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  • 除了异步IO的支持之外,Swoole为PHP多进程的模式设计了多个并发数据结构和IPC通信机制,可以大大简化多进程并发编程的工作。其中包括了并发原子计数器,并发HashTable,Channel,Lock,进程间通信IPC等丰富的功能...
  • 刚开始学习网络编程的时候,就会碰到这几个概念。将道理这几个概念真的很...异步方法调用或异步方法模式是(多线程)面向对象程序设计中用于异步调用对象的潜在的长期运行方法的一种设计模式[1]。 它等价于Allan Verm

    刚开始学习网络编程的时候,就会碰到这几个概念。将道理这几个概念真的很容易让人一脸懵逼。我还是把之前的理解整理一下吧,免得以后碰到这个又会一脸懵逼。先摘录一段维基的解释:


    维基百科,自由的百科全书

    异步方法调用异步方法模式是(多线程)面向对象程序设计中用于异步调用对象的潜在的长期运行方法的一种设计模式[1]。 它等价于Allan Vermeulen提出的IOU模式[2][3]。 基于事件的异步模式异步方法调用的一个变种,开销更大但能更好的表现软件组件对象。.NET框架和Java中的java.util.concurrent.FutureTask类中使用的基于事件的异步模式使用事件来解决同样的问题。

    大部分编程语言中对方法的调用是同步执行的。例如在线程执行体内,即线程的调用函数中,方法的调用就是同步执行的。如果方法需要很长的时间来完成,比方说从Internet加载数据的方法,调用者线程将被阻塞直到方法调用完成。如果不希望调用被阻塞,则可以通过创建新的worker线程并在worker线程中调用方法,在大多数编程环中上这样做可能需要很长的一段代码,尤其是需要小心处理线程过多的额外开销。异步方法调用它通过使用一种立即返回的异步的变体并提供额外的方法来支持接受完成通知以及完成等待改进长期运行的(同步)方法。

    活动对象(active object)设计模式通常使用异步方法调用。异步方法调用的一个替代方案是同步的方法调用和未来对象(future object)模式。[4] 在Web浏览器的实现上可以采用异步方法调用,例如浏览器需要在Web页面中的图像加载完成之前将页面显示出来。


    我的理解:

    同步和异步强调的是调用方法的结果会不会通知给调用者。而阻塞和非阻塞强调的是调用者会不会等待这个调用方法完成之前去干别的事情。

    所以同步非阻塞的调用,调用这个方法后,调用者不必一直都等待结果,可以在一个循环里面一直去查询是否调用完成。


    再摘录一段知乎上面的讨论:

    老张爱喝茶,废话不说,煮开水。
    出场人物:老张,水壶两把(普通水壶,简称水壶;会响的水壶,简称响水壶)。
    1 老张把水壶放到火上,立等水开。(同步阻塞)
    老张觉得自己有点傻
    2 老张把水壶放到火上,去客厅看电视,时不时去厨房看看水开没有。(同步非阻塞)
    老张还是觉得自己有点傻,于是变高端了,买了把会响笛的那种水壶。水开之后,能大声发出嘀~~~~的噪音。
    3 老张把响水壶放到火上,立等水开。(异步阻塞)
    老张觉得这样傻等意义不大
    4 老张把响水壶放到火上,去客厅看电视,水壶响之前不再去看它了,响了再去拿壶。(异步非阻塞)
    老张觉得自己聪明了。


    所谓同步异步,只是对于水壶而言。
    普通水壶,同步;响水壶,异步。
    虽然都能干活,但响水壶可以在自己完工之后,提示老张水开了。这是普通水壶所不能及的。
    同步只能让调用者去轮询自己(情况2中),造成老张效率的低下。

    所谓阻塞非阻塞,仅仅对于老张而言。
    立等的老张,阻塞;看电视的老张,非阻塞。
    情况1和情况3中老张就是阻塞的,媳妇喊他都不知道。虽然3中响水壶是异步的,可对于立等的老张没有太大的意义。所以一般异步是配合非阻塞使用的,这样才能发挥异步的效用。


