳輸層(TCP層)放到一起，操作系統(tǒng)提供，對(duì)我們是透明的，很低調(diào)、很靠譜，以至于我們都把他忽略了。

吹過(guò)的牛是從應(yīng)用層開(kāi)始的，應(yīng)用層一切都源于Socket，那些千萬(wàn)并發(fā)最終會(huì)經(jīng)過(guò)傳輸層變成千萬(wàn)個(gè)Socket，那些吹過(guò)的牛，不過(guò)就是如何快速處理這些Socket。處理IP層數(shù)據(jù)和處理Socket究竟有啥不同呢?

三、沒(méi)有連接，就沒(méi)用等待

最重要的一個(gè)不同就是IP層不是面向連接的，而Socket是面向連接的，IP層沒(méi)有連接的概念，在IP層，來(lái)一個(gè)數(shù)據(jù)包就處理一個(gè)，不用瞻前也不用顧后;而處理Socket，必須瞻前顧后，Socket是面向連接的，有上下文的，讀到一句我愛(ài)你，激動(dòng)半天，你不前前后后地看看，就是瞎激動(dòng)了。

你想前前后后地看明白，就要占用更多的內(nèi)存去記憶，就要占用更長(zhǎng)的時(shí)間去等待;不同連接要搞好隔離，就要分配不同的線程(或者協(xié)程)。所有這些都解決好，貌似還是有點(diǎn)難度的。

四、感謝操作系統(tǒng)

操作系統(tǒng)是個(gè)好東西，在Linux系統(tǒng)上，所有的IO都被抽象成了文件，網(wǎng)絡(luò)IO也不例外，被抽象成Socket，但是Socket還不僅是一個(gè)IO的抽象，它同時(shí)還抽象了如何處理Socket，最著名的就是select和epoll了，知名的nginx、netty、redis都是基于epoll搞的，這仨家伙基本上是在千萬(wàn)并發(fā)領(lǐng)域必備神技。

但是多年前，Linux只提供了select的，這種模式能處理的并發(fā)量非常小，而epoll是專(zhuān)為高并發(fā)而生的，感謝操作系統(tǒng)。不過(guò)操作系統(tǒng)沒(méi)有解決高并發(fā)的所有問(wèn)題，只是讓數(shù)據(jù)快速地從網(wǎng)卡流入我們的應(yīng)用程序，如何處理才是老大難。

操作系統(tǒng)的使命之一就是最大限度的發(fā)揮硬件的能力，解決高并發(fā)問(wèn)題，這也是最直接、最有效的方案，其次才是分布式計(jì)算。前面我們提到的nginx、netty、redis都是最大限度發(fā)揮硬件能力的典范。如何才能最大限度的發(fā)揮硬件能力呢?

五、核心矛盾

要最大限度的發(fā)揮硬件能力，首先要找到核心矛盾所在。我認(rèn)為，這個(gè)核心矛盾從計(jì)算機(jī)誕生之初直到現(xiàn)在，幾乎沒(méi)有發(fā)生變化，就是CPU和IO之間的矛盾。

CPU以摩爾定律的速度野蠻發(fā)展，而IO設(shè)備(磁盤(pán)，網(wǎng)卡)卻乏善可陳。龜速的IO設(shè)備成為性能瓶頸，必然導(dǎo)致CPU的利用率很低，所以提升CPU利用率幾乎成了發(fā)揮硬件能力的代名詞。

六、中斷與緩存

CPU與IO設(shè)備的協(xié)作基本都是以中斷的方式進(jìn)行的，例如讀磁盤(pán)的操作，CPU僅僅是發(fā)一條讀磁盤(pán)到內(nèi)存的指令給磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)，之后就立即返回了，此時(shí)CPU可以接著干其他事情，讀磁盤(pán)到內(nèi)存本身是個(gè)很耗時(shí)的工作，等磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)執(zhí)行完指令，會(huì)發(fā)個(gè)中斷請(qǐng)求給CPU，告訴CPU任務(wù)已經(jīng)完成，CPU處理中斷請(qǐng)求，此時(shí)CPU可以直接操作讀到內(nèi)存的數(shù)據(jù)。

中斷機(jī)制讓CPU以最小的代價(jià)處理IO問(wèn)題，那如何提高設(shè)備的利用率呢?答案就是緩存。

操作系統(tǒng)內(nèi)部維護(hù)了IO設(shè)備數(shù)據(jù)的緩存，包括讀緩存和寫(xiě)緩存，讀緩存很容易理解，我們經(jīng)常在應(yīng)用層使用緩存，目的就是盡量避免產(chǎn)生讀IO。

