高性能服务器架构思路(四)——编码复杂度和通信

分布式编程复杂度

以前我们的代码，从上往下执行，每一行都会占用一定的 CPU 时间，这些代码的执行顺序，也是和编写的顺序基本一致，任何一行代码，都是唯一时刻的执行任务。当我们在编写分布式程序的时候，我们的代码将不再好像那些单进程、单线程的程序一样简单。我们要把同时运行的不同代码，在同一段代码中编写。就好像我们要把整个交响乐团的每个乐器的乐谱，全部写到一张纸上。为了解决这种编程的复杂度，业界发展出了多种编码形式。

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在多进程的编码模型上，fork() 函数可以说一个非常典型的代表。在一段代码中，fork() 调用之后的部分，可能会被新的进程中执行。要区分当前代码的所在进程，要靠 fork() 的返回值变量。这种做法，等于把多个进程的代码都合并到一块，然后通过某些变量作为标志来划分。这样的写法，对于不同进程代码大部份相同的“同质进程”来说，还是比较方便的，最怕就是有大量的不同逻辑要用不同的进程来处理，这种情况下，我们就只能自己通过规范 fork() 附近的代码，来控制混乱的局面。比较典型的是把 fork() 附近的代码弄成一个类似分发器（dispatcher）的形式，把不同功能的代码放到不同的函数中，以 fork 之前的标记变量来决定如何调用。

动态多进程的代码模式

在我们使用多线程的 API 时，情况就会好很多，我们可以用一个函数指针，或者一个带回调方法的对象，作为线程执行的主体，并且以句柄或者对象的形式来控制这些线程。作为开发人员，我们只要掌握了对线程的启动、停止等有限的几个 API，就能很好的对并行的多线程进行控制。这对比多进程的 fork() 来说，从代码上看会更直观，只是我们必须要分清楚调用一个函数，和新建一个线程去调用一个函数，之间的差别：新建线程去调用函数，这个操作会很快的结束，并不会依序去执行那个函数，而是代表着，那个函数中的代码，可能和线程调用之后的代码，交替的执行。

由于多线程把“并行的任务”作为一个明确的编程概念定义了出来，以句柄、对象的形式封装好，那么我们自然会希望对多线程能更多复杂而细致的控制。因此出现了很多多线程相关的工具。比较典型的编程工具有线程池、线程安全容器、锁这三类。线程池提供给我们以“池”的形态，自动管理线程的能力：我们不需要自己去考虑怎么建立线程、回收线程，而是给线程池一个策略，然后输入需要执行的任务函数，线程池就会自动操作，比如它会维持一个同时运行线程数量，或者保持一定的空闲线程以节省创建、销毁线程的消耗。在多线程操作中，不像多进程在内存上完全是区分开的，所以可以访问同一份内存，也就是对堆里面的同一个变量进行读写，这就可能产生程序员所预计不到的情况（因为我们写程序只考虑代码是顺序执行的）。还有一些对象容器，比如哈希表和队列，如果被多个线程同时操作，可能还会因为内部数据对不上，造成严重的错误，所以很多人开发了一些可以被多个线程同时操作的容器，以及所谓“原子”操作的工具，以解决这样的问题。有些语言如Java，在语法层面，就提供了关键字来对某个变量进行“上锁”，以保障只有一个线程能操作它。多线程的编程中，很多并行任务，是有一定的阻塞顺序的，所以有各种各样的锁被发明出来，比如倒数锁、排队锁等等。java.concurrent 库就是多线程工具的一个大集合，非常值得学习。然而，多线程的这些五花八门的武器，其实也是证明了多线程本身，是一种不太容易使用的顺手的技术，但是我们一下子还没有更好的替代方案罢了。

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多线程的对象模型

在多线程的代码下，除了启动线程的地方，是和正常的执行顺序不同以外，其他的基本都还是比较近似单线程代码的。但是如果在异步并发的代码下，你会发现，代码一定要装入一个个“回调函数”里。这些回调函数，从代码的组织形态上，几乎完全无法看出来其预期的执行顺序，一般只能在运行的时候通过断点或者日志来分析。这就对代码阅读带来了极大的障碍。因此现在有越来越多的程序员关注“协程”这种技术：可以用类似同步的方法来写异步程序，而无需把代码塞到不同的回调函数里面。协程技术最大的特点，就是加入了一个叫 yield 的概念，这个关键字所在的代码行，是一个类似 return 的作用，但是又代表着后续某个时刻，程序会从 yield 的地方继续往下执行。这样就把那些需要回调的代码，从函数中得以解放出来，放到 yield 的后面了。在很多客户端游戏引擎中，我们写的代码都是由一个框架，以每秒 30 帧的速度在反复执行，为了让一些任务，可以分别放在各帧中运行，而不是一直阻塞导致“卡帧”，使用协程就是最自然和方便的了—— Unity3D 就自带了协程的支持。