    感觉跟我的理解差不多哈哈哈哈。


    看完上的东西后,就能理解陈硕大牛的回答了。


    在处理 IO 的时候,阻塞和非阻塞都是同步 IO。
    只有使用了特殊的 API 才是异步 IO。
    <img src="https://pic2.zhimg.com/7d3eb389b7724878bd7e12ebc6dbcdb5_b.jpg" data-rawwidth="415" data-rawheight="150" class="content_image" width="415">
    epoll等IO复用的方法,从它本身来讲,会有一个线程是一直查询调用是否完成,所以是同步的方法。

    经常查资料看到说Linux系统底层对异步支持的不是很好,看来以后有时间得看看AIO了。


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  • "模拟阅读"脑-机接口(BCI)工作在同步模式,而实际中使用者希望能在"工作/非工作"状态间自由切换,即异步化,针对该问题提出了利用闭眼固定时间的脑电信号作为两种状态间转换开关的方法。首先设计了实验方案;然后对采集...
  • HBASE本地模式安装

    2020-12-06 18:37:43
    模式自由:不像传统的关系型数据库需要定义数据库、数据表等结构才可以存取数据, 数据表中的每一条记录都可能有不同的属性和格式; 逆范式:去除约束,降低事务要求,更利于数据的分布式存储,与MySQL范式相反; 多...

    NOSQL的出现
    NOSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性,
    数据之间无关系,这样就非常容易扩展。
    NOSQL有如下特点:

    模式自由:不像传统的关系型数据库需要定义数据库、数据表等结构才可以存取数据,
    数据表中的每一条记录都可能有不同的属性和格式;

    逆范式:去除约束,降低事务要求,更利于数据的分布式存储,与MySQL范式相反;

    多分区存储:存储在多个节点上,很好地进行水平扩展,提高数据的读、写性能;

    多副本异步复制:为了保证数据的安全性,会保存数据的多个副本;

    弹性可扩展:可以在系统运行过程中动态的增删节点,数据自动平衡移动,不需要人工的干预操作;

    软事务:事务是关系型数据库的一个特点,NoSQL数据库不能完全满足事务的ACID特性,但是能保证事务的最终一致性;

    HBase数据库

    1.HBase是在HDFS上面向列的分布式的数据库;
      HBase首先是数据库,分布式的,面向列的,稀疏,<一定在HDFS基础上>;
      Google发布三篇论文:GFS、MapReduce、BigTable开启分布式存储和计算的纪元;
      hdfs+MapRedece(Hadoop)解决离线分析;HBase解决实时处理业务需求;
    2.HBase不是关系型数据库,它不支持SQL;
    3.列簇(Column family):
       物理上,列簇存储在文件系统中,面向列簇的存储器;
       创建table时,必须制定列簇,列簇的中列可随时增加;
       针对调优和存储考虑,需将列簇成员设置成相同的访问权限和大小特征;
    

    HBase特点
    大:一个表可以有数十亿行,上百万列;
    无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列;
    面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索;
    稀疏:对于空(null)的列,并不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏;
    数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元格插入时的时间戳;
    数据类型单一:Hbase中的数据都是字符串,没有类型。


    在独立模式下,HBase在此单个JVM中运行所有守护程序,即HMaster,单个HRegionServer和ZooKeeper守护程序
    HBase安装搭建:

    1.独立模式(本地存储):
      a.下载Hbase版本:
        说明:HBase版本选型为:1.3.1版本【hbase-1.3.1-bin.tar.gz】 拷贝到master下
      b.解压HBase:
        $>tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz
    	$>ln -s hbase-1.3.1/ hbase
      c.设置环境变量:
        【~/.bash_profile】中追加一下命令:
      #hbase install
        export HBASE_HOME=/home/crx/soft/hbase
        export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
    