寫(xiě)緩存應(yīng)用層使用的不多，操作系統(tǒng)的寫(xiě)緩存，完全是為了提高IO寫(xiě)的效率。操作系統(tǒng)在寫(xiě)IO的時(shí)候會(huì)對(duì)緩存進(jìn)行合并和調(diào)度，例如寫(xiě)磁盤(pán)會(huì)用到電梯調(diào)度算法。

七、高效利用網(wǎng)卡

高并發(fā)問(wèn)題首先要解決的是如何高效利用網(wǎng)卡。網(wǎng)卡和磁盤(pán)一樣，內(nèi)部也是有緩存的，網(wǎng)卡接收網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，先存放到網(wǎng)卡緩存，然后寫(xiě)入操作系統(tǒng)的內(nèi)核空間(內(nèi)存)，我們的應(yīng)用程序則讀取內(nèi)存中的數(shù)據(jù)，然后處理。

除了網(wǎng)卡有緩存外，TCP/IP協(xié)議內(nèi)部還有發(fā)送緩沖區(qū)和接收緩沖區(qū)以及SYN積壓隊(duì)列、accept積壓隊(duì)列。

這些緩存，如果配置不合適，則會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題。例如在TCP建立連接階段，如果并發(fā)量過(guò)大，而nginx里面socket的backlog設(shè)置的值太小，就會(huì)導(dǎo)致大量連接請(qǐng)求失敗。

如果網(wǎng)卡的緩存太小，當(dāng)緩存滿(mǎn)了后，網(wǎng)卡會(huì)直接把新接收的數(shù)據(jù)丟掉，造成丟包。當(dāng)然如果我們的應(yīng)用讀取網(wǎng)絡(luò)IO數(shù)據(jù)的效率不高，會(huì)加速網(wǎng)卡緩存數(shù)據(jù)的堆積。如何高效讀取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呢?目前在Linux上廣泛應(yīng)用的就是epoll了。

操作系統(tǒng)把IO設(shè)備抽象為文件，網(wǎng)絡(luò)被抽象成了Socket，Socket本身也是一個(gè)文件，所以可以用read/write方法來(lái)讀取和發(fā)送網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。在高并發(fā)場(chǎng)景下，如何高效利用Socket快速讀取和發(fā)送網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呢?

要想高效利用IO，就必須在操作系統(tǒng)層面了解IO模型，在《UNIX網(wǎng)絡(luò)編程》這本經(jīng)典著作里，總結(jié)了五種IO模型，分別是阻塞式IO，非阻塞式IO，多路復(fù)用IO，信號(hào)驅(qū)動(dòng)IO和異步IO。

八、阻塞式IO

我們以讀操作為例，當(dāng)我們調(diào)用read方法讀取Socket上的數(shù)據(jù)時(shí)，如果此時(shí)Socket讀緩存是空的(沒(méi)有數(shù)據(jù)從Socket的另一端發(fā)過(guò)來(lái))，操作系統(tǒng)會(huì)把調(diào)用read方法的線程掛起，直到Socket讀緩存里有數(shù)據(jù)時(shí)，操作系統(tǒng)再把該線程喚醒。

當(dāng)然，在喚醒的同時(shí)，read方法也返回了數(shù)據(jù)。我理解所謂的阻塞，就是操作系統(tǒng)是否會(huì)掛起線程。

九、非阻塞式IO

而對(duì)于非阻塞式IO，如果Socket的讀緩存是空的，操作系統(tǒng)并不會(huì)把調(diào)用read方法的線程掛起，而是立即返回一個(gè)EAGAIN的錯(cuò)誤碼，在這種情景下，可以輪詢(xún)r(jià)ead方法，直到Socket的讀緩存有數(shù)據(jù)則可以讀到數(shù)據(jù)，這種方式的缺點(diǎn)非常明顯，就是消耗大量的CPU。

十、多路復(fù)用IO

對(duì)于阻塞式IO，由于操作系統(tǒng)會(huì)掛起調(diào)用線程，所以如果想同時(shí)處理多個(gè)Socket，就必須相應(yīng)地創(chuàng)建多個(gè)線程，線程會(huì)消耗內(nèi)存，增加操作系統(tǒng)進(jìn)行線程切換的負(fù)載，所以這種模式不適合高并發(fā)場(chǎng)景。有沒(méi)有辦法較少線程數(shù)呢?

