來自騰訊的高性能服務(wù)器架構(gòu)思路
來源：南方的雨北方的沙 發(fā)布時間：2018-12-08 14:58:35 閱讀量：1148
在服務(wù)器端程序開發(fā)領(lǐng)域，性能問題一直是備受關(guān)注的重點。業(yè)界有大量的框架、組件、類庫都是以性能為賣點而廣為人知。然而，服務(wù)器端程序在性能問題上應(yīng)該有何種基本思路，這個卻很少被這些項目的文檔提及。本文正式希望介紹服務(wù)器端解決性能問題的基本策略和經(jīng)典實踐，并分為幾個部分來說明：
1. 緩存策略的概念和實例
2.緩存策略的難點：不同特點的緩存數(shù)據(jù)的清理機制
3.分布策略的概念和實例
4.分布策略的難點：共享數(shù)據(jù)安全性與代碼復(fù)雜度的平衡
緩存
緩存策略的概念
我們提到服務(wù)器端性能問題的時候，往往會混淆不清。因為當我們訪問一個服務(wù)器時，出現(xiàn)服務(wù)卡住不能得到數(shù)據(jù)，就會認為是“性能問題”。但是實際上這個性能問題可能是有不同的原因，表現(xiàn)出來都是針對客戶請求的延遲很長甚至中斷。我們來看看這些原因有哪些：第一個是所謂并發(fā)數(shù)不足，也就是同時請求的客戶過多，導致超過容納能力的客戶被拒絕服務(wù)，這種情況往往會因為服務(wù)器內(nèi)存耗盡而導致的；第二個是處理延遲過長，也就是有一些客戶的請求處理時間已經(jīng)超過用戶可以忍受的長度，這種情況常常表現(xiàn)為CPU占用滿額100%。
我們在服務(wù)器開發(fā)的時候，最常用到的有下面這幾種硬件：CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)卡。其中CPU是代表計算機處理時間的，硬盤的空間一般很大，主要是讀寫磁盤會帶來比較大的處理延遲，而內(nèi)存、網(wǎng)卡則是受存儲、帶寬的容量限制的。所以當我們的服務(wù)器出現(xiàn)性能問題的時候，就是這幾個硬件某一個甚至幾個都出現(xiàn)負荷占滿的情況。這四個硬件的資源一般可以抽象成兩類：一類是時間資源，比如CPU和磁盤讀寫；一類是空間資源，比如內(nèi)存和網(wǎng)卡帶寬。所以當我們的服務(wù)器出現(xiàn)性能問題，有一個最基本的思路，就是——時間空間轉(zhuǎn)換。我們可以舉幾個例子來說明這個問題。
水壩就是用水庫空間來換流量時間的例子
當我們訪問一個WEB的網(wǎng)站的時候，輸入的URL地址會被服務(wù)器變成對磁盤上某個文件的讀取。如果有大量的用戶訪問這個網(wǎng)站，每次的請求都會造成對磁盤的讀操作，可能會讓磁盤不堪重負，導致無法即時讀取到文件內(nèi)容。但是如果我們寫的程序，會把讀取過一次的文件內(nèi)容，長時間的保存在內(nèi)存中，當有另外一個對同樣文件的讀取時，就直接從內(nèi)存中把數(shù)據(jù)返回給客戶端，就無需去讓磁盤讀取了。由于用戶訪問的文件往往很集中，所以大量的請求可能都能從內(nèi)存中找到保存的副本，這樣就能大大提高服務(wù)器能承載的訪問量了。這種做法，就是用內(nèi)存的空間，換取了磁盤的讀寫時間，屬于用空間換時間的策略。
方便面預(yù)先緩存了大量的烹飪操作
舉另外一個例子：我們寫一個網(wǎng)絡(luò)游戲的服務(wù)器端程序，通過讀寫數(shù)據(jù)庫來提供玩家資料存檔。如果有大量玩家進入這個服務(wù)器，必定有很多玩家的數(shù)據(jù)資料變化，比如升級、獲得武器等等，這些通過讀寫數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)的操作，可能會讓數(shù)據(jù)庫進程負荷過重，導致玩家無法即時完成游戲操作。我們會發(fā)現(xiàn)游戲中的讀操作，大部分都是針是對一些靜態(tài)數(shù)據(jù)的，比如游戲中的關(guān)卡數(shù)據(jù)、武器道具的具體信息；而很多寫操作，實際上是會覆蓋的，比如我的經(jīng)驗值，可能每打一個怪都會增加幾十點，但是最后記錄的只是最終的一個經(jīng)驗值，而不會記錄下打怪的每個過程。