         执行/etc/profile文件,使环境变量生效:
         $> source ~/.bash_profile
      d.修改HBase配置文件
         【hbase-env.sh】
          export JAVA_HOME=/home/crx/soft/jdk
    
      e. 【hbase-site.xml】
          <property >
    	    <name>hbase.tmp.dir</name>
    	    <value>/home/crx/tmp/hbase</value>
          </property>
    	  <property >
    	    <name>hbase.rootdir</name>
    	    <value>file:///home/crx/hbase</value>
         </property>
      f. 开启HBase
         $>start-hbase.sh
         5506 HMaster       //单机模式下,在一个守护进程中
      g.测试
         $>hbase shell
     打开webUI端口:http://master:16010 ;
    
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  • 通过Flex与Less布局页面,模块化组件化开发模式。 Vue声明式的语法实现数据绑定,生命周期函数初始化数据,计算属性过滤/监测数据。 多个组件公共的属性或者方法通过mixins抽离,谁需要谁就引入。 自定义event Bus...

    poster-editor(海报编辑器),用于H5页生成海报,最终的目的就是根据拖拽元素,动态绘制一张海报图。

    GitHub

    在线体验地址

    说明

    • 通过Flex布局页面,Less预处理,模块化组件化开发模式。
    • Vue声明式的语法实现数据绑定,生命周期函数初始化数据,计算属性过滤/监测数据。
    • 多个组件公共的属性或者方法通过mixins抽离,谁需要谁引入。
    • 自定义event Bus组件间通信。
    • 多个组件需要的状态置入vuex,正好玩转一下vuex的流程。
    • 使用LocalStorage存储已发布的海报
      在这里插入图片描述
    其它
    • HBuilderX:搭建项目
    • iconfont: 阿里巴巴图标库
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  • 本文主要阐述以汇编实现上下文切换的协程方案,并且说明其在异步开发模式中的应用。 本文地址:https://segmentfault.com/a/1190000013070736 首先,我们来看一下 C/C++ 服务器开发的历史。 参考资料 协程 -...

    近几年来,协程在 C/C++ 服务器中的解决方案开始涌现。本文主要阐述以汇编实现上下文切换的协程方案,并且说明其在异步开发模式中的应用。

    本文地址:https://segmentfault.com/a/1190000013070736

    首先,我们来看一下 C/C++ 服务器开发的历史。

    参考资料

    传统的 C/C++ 服务器设计框架

    同步 I/O 框架

    长期以来,使用 C/C++ 编写服务器程序的时候,往往使用的是多进程模式:一个父进程负责 accept 传入连接,然后 fork 一个子进程处理;或者是一个父进程创建了一个 socket 之后,fork 出多个子进程同时执行 accept 和处理。

    为什么说这是同步呢?因为这个设计思路,完全就是教科书般的、对于 socket 处理的思路。这个思路我在我关于 libev 的介绍文后的评论中也提及:

    • 科班出身的软件专业往往会简单学到 socket, bind, connect, accept, read, write 等等一路下来的 API。正好,如果真的是按顺序这样调用下来,然后写了一个 server / client 的话,可以算是一种同步 I/O 的编程思路。

    程序执行的每一步系统调用,都会阻塞住(直接的结果就是导致进程切换),等待远端机器的响应,并且直到数据到达之后,才会执行下一步。这就是典型的同步(阻塞) I/O。

    上面的每步流程如果简单写下来的话,支撑不起高并发,因为阻塞的存在。为了解决这个问题,加入 fork,就可以实现对多个客户端的服务了。

    同步开发模式

    同步 I/O 框架,使用的是同步开发模式。人的思维,是同步化的,先做什么后做什么,都是一条线式的流程。这样一条线从头到尾的开发模式,就是同步开发模式,非常符合人的思路习惯,便于设计、理解。

    同步 I/O 的优势

    1. 简单、一目了然——同步 I/O 框架中,使用同步开发模式,因此设计出来的程序代码简洁、明确。
    2. bug 少——其实这上面已经讲了,程序简洁、明确、易于理解,也就容易 debug 了。
    3. 柔性高——一个服务以一个进程的模式存在,如果程序有 bug,崩溃了,也不会影响到其他的服务。此外,如果子进程是处理完连接就直接 exit 退出的话,那么几乎不用考虑内存泄露的问题——进程创建的所有资源都会被操作系统回收。