非阻塞IO貌似可以解決，在一個(gè)線程里輪詢(xún)多個(gè)Socket，看上去可以解決線程數(shù)的問(wèn)題，但實(shí)際上這個(gè)方案是無(wú)效的，原因是調(diào)用read方法是一個(gè)系統(tǒng)調(diào)用，系統(tǒng)調(diào)用是通過(guò)軟中斷實(shí)現(xiàn)的，會(huì)導(dǎo)致進(jìn)行用戶(hù)態(tài)和內(nèi)核態(tài)的切換，所以很慢。

但是這個(gè)思路是對(duì)的，有沒(méi)有辦法避免系統(tǒng)調(diào)用呢?有，就是多路復(fù)用IO。

在Linux系統(tǒng)上select/epoll這倆系統(tǒng)API支持多路復(fù)用IO，通過(guò)這兩個(gè)API，一個(gè)系統(tǒng)調(diào)用可以監(jiān)控多個(gè)Socket，只要有一個(gè)Socket的讀緩存有數(shù)據(jù)了，方法就立即返回，然后你就可以去讀這個(gè)可讀的Socket了，如果所有的Socket讀緩存都是空的，則會(huì)阻塞，也就是將調(diào)用select/epoll的線程掛起。

所以select/epoll本質(zhì)上也是阻塞式IO，只不過(guò)他們可以同時(shí)監(jiān)控多個(gè)Socket。

1. select和epoll的區(qū)別

為什么多路復(fù)用IO模型有兩個(gè)系統(tǒng)API?我分析原因是，select是POSIX標(biāo)準(zhǔn)中定義的，但是性能不夠好，所以各個(gè)操作系統(tǒng)都推出了性能更好的API，如Linux上的epoll、Windows上的IOCP。

至于select為什么會(huì)慢，大家比較認(rèn)可的原因有兩點(diǎn)，一點(diǎn)是select方法返回后，需要遍歷所有監(jiān)控的Socket，而不是發(fā)生變化的Ssocket，還有一點(diǎn)是每次調(diào)用select方法，都需要在用戶(hù)態(tài)和內(nèi)核態(tài)拷貝文件描述符的位圖(通過(guò)調(diào)用三次copy_from_user方法拷貝讀、寫(xiě)、異常三個(gè)位圖)。epoll可以避免上面提到的這兩點(diǎn)。

2. Reactor多線程模型

在Linux操作系統(tǒng)上，性能最為可靠、穩(wěn)定的IO模式就是多路復(fù)用，我們的應(yīng)用如何能夠利用好多路復(fù)用IO呢?經(jīng)過(guò)前人多年實(shí)踐總結(jié)，搞了一個(gè)Reactor模式，目前應(yīng)用非常廣泛，著名的Netty、Tomcat NIO就是基于這個(gè)模式。

Reactor的核心是事件分發(fā)器和事件處理器，事件分發(fā)器是連接多路復(fù)用IO和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理的中樞，核心就是監(jiān)聽(tīng)Socket事件(select/epoll_wait)，然后將事件分發(fā)給事件處理器，事件分發(fā)器和事件處理器都可以基于線程池來(lái)做。

需要重點(diǎn)提一下的是，在Socket事件中主要有兩大類(lèi)事件，一個(gè)是連接請(qǐng)求，另一個(gè)是讀寫(xiě)請(qǐng)求，連接請(qǐng)求成功處理之后會(huì)創(chuàng)建新的Socket，讀寫(xiě)請(qǐng)求都是基于這個(gè)新創(chuàng)建的Socket。

所以在網(wǎng)絡(luò)處理場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)Reactor模式會(huì)稍微有點(diǎn)繞，但是原理沒(méi)有變化。具體實(shí)現(xiàn)可以參考Doug Lea的《Scalable IO in Java》(http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf)

Reactor原理圖

3. Nginx多進(jìn)程模型

Nginx默認(rèn)采用的是多進(jìn)程模型，Nginx分為Master進(jìn)程和Worker進(jìn)程，真正負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求并處理請(qǐng)求的只有Worker進(jìn)程，所有的Worker進(jìn)程都監(jiān)聽(tīng)默認(rèn)的80端口，但是每個(gè)請(qǐng)求只會(huì)被一個(gè)Worker進(jìn)程處理。