所以我們也可以使用時空轉(zhuǎn)換的策略來提供性能：我們可以用內(nèi)存，把那些游戲中的靜態(tài)數(shù)據(jù)，都一次性讀取并保存起來，這樣每次讀這些數(shù)據(jù)，都和數(shù)據(jù)庫無關(guān)了；而玩家的資料數(shù)據(jù)，則不是每次變化都去寫數(shù)據(jù)庫，而是先在內(nèi)存中保持一個玩家數(shù)據(jù)的副本，所有的寫操作都先去寫內(nèi)存中的結(jié)構(gòu)，然后定期再由服務(wù)器主動寫回到數(shù)據(jù)庫中，這樣可以把多次的寫數(shù)據(jù)庫操作變成一次寫操作，也能節(jié)省很多寫數(shù)據(jù)庫的消耗。這種做法也是用空間換時間的策略。
拼裝家具很省運輸空間，但是安裝很費時
最后說說用時間換空間的例子：假設(shè)我們要開發(fā)一個企業(yè)通訊錄的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，客戶要求我們能保存下通訊錄的每次新增、修改、刪除操作，也就是這個數(shù)據(jù)的所有變更歷史，以便可以讓數(shù)據(jù)回退到任何一個過去的時間點。那么我們最簡單的做法，就是這個數(shù)據(jù)在任何變化的時候，都拷貝一份副本。但是這樣會非常的浪費磁盤空間，因為這個數(shù)據(jù)本身變化的部分可能只有很小一部分，但是要拷貝的副本可能很大。這種情況下，我們就可以在每次數(shù)據(jù)變化的時候，都記下一條記錄，內(nèi)容就是數(shù)據(jù)變化的情況：插入了一條內(nèi)容是某某的聯(lián)系方法、刪除了一條某某的聯(lián)系方法……，這樣我們記錄的數(shù)據(jù)，僅僅就是變化的部分，而不需要拷貝很多份副本。當我們需要恢復(fù)到任何一個時間點的時候，只需要按這些記錄依次對數(shù)據(jù)修改一遍，直到指定的時間點的記錄即可。這個恢復(fù)的時間可能會有點長，但是卻可以大大節(jié)省存儲空間。這就是用CPU的時間來換磁盤的存儲空間的策略。我們現(xiàn)在常見的MySQL InnoDB日志型數(shù)據(jù)表，以及SVN源代碼存儲，都是使用這種策略的。
另外，我們的Web服務(wù)器，在發(fā)送HTML文件內(nèi)容的時候，往往也會先用ZIP壓縮，然后發(fā)送給瀏覽器，瀏覽器收到后要先解壓，然后才能顯示，這個也是用服務(wù)器和客戶端的CPU時間，來換取網(wǎng)絡(luò)帶寬的空間。
在我們的計算機體系中，緩存的思路幾乎無處不在，比如我們的CPU里面就有1級緩存、2級緩存，他們就是為了用這些快速的存儲空間，換取對內(nèi)存這種相對比較慢的存儲空間的等待時間。我們的顯示卡里面也帶有大容量的緩存，他們是用來存儲顯示圖形的運算結(jié)果的。
通往大空間的郊區(qū)路上容易交通堵塞
緩存的本質(zhì)，除了讓“已經(jīng)處理過的數(shù)據(jù)，不需要重復(fù)處理”以外，還有“以快速的數(shù)據(jù)存儲讀寫，代替較慢速的存儲讀寫”的策略。我們在選擇緩存策略進行時空轉(zhuǎn)換的時候，必須明確我們要轉(zhuǎn)換的時間和空間是否合理，是否能達到效果。比如早期有一些人會把WEB文件緩存在分布式磁盤上（例如NFS），但是由于通過網(wǎng)絡(luò)訪問磁盤本身就是一個比較慢的操作，而且還會占用可能就不充裕的網(wǎng)絡(luò)帶寬空間，導致性能可能變得更慢。