在多线程同步程序中，我们的函数调用栈就代表了一系列同属一个线程的处理。但是在单线程的异步回调的编程模式下，我们的一个回调函数是无法简单的知道，是在处理哪一个请求的序列中。所以我们往往需要自己写代码去维持这样的状态，最常见的做法是，每个并发任务启动的时候，就产生一个序列号（seqid），然后在所有的对这个并发任务处理的回调函数中，都传入这个 seqid 参数，这样每个回调函数，都可以通过这个参数，知道自己在处理哪个任务。如果有些不同的回调函数，希望交换数据，比如 A 函数的处理结果希望 B 函数能得到，还可以用 seqid 作为 key 把结果存放到一个公共的哈希表容器中，这样 B 函数根据传入的 seqid 就能去哈希表中获得 A 函数存入的结果了，这样的一份数据我们往往叫做“会话”。如果我们使用协程，那么这些会话可能都不需要自己来维持了，因为协程中的栈代表了会话容器，当执行序列切换到某个协程中的时候，栈上的局部变量正是之前的处理过程的内容结果。

协程的代码特征

为了解决异步编程的回调这种复杂的操作，业界还发明了很多其他的手段，比如 lamda 表达式、闭包、promise 模型等等，这些都是希望我们能从代码的表面组织上，把在多个不同时间段上运行的代码，以业务逻辑的形式组织到一起。

最后我想说说函数式编程，在多线程的模型下，并行代码带来最大的复杂性，就是对堆内存的同时操作。所以我们才弄出来锁的机制，以及一大批对付死锁的策略。而函数式编程，由于根本不使用堆内存，所以就无需处理什么锁，反而让整个事情变得非常简单。唯一需要改变的，就是我们习惯于把状态放到堆里面的编程思路。函数式编程的语言，比如 LISP 或者 Erlang，其核心数据结果是 链表 ——一种可以表示任何数据结构的结构。我们可以把所有的状态，都放到链表这个数据列车中，然后让一个个函数去处理这串数据，这样同样也可以传递程序的状态。这是一种用栈来代替堆的编程思路，在多线程并发的环境下，非常的有价值。

分布式程序的编写，一直都伴随着大量的复杂性，影响我们对代码的阅读和维护，所以我们才有各种各样的技术和概念，试图简化这种复杂性。也许我们无法找到任何一个通用的解决方案，但是我们可以通过理解各种方案的目标，来选择最适合我们的场景：

• 动态多进程 fork ——同质的并行任务
• 多线程——能明确划的逻辑复杂的并行任务
• 异步并发回调——对性能要求高，但中间会被阻塞的处理较少的并行任务
• 协程——以同步的写法编写并发的任务，但是不合适发起复杂的动态并行操作。
• 函数式编程——以数据流为模型的并行处理任务

消息队列 CMQ

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分布式数据通信

分布式的编程中，对于 CPU 时间片的切分本身不是难点，最困难的地方在于并行的多个代码片段，如何进行通信。因为任何一个代码段，都不可能完全单独的运作，都需要和其他代码产生一定的依赖。在动态多进程中，我们往往只能通过父进程的内存提供共享的初始数据，运行中则只能通过操作系统间的通讯方式了：Socket、信号、共享内存、管道等等。无论那种做法，这些都带来了一堆复杂的编码。这些方式大部分都类似于文件操作：一个进程写入、另外一个进程读出。所以很多人设计了一种叫“消息队列”的模型，提供“放入”消息和“取出”消息的接口，底层则是可以用Socket、共享内存、甚至是文件来实现。这种做法几乎能够处理任何状况下的数据通讯，而且有些还能保存消息。但是缺点是每个通信消息，都必须经过编码、解码、收包、发包这些过程，对处理延迟有一定的消耗。

如果我们在多线程中进行通信，那么我们可以直接对某个堆里面的变量直接进行读写，这样的性能是最高的，使用也非常方便。但是缺点是可能出现几个线程同时使用变量，产生了不可预期的结果，为了对付这个问题，我们设计了对变量的“锁”机制，而如何使用锁又成为另外一个问题，因为可能出现所谓的“死锁”问题。所以我们一般会用一些“线程安全”的容器，用来作为多线程间通讯的方案。为了协调多个线程之间的执行顺序，还可以使用很多种类型的“工具锁”。

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在单线程异步并发的情况下，多个会话间的通信，也是可以通过直接对变量进行读写操作，而且不会出现“锁”的问题，因为本质上每个时刻都只有一个段代码会操作这个变量。然而，我们还是需要对这些变量进行一定规划和整理，否则各种指针或全局变量在代码中散布，也是很出现BUG的。所以我们一般会把“会话”的概念变成一个数据容器，每段代码都可以把这个会话容器作为一个“收件箱”，其他的并发任务如果需要在这个任务中通讯，就把数据放入这个“收件箱”即可。在 WEB 开发领域，和 cookie 对应的服务器端 Session 机制，就是这种概念的典型实现。