這里面的玄機(jī)是：每個(gè)進(jìn)程在accept請(qǐng)求前必須爭(zhēng)搶一把鎖，得到鎖的進(jìn)程才有權(quán)處理當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。每個(gè)Worker進(jìn)程只有一個(gè)主線程，單線程的好處是無(wú)鎖處理，無(wú)鎖處理并發(fā)請(qǐng)求，這基本上是高并發(fā)場(chǎng)景里面的最高境界了。

(參考http://www.dre.vanderbilt.edu/~schmidt/PDF/reactor-siemens.pdf)

數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)網(wǎng)卡、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議中間件(Tomcat、Netty等)重重關(guān)卡，終于到了我們應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員手里，我們?nèi)绾翁幚磉@些高并發(fā)的請(qǐng)求呢?我們還是先從提升單機(jī)處理能力的角度來(lái)思考這個(gè)問(wèn)題。

4. 突破木桶理論

據(jù)經(jīng)過(guò)網(wǎng)卡、操作系統(tǒng)、中間件(Tomcat、Netty等)重重關(guān)卡，終于到了我們應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員手里，我們?nèi)绾翁幚磉@些高并發(fā)的請(qǐng)求呢?

我們還是先從提升單機(jī)處理能力的角度來(lái)思考這個(gè)問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用的場(chǎng)景中，問(wèn)題的焦點(diǎn)是如何提高CPU的利用率(誰(shuí)叫它發(fā)展的最快呢)，木桶理論講最短的那根板決定水位，那為啥不是提高短板IO的利用率，而是去提高CPU的利用率呢?

這個(gè)問(wèn)題的答案是在實(shí)際應(yīng)用中，提高了CPU的利用率往往會(huì)同時(shí)提高IO的利用率。當(dāng)然在IO利用率已經(jīng)接近極限的條件下，再提高CPU利用率是沒(méi)有意義的。我們先來(lái)看看如何提高CPU的利用率，后面再看如何提高IO的利用率。

5. 并行與并發(fā)

提升CPU利用率目前主要的方法是利用CPU的多核進(jìn)行并行計(jì)算，并行和并發(fā)是有區(qū)別的，在單核CPU上，我們可以一邊聽(tīng)MP3，一邊Coding，這個(gè)是并發(fā)，但不是并行，因?yàn)樵趩魏薈PU的視野，聽(tīng)MP3和Coding是不可能同時(shí)進(jìn)行的。

只有在多核時(shí)代，才會(huì)有并行計(jì)算。并行計(jì)算這東西太高級(jí)，工業(yè)化應(yīng)用的模型主要有兩種，一種是共享內(nèi)存模型，另外一種是消息傳遞模型。

6. 多線程設(shè)計(jì)模式

對(duì)于共享內(nèi)存模型，其原理基本都來(lái)自大師Dijkstra在半個(gè)世紀(jì)前(1965)的一篇論文《Cooperating sequential processes》，這篇論文提出了大名鼎鼎的概念信號(hào)量，Java里面用于線程同步的wait/notify也是信號(hào)量的一種實(shí)現(xiàn)。

大師的東西看不懂，學(xué)不會(huì)也不用覺(jué)得丟人，畢竟大師的嫡傳子弟也沒(méi)幾個(gè)。東洋有個(gè)叫結(jié)城浩的總結(jié)了一下多線程編程的經(jīng)驗(yàn)，寫(xiě)了本書(shū)叫《JAVA多線程設(shè)計(jì)模式》，這個(gè)還是挺接地氣(能看懂)的。下面簡(jiǎn)單介紹一下。

(1) Single Threaded Execution

這個(gè)模式是把多線程變成單線程，多線程在同時(shí)訪問(wèn)一個(gè)變量時(shí)，會(huì)發(fā)生各種莫名其妙的問(wèn)題，這個(gè)設(shè)計(jì)模式直接把多線程搞成了單線程，于是安全了，當(dāng)然性能也就下來(lái)了。最簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)就是利用synchronized將存在安全隱患的代碼塊(方法)保護(hù)起來(lái)。在并發(fā)領(lǐng)域有個(gè)臨界區(qū)(criticalsections)的概念，我感覺(jué)和這個(gè)模式是一回事。

(2) Immutable Pattern

如果共享變量永遠(yuǎn)不變，那就多個(gè)線程訪問(wèn)就沒(méi)有任何問(wèn)題，永遠(yuǎn)安全。這個(gè)模式雖然簡(jiǎn)單，但是用的好，能解決很多問(wèn)題。