在設(shè)計緩存機制的時候，我們還容易碰到另外一個風險，就是對緩存數(shù)據(jù)的編程處理問題。如果我們要緩存的數(shù)據(jù)，并不是完全無需處理直接讀寫的，而是需要讀入內(nèi)存后，以某種語言的結(jié)構(gòu)體或者對象來處理的，這就需要涉及到“序列化”和“反序列化”的問題。如果我們采用直接拷貝內(nèi)存的方式來緩存數(shù)據(jù)，當我們的這些數(shù)據(jù)需要跨進程、甚至跨語言訪問的時候，會出現(xiàn)那些指針、ID、句柄數(shù)據(jù)的失效。因為在另外一個進程空間里，這些“標記型”的數(shù)據(jù)都是不存在的。因此我們需要更深入的對數(shù)據(jù)緩存的方法，我們可能會使用所謂深拷貝的方案，也就是跟著那些指針去找出目標內(nèi)存的數(shù)據(jù)，一并拷貝。一些更現(xiàn)代的做法，則是使用所謂序列化方案來解決這個問題，也就是用一些明確定義了的“拷貝方法”來定義一個結(jié)構(gòu)體，然后用戶就能明確的知道這個數(shù)據(jù)會被拷貝，直接取消了指針之類的內(nèi)存地址數(shù)據(jù)的存在。比如著名的Protocol Buffer就能很方便的進行內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)位置的緩存；現(xiàn)在我們常見的JSON，也被一些系統(tǒng)用來作為緩存的數(shù)據(jù)格式。
但是我們需要注意的是，緩存的數(shù)據(jù)和我們程序真正要操作的數(shù)據(jù)，往往是需要進行一些拷貝和運算的，這就是序列化和反序列化的過程，這個過程很快，也有可能很慢。所以我們在選擇數(shù)據(jù)緩存結(jié)構(gòu)的時候，必須要注意其轉(zhuǎn)換時間，否則你緩存的效果可能被這些數(shù)據(jù)拷貝、轉(zhuǎn)換消耗去很多，嚴重的甚至比不緩存更差。一般來說，緩存的數(shù)據(jù)越解決使用時的內(nèi)存結(jié)構(gòu)，其轉(zhuǎn)換速度就越快，在這點上，Protocol Buffer采用TLV編碼，就比不上直接memcpy的一個C結(jié)構(gòu)體，但是比編碼成純文本的XML或者JSON要來的更快。因為編解碼的過程往往要進行復(fù)雜的查表映射，列表結(jié)構(gòu)等操作。
緩存策略的難點
雖然使用緩存思想似乎是一個很簡單的事情，但是緩存機制卻有一個核心的難點，就是——緩存清理。我們所說的緩存，都是保存一些數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)往往是會變化的，我們要針對這些變化，清理掉保存的“臟”數(shù)據(jù)，卻可能不是那么容易。
首先我們來看看最簡單的緩存數(shù)據(jù)——靜態(tài)數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)往往在程序的運行時是不會變化的，比如Web服務(wù)器內(nèi)存中緩存的HTML文件數(shù)據(jù)，就是這種。事實上，所有的不是由外部用戶上傳的數(shù)據(jù)，都屬于這種“運行時靜態(tài)數(shù)據(jù)”。一般來說，我們對這種數(shù)據(jù)，可以采用兩種建立緩存的方法：一是程序一啟動，就一股腦把所有的靜態(tài)數(shù)據(jù)從文件或者數(shù)據(jù)庫讀入內(nèi)存；二就是程序啟動的時候并不加載靜態(tài)數(shù)據(jù)，而是等有用戶訪問相關(guān)數(shù)據(jù)的時候，才去加載，這也就是所謂lazy load的做法。第一種方法編程比較簡單，程序的內(nèi)存啟動后就穩(wěn)定了，不太容易出現(xiàn)內(nèi)存漏洞（如果加載的緩存太多，程序在啟動后立刻會因內(nèi)存不足而退出，比較容易發(fā)現(xiàn)問題）；第二種方法程序啟動很快，但要對緩存占用的空間有所限制或者規(guī)劃，否則如果要緩存的數(shù)據(jù)太多，可能會耗盡內(nèi)存，導致在線服務(wù)中斷。