    同步 I/O 的劣势

    1. 效率低——fork 设计进程间切换,这是一个需要陷入内核的操作,耗时长,对于高并发场景,对服务器资源的利用效率很低。
    2. 进程间同步复杂——进程什么时候占用 CPU、什么时候被切换掉,这是无法预料的,因此进程间需要做好同步。多进程同步的 debug 是非常非常复杂的。
    3. 进程间通信复杂——这个没什么好说的,进程间通信,够写一本书了。这一点,在各任务之间还需要通信的场景中,反而加大了开发复杂度。

    吐槽一下,本人进入工作后就见到的第一个服务器就是基于 libevent 设计的,并且整个团队都一直这么设计,以至于我曾经以为同步 I/O 根本没人用……


    异步 I/O 框架

    首先讲从技术层面的 “异步 I/O 框架” 是怎么回事。维基百科上对 “异步 IO” 的定义是:

    • 发起IO请求的线程不等IO操作完成,就继续执行随后的代码,IO结果用其他方式通知发起IO请求的程序。

    也就是说,某个进程 or 线程,需要告诉操作系统:我需要在某个文件描述符或句柄上 read 或 write,但是进程 or 线程并不等待 read 或 write ready,而是等到真正有数据可读或可写入数据的时候,再执行相应的操作。

    其实 read / write 一早就在理论上对这样的操作提供了支持,那就是 O_NONBLOCK 标志。当对 socket 设置了该标志后,如果执行 read / write,资源暂时不可用的话,会返回响应的错误。此时,程序就可以跳过这个句柄,去查看下一个资源了。

    但这个方案显然是不现实的,因为当客户端数量很大的时候,对所有的资源都需要进行轮询操作,这是对 CPU 时间的极大浪费,也极大地拉低了服务的响应速度。因此,操作系统需要提供定义的后半段:“通知”。

    实现 “通知” 的办法,其实就是一个系统调用:select。其实 select 的效率很低,一般操作系统会提供替代。对于 Linux 而言,就是 epoll。关于异步 I/O 原理和编程,我的文章有很多了,可以点击这里查看。

    从技术层面上,异步 I/O 框架有以下的优势:

    • 效率高——判断那个资源上的事件 ready,至少是 O(NlogN) 的复杂度,效率极高
    • 单线程多任务——单一一个线程就可以处理多个传入请求,达到伪并行的效果,没有进程/线程切换,大大提高了处理速度,优化了 CPU 使用率
    • 同一线程中没有同步问题——同一线程的多任务如果需要相互通信,那么完全没有竞争和同步的问题

    然而,单线程多任务其实也是很大的一个劣势——多个任务都在一个线程 / 进程中处理,如果程序有 bug,那么整个进程都会崩溃,这对服务器的开发质量要求很高。

    异步开发模式

    异步 I/O 框架,大部分使用的就是异步开发模式。我们先不用这个词汇吧,换成大家比较熟悉的词。下面两个词,其实都可以解释什么叫异步开发模式:

    1. 基于事件驱动的开发模式
    2. 状态机编程

    异步开发模式它是基于事件驱动的,当什么事件到来,就调用哪个回调进行处理——或者是回调判断发生了什么事件,再调用不同的函数处理。这与我们传统的思维不同,因此很大程度上,我们需要画状态机,才能很好地解释我们的软件逻辑。

    异步开发模式的缺点

    其实,异步开发的世界中,满是各种回调以及回调的注册。如果我们不是相应的业务代码的开发者,那么走读代码时,看到一段函数执行完后,我们根本不知道这段函数的调用方是谁,从而也就无法跟踪判断下一段代码是什么。

    这就给调试带来了极大的困难。其实即便是程序的开发者,如果文档不足的话,当时间长了之后,恐怕也会忘记自己当时的业务逻辑了吧……因此,异步开发模式对开发者的水平和团队编程风格的要求很高。