(3) Guarded Suspension Patten

這個(gè)模式其實(shí)就是等待-通知模型，當(dāng)線程執(zhí)行條件不滿(mǎn)足時(shí)，掛起當(dāng)前線程(等待)，當(dāng)條件滿(mǎn)足時(shí)，喚醒所有等待的線程(通知)，在Java語(yǔ)言里利用synchronized，wait/notifyAll可以很快實(shí)現(xiàn)一個(gè)等待通知模型。結(jié)城浩將這個(gè)模式總結(jié)為多線程版的If，我覺(jué)得非常貼切。

(4) Balking

這個(gè)模式和上個(gè)模式類(lèi)似，不同點(diǎn)是當(dāng)線程執(zhí)行條件不滿(mǎn)足時(shí)直接退出，而不是像上個(gè)模式那樣掛起。這個(gè)用法最大的應(yīng)用場(chǎng)景是多線程版的單例模式，當(dāng)對(duì)象已經(jīng)創(chuàng)建了(不滿(mǎn)足創(chuàng)建對(duì)象的條件)就不用再創(chuàng)建對(duì)象(退出)。

(5) Producer-Consumer

生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式，全世界人都知道。我接觸的最多的是一個(gè)線程處理IO(如查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù))，一個(gè)(或者多個(gè))線程處理IO數(shù)據(jù)，這樣IO和CPU就都能成分利用起來(lái)。如果生產(chǎn)者和消費(fèi)者都是CPU密集型，再搞生產(chǎn)者-消費(fèi)者就是自己給自己找麻煩了。

(6) Read-Write Lock

讀寫(xiě)鎖解決的讀多寫(xiě)少場(chǎng)景下的性能問(wèn)題，支持并行讀，但是寫(xiě)操作只允許一個(gè)線程做。如果寫(xiě)操作非常非常少，而讀的并發(fā)量非常非常大，這個(gè)時(shí)候可以考慮使用寫(xiě)時(shí)復(fù)制(copy on write)技術(shù)，我個(gè)人覺(jué)得應(yīng)該單獨(dú)把寫(xiě)時(shí)復(fù)制單獨(dú)作為一個(gè)模式。

(7) Thread-Per-Message

就是我們經(jīng)常提到的一請(qǐng)求一線程。

(8) Worker Thread

一請(qǐng)求一線程的升級(jí)版，利用線程池解決線程的頻繁創(chuàng)建、銷(xiāo)毀導(dǎo)致的性能問(wèn)題。BIO年代Tomcat就是用的這種模式。

(9) Future

當(dāng)你調(diào)用某個(gè)耗時(shí)的同步方法很心煩，想同時(shí)干點(diǎn)別的事情，可以考慮用這個(gè)模式，這個(gè)模式的本質(zhì)是個(gè)同步變異步的轉(zhuǎn)換器。同步之所以能變異步，本質(zhì)上是啟動(dòng)了另外一個(gè)線程，所以這個(gè)模式和一請(qǐng)求一線程還是多少有點(diǎn)關(guān)系的。

(10) Two-Phase Termination

這個(gè)模式能解決優(yōu)雅地終止線程的需求。

(11) Thread-Specific Storage

線程本地存儲(chǔ)，避免加鎖、解鎖開(kāi)銷(xiāo)的利器，C#里面有個(gè)支持并發(fā)的容器ConcurrentBag就是采用了這個(gè)模式，這個(gè)星球上最快的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池HikariCP借鑒了ConcurrentBag的實(shí)現(xiàn)，搞了個(gè)Java版的，有興趣的同學(xué)可以參考。

(12) Active Object(這個(gè)不講也罷)

這個(gè)模式相當(dāng)于降龍十八掌的最后一掌，綜合了前面的設(shè)計(jì)模式，有點(diǎn)復(fù)雜，個(gè)人覺(jué)得借鑒的意義大于參考實(shí)現(xiàn)。

最近國(guó)人也出過(guò)幾本相關(guān)的書(shū)，但總體還是結(jié)城浩這本更能經(jīng)得住推敲?；诠蚕韮?nèi)存模型解決并發(fā)問(wèn)題，主要問(wèn)題就是用好鎖，但是用好鎖，還是有難度的，所以后來(lái)又有人搞了消息傳遞模型，這個(gè)后面再聊。