一般來說，靜態(tài)數(shù)據(jù)是不會“臟”的，因為沒有用戶會去寫緩存中的數(shù)據(jù)。但是在實際工作中，我們的在線服務(wù)往往會需要“立刻”變更一些緩存數(shù)據(jù)。比如在門戶網(wǎng)站上發(fā)布了一條新聞，我們會希望立刻讓所有訪問的用戶都看到。按最簡單的做法，我們一般只要重啟一下服務(wù)器進程，內(nèi)存中的緩存就會消失了。對于靜態(tài)緩存的變化頻率非常低的業(yè)務(wù)，這樣是可以的，但是如果是新聞網(wǎng)站，就不能每隔幾分鐘就重啟一下WEB服務(wù)器進程，這樣會影響大量在線用戶的訪問。常見的解決這類問題有兩種處理策略：
第一種是使用控制命令。簡單來說，就是在服務(wù)器進程上，開通一個實時的命令端口，我們可以通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包（如UDP包），或者Linux系統(tǒng)信號（如kill SIGUSR2進程號）之類的手段，發(fā)送一個命令消息給服務(wù)器進程，讓進程開始清理緩存。這種清理可能執(zhí)行的是最簡單的“全部清理”，也有的可以細致一點的，讓命令消息中帶有“想清理的數(shù)據(jù)ID”這樣的信息，比如我們發(fā)送給WEB服務(wù)器的清理消息網(wǎng)絡(luò)包中會帶一個字符串URL，表示要清理哪一個HTML文件的緩存。這種做法的好處是清理的操作很精準，可以明確的控制清理的時間和數(shù)據(jù)。但是缺點就是比較繁瑣，手工去編寫發(fā)送這種命令很煩人，所以一般我們會把清理緩存命令的工作，編寫到上傳靜態(tài)數(shù)據(jù)的工具當中，比如結(jié)合到網(wǎng)站的內(nèi)容發(fā)布系統(tǒng)中，一旦編輯提交了一篇新的新聞，發(fā)布系統(tǒng)的程序就自動的發(fā)送一個清理消息給WEB服務(wù)器。
第二種是使用字段判斷邏輯。也就是服務(wù)器進程，會在每次讀取緩存前，根據(jù)一些特征數(shù)據(jù)，快速的判斷內(nèi)存中的緩存和源數(shù)據(jù)內(nèi)容，是否有不一致（是否臟）的地方，如果有不一致的地方，就自動清理這條數(shù)據(jù)的緩存。這種做法會消耗一部分CPU，但是就不需要人工去處理清理緩存的事情，自動化程度很高。現(xiàn)在我們的瀏覽器和WEB服務(wù)器之間，就有用這種機制：檢查文件MD5；或者檢查文件最后更新時間。具體的做法，就是每次瀏覽器發(fā)起對WEB服務(wù)器的請求時，除了發(fā)送URL給服務(wù)器外，還會發(fā)送一個緩存了此URL對應(yīng)的文件內(nèi)容的MD5校驗串、或者是此文件在服務(wù)器上的“最后更新時間”（這個校驗串和“最后更新時間”是第一次獲的文件時一并從服務(wù)器獲得的）；服務(wù)器收到之后，就會把MD5校驗串或者最后更新時間，和磁盤上的目標文件進行對比，如果是一致的，說明這個文件沒有被修改過（緩存不是“臟”的），可以直接使用緩存。否則就會讀取目標文件返回新的內(nèi)容給瀏覽器。這種做法對于服務(wù)器性能是有一定消耗的，所以如果往往我們還會搭配其他的緩存清理機制來用，比如我們會在設(shè)置一個“超時檢查”的機制：就是對于所有的緩存清理檢查，我們都簡單的看看緩存存在的時間是否“超時”了，如果超過了，才進行下一步的檢查，這樣就不用每次請求都去算MD5或者看最后更新時間了。但是這樣就存在“超時”時間內(nèi)緩存變臟的可能性。
WEB服務(wù)器靜態(tài)緩存例子