    异步开发模式的优点

    但是异步开发模式也有很大的优点,那就是状态机编程。这其实很好理解,对于那种逻辑并不是一整条简单的直线,而是有着非常多的分叉——有很多外部触发条件、并且会导致很多不同状态切换的程序而言,异步开发模式简直是福音。

    示例

    比如电梯,一个正运行中的电梯,其执行逻辑很容易被某一楼层用户按下按钮这一动作中断。电梯需要对用户的操作进行及时的响应,以决定自己接下来应该采取什么操作。

    一个电梯,至少有以下几个阶段,中断可能发生在电梯运行中的任何一个阶段:

    • 电梯静止,门已经关闭
    • 电梯静止,门已经打开
    • 电梯静止,门正在打开
    • 电梯静止,门正在关闭
    • 电梯匀速运行
    • 电梯加速运行
    • 电梯减速运行
    • 电梯故障异常
    • 电梯检修

    此外,中断的类型还可能是多种多样:

    • 管理员直接下达指令操作
    • 同楼层用户按下
    • 不同楼层用户按下

    如果使用同步开发模式,这样的逻辑简直是灾难!

    协程

    前文我刻意将同步开发模式和同步 I/O、异步开发模式和异步 I/O 分开来说明。确实,开发模式和技术手段是两码事。在逻辑比较线性的(相比起上面 “电梯” 的例子)服务(特别是海量服务)而言,我们最理想的开发方案就是:

    1. 使用同步开发模式——最适合人脑的思维方式,同时也便于进行程序的调试和 debug
    2. 使用异步 I/O 技术——效率最高的底层实现

    曾经我以为这两者的结合在 C/C++ 上是无法实现的,直到我换了东家之后才知道,原来可以这么玩——

    协程简介

    协程,作为一种服务器组件,在多种高级语言中存在。相比起线程和进程而言,它的切换非常速度快(不用陷入内核态,没有系统调用),很适合在海量服务中使用。

    但是在以 C/C++ 为主的中级语言服务器开发中,一直没有大规模引入。原因是,C/C++ 实在是太接近底层了,汇编后的目标文件,直接就是汇编语言代码;而汇编语言的下面,则直接就是虚拟内存了,能够对其施加影响的,只有操作着更加底层(硬件寄存器)的操作系统。

    但是其他高级语言不同,比如 Java。Java 在原理上是解释型语言,但是从开发者的角度,其实和编译型语言无异,只是它把代码编译成了由 JVM 可以识别的程序罢了。这样,在真正执行的程序(二进制代码)和程序代码之间,JVM 可以提供一个中间层——以往由操作系统执行的任务调度和上下文切换,JVM 可以接管过来,在用户态中完成。这就是协程的实现。

    协程原理

    协程的实现,涉及两个内容:

    1. 协程调度
    2. 上下文切换

    C/C++ 协程的调度

    协程调度的原理,往大了说,其实和线程 / 进程的调度原理无异。这里分抢占和非抢占两种了。对于 C/C++ 而言。

    要实现抢占式很难,而且也没太大必要,因为花了很大力气实现抢占式的协程调度,反而失去了前文提到的 “同一线程中没有同步问题” 这一优势了。

    所以,针对 C/C++ 协程,最好的方式就是使用非抢占式调度,需要任务通过某些调用主动让出 CPU 使用权。再进一步具体化到服务器编程中,由于每一个合法的传入连接的优先级是相同的,因此只需要使用基于 epoll 的实现来进行简单调度就行了。

    基于汇编实现的 C/C++ 协程的上下文切换

    上下文切换,是 C/C++ 协程的一大难题,这也是导致了 C/C++ 长期没有可用的、统一的协程库的原因。这一部分行文比较长,我还是放在下一篇文章里面讲吧。

     

    https://segmentfault.com/a/1190000013070736

    转载于:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/10479294.html

    展开全文
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空空如也

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