基于共享內(nèi)存模型解決并發(fā)問(wèn)題，主要問(wèn)題就是用好鎖，但是用好鎖，還是有難度的，所以后來(lái)又有人搞了消息傳遞模型。

十一、消息傳遞模型

共享內(nèi)存模型難度還是挺大的，而且你沒(méi)有辦法從理論上證明寫(xiě)的程序是正確的，我們總一不小心就會(huì)寫(xiě)出來(lái)個(gè)死鎖的程序來(lái)，每當(dāng)有了問(wèn)題，總會(huì)有大師出來(lái)，于是消息傳遞(Message-Passing)模型橫空出世(發(fā)生在上個(gè)世紀(jì)70年代)，消息傳遞模型有兩個(gè)重要的分支，一個(gè)是Actor模型，一個(gè)是CSP模型。

十二、Actor模型

Actor模型因?yàn)镋rlang聲名鵲起，后來(lái)又出現(xiàn)了Akka。在Actor模型里面，沒(méi)有操作系統(tǒng)里所謂進(jìn)程、線程的概念，一切都是Actor，我們可以把Actor想象成一個(gè)更全能、更好用的線程。

在Actor內(nèi)部是線性處理(單線程)的，Actor之間以消息方式交互，也就是不允許Actor之間共享數(shù)據(jù)，沒(méi)有共享，就無(wú)需用鎖，這就避免了鎖帶來(lái)的各種副作用。

Actor的創(chuàng)建和new一個(gè)對(duì)象沒(méi)有啥區(qū)別，很快、很小，不像線程的創(chuàng)建又慢又耗資源;Actor的調(diào)度也不像線程會(huì)導(dǎo)致操作系統(tǒng)上下文切換(主要是各種寄存器的保存、恢復(fù))，所以調(diào)度的消耗也很小。

Actor還有一個(gè)有點(diǎn)爭(zhēng)議的優(yōu)點(diǎn)，Actor模型更接近現(xiàn)實(shí)世界，現(xiàn)實(shí)世界也是分布式的、異步的、基于消息的、尤其Actor對(duì)于異常(失敗)的處理、自愈、監(jiān)控等都更符合現(xiàn)實(shí)世界的邏輯。

但是這個(gè)優(yōu)點(diǎn)改變了編程的思維習(xí)慣，我們目前大部分編程思維習(xí)慣其實(shí)是和現(xiàn)實(shí)世界有很多差異的(這個(gè)回頭再細(xì)說(shuō))，一般來(lái)講，改變我們思維習(xí)慣的事情，阻力總是超乎我們的想象。

十三、CSP模型

Golang在語(yǔ)言層面支持CSP模型，CSP模型和Actor模型的一個(gè)感官上的區(qū)別是在CSP模型里面，生產(chǎn)者(消息發(fā)送方)和消費(fèi)者(消息接收方)是完全松耦合的，生產(chǎn)者完全不知道消費(fèi)者的存在，但是在Actor模型里面，生產(chǎn)者必須知道消費(fèi)者，否則沒(méi)辦法發(fā)送消息。

CSP模型類(lèi)似于我們?cè)诙嗑€程里面提到的生產(chǎn)者-消費(fèi)者模型，核心的區(qū)別我覺(jué)得在于CSP模型里面有類(lèi)似綠色線程(green thread)的東西，綠色線程在Golang里面叫做協(xié)程，協(xié)程同樣是個(gè)非常輕量級(jí)的調(diào)度單元，可以快速創(chuàng)建而且資源占用很低。

Actor在某種程度上需要改變我們的思維方式，而CSP模型貌似沒(méi)有那么大動(dòng)靜，更容易被現(xiàn)在的開(kāi)發(fā)人員接受，都說(shuō)Golang是工程化的語(yǔ)言，在Actor和CSP的選擇上，也可以看到這種體現(xiàn)。

十四、多樣世界

除了消息傳遞模型，還有事件驅(qū)動(dòng)模型、函數(shù)式模型。事件驅(qū)動(dòng)模型類(lèi)似于觀察者模式，在Actor模型里面，消息的生產(chǎn)者必須知道消費(fèi)者才能發(fā)送消息，而在事件驅(qū)動(dòng)模型里面，事件的消費(fèi)者必須知道消息的生產(chǎn)者才能注冊(cè)事件處理邏輯。

Akka里消費(fèi)者可以跨網(wǎng)絡(luò)，事件驅(qū)動(dòng)模型的具體實(shí)現(xiàn)如Vertx里，消費(fèi)者也可以訂閱跨網(wǎng)絡(luò)的事件，從這個(gè)角度看，大家都在取長(zhǎng)補(bǔ)短。

【本文來(lái)自51CTO專(zhuān)欄作者張開(kāi)濤的微信公眾號(hào)(開(kāi)濤的博客)，公眾號(hào)id: kaitao-1234567】

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