上面說了運行時靜態(tài)的緩存清理，現(xiàn)在說說運行時變化的緩存數(shù)據(jù)。在服務(wù)器程序運行期間，如果用戶和服務(wù)器之間的交互，導致了緩存的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了變化，就是所謂“運行時變化緩存”。比如我們玩網(wǎng)絡(luò)游戲，登錄之后的角色數(shù)據(jù)就會從數(shù)據(jù)庫里讀出來，進入服務(wù)器的緩存（可能是堆內(nèi)存或者memcached、共享內(nèi)存），在我們不斷進行游戲操作的時候，對應(yīng)的角色數(shù)據(jù)就會產(chǎn)生修改的操作，這種緩存數(shù)據(jù)就是“運行時變化的緩存”。這種運行時變化的數(shù)據(jù)，有讀和寫兩個方面的清理問題：由于緩存的數(shù)據(jù)會變化，如果另外一個進程從數(shù)據(jù)庫讀你的角色數(shù)據(jù)，就會發(fā)現(xiàn)和當前游戲里的數(shù)據(jù)不一致；如果服務(wù)器進程突然結(jié)束了，你在游戲里升級，或者撿道具的數(shù)據(jù)可能會從內(nèi)存緩存中消失，導致你白忙活了半天，這就是沒有回寫（緩存寫操作的清理）導致的問題。這種情況在電子商務(wù)領(lǐng)域也很常見，最典型的就是火車票網(wǎng)上購買的系統(tǒng)，火車票數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存必須有合適的清理機制，否則讓兩個買了同一張票就麻煩了，但如果不緩存，大量用戶同時搶票，服務(wù)器也應(yīng)對不過來。因此在運行時變化的數(shù)據(jù)緩存，應(yīng)該有一些特別的緩存清理策略。
在實際運行業(yè)務(wù)中，運行變化的數(shù)據(jù)往往是根據(jù)使用用戶的增多而增多的，因此首先要考慮的問題，就是緩存空間不夠的可能性。我們不太可能把全部數(shù)據(jù)都放到緩存的空間里，也不可能清理緩存的時候就全部數(shù)據(jù)一起清理，所以我們一般要對數(shù)據(jù)進行分割，這種分割的策略常見的有兩種：一種是按重要級來分割，一種是按使用部分分割。
先舉例說說“按重要級分割”，在網(wǎng)絡(luò)游戲中，同樣是角色的數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)的變化可能會每次修改都立刻回寫到數(shù)據(jù)庫（清理寫緩存），其他一些數(shù)據(jù)的變化會延遲一段時間，甚至有些數(shù)據(jù)直到角色退出游戲才回寫，如玩家的等級變化（升級了），武器裝備的獲得和消耗，這些玩家非?？粗氐臄?shù)據(jù)，基本上會立刻回寫，這些就是所謂最重要的緩存數(shù)據(jù)。而玩家的經(jīng)驗值變化、當前HP、MP的變化，就會延遲一段時間才寫，因為就算丟失了緩存，玩家也不會太過關(guān)注。最后有些比如玩家在房間（地區(qū)）里的X/Y坐標，對話聊天的記錄，可能會退出時回寫，甚至不回寫。這個例子說的是“寫緩存”的清理，下面說說“讀緩存”的按重要級分割清理。 
假如我們寫一個網(wǎng)店系統(tǒng)，里面容納了很多產(chǎn)品，這些產(chǎn)品有一些會被用戶頻繁檢索到，比較熱銷，而另外一些商品則沒那么熱銷。熱銷的商品的余額、銷量、評價都會比較頻繁的變化，而滯銷的商品則變化很少。所以我們在設(shè)計的時候，就應(yīng)該按照不同商品的訪問頻繁程度，來決定緩存哪些商品的數(shù)據(jù)。我們在設(shè)計緩存的結(jié)構(gòu)時，就應(yīng)該構(gòu)建一個可以統(tǒng)計緩存讀寫次數(shù)的指標，如果有些數(shù)據(jù)的讀寫頻率過低，或者空閑（沒有人讀、寫緩存）時間超長，緩存應(yīng)該主動清理掉這些數(shù)據(jù)，以便其他新的數(shù)據(jù)能進入緩存。這種策略也叫做“冷熱交換”策略。實現(xiàn)“冷熱交換”的策略時，關(guān)鍵是要定義一個合理的冷熱統(tǒng)計算法。一些固定的指標和算法，往往并不能很好的應(yīng)對不同硬件、不同網(wǎng)絡(luò)情況下的變化，所以現(xiàn)在人們普遍會用一些動態(tài)的算法，如Redis就采用了5種，他們是：
1.根據(jù)過期時間，清理最長時間沒用過的
2.根據(jù)過期時間，清理即將過期的
3.根據(jù)過期時間，任意清理一個
4.無論是否過期，隨機清理
5.無論是否過期，根據(jù)LRU原則清理：所謂LRU，就是Least Recently Used，最近最久未使用過。這個原則的思想是：如果一個數(shù)據(jù)在最近一段時間沒有被訪問到，那么在將來他被訪問的可能性也很小。LRU是在操作系統(tǒng)中很常見的一種原則，比如內(nèi)存的頁面置換算法（也包括FIFO,LFU等），對于LRU的實現(xiàn)，還是非常有技巧的，但是本文就不詳細去說明如何實現(xiàn)，留待大家上網(wǎng)搜索“LRU”關(guān)鍵字學習。
數(shù)據(jù)緩存的清理策略其實遠不止上面所說的這些，要用好緩存這個武器，就要仔細研究需要緩存的數(shù)據(jù)特征，他們的讀寫分布，數(shù)據(jù)之中的差別。然后最大化的利用業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識，來設(shè)計最合理的緩存清理策略。這個世界上不存在萬能的優(yōu)化緩存清理策略，只存在針對業(yè)務(wù)領(lǐng)域最優(yōu)化的策略，這需要我們程序員深入理解業(yè)務(wù)領(lǐng)域，去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。
分布
分布策略的概念
任何的服務(wù)器的性能都是有極限的，面對海量的互聯(lián)網(wǎng)訪問需求，是不可能單靠一臺服務(wù)器或者一個CPU來承擔的。所以我們一般都會在運行時架構(gòu)設(shè)計之初，就考慮如何能利用多個CPU、多臺服務(wù)器來分擔負載，這就是所謂分布的策略。分布式的服務(wù)器概念很簡單，但是實現(xiàn)起來卻比較復(fù)雜。因為我們寫的程序，往往都是以一個CPU，一塊內(nèi)存為基礎(chǔ)來設(shè)計的，所以要讓多個程序同時運行，并且協(xié)調(diào)運作，這需要更多的底層工作。
首先出現(xiàn)能支持分布式概念的技術(shù)是多進程。在DOS時代，計算機在一個時間內(nèi)只能運行一個程序，如果你想一邊寫程序，同時一邊聽mp3，都是不可能的。但是，在WIN95操作系統(tǒng)下，你就可以同時開多個窗口，背后就是同時在運行多個程序。在Unix和后來的Linux操作系統(tǒng)里面，都普遍支持了多進程的技術(shù)。所謂的多進程，就是操作系統(tǒng)可以同時運行我們編寫的多個程序，每個程序運行的時候，都好像自己獨占著CPU和內(nèi)存一樣。在計算機只有一個CPU的時候，實際上計算機會分時復(fù)用的運行多個進程，CPU在多個進程之間切換。但是如果這個計算機有多個CPU或者多個CPU核，則會真正的有幾個進程同時運行。所以進程就好像一個操作系統(tǒng)提供的運行時“程序盒子”，可以用來在運行時，容納任何我們想運行的程序。當我們掌握了操作系統(tǒng)的多進程技術(shù)后，我們就可以把服務(wù)器上的運行任務(wù)，分為多個部分，然后分別寫到不同的程序里，利用上多CPU或者多核，甚至是多個服務(wù)器的CPU一起來承擔負載。
多進程利用多CPU
這種劃分多個進程的架構(gòu)，一般會有兩種策略：一種是按功能來劃分，比如負責網(wǎng)絡(luò)處理的一個進程，負責數(shù)據(jù)庫處理的一個進程，負責計算某個業(yè)務(wù)邏輯的一個進程。另外一種策略是每個進程都是同樣的功能，只是分擔不同的運算任務(wù)而已。使用第一種策略的系統(tǒng)，運行的時候，直接根據(jù)操作系統(tǒng)提供的診斷工具，就能直觀的監(jiān)測到每個功能模塊的性能消耗，因為操作系統(tǒng)提供進程盒子的同時，也能提供對進程的全方位的監(jiān)測，比如CPU占用、內(nèi)存消耗、磁盤和網(wǎng)絡(luò)I/O等等。但是這種策略的運維部署會稍微復(fù)雜一點，因為任何一個進程沒有啟動，或者和其他進程的通信地址沒配置好，都可能導致整個系統(tǒng)無法運作；而第二種分布策略，由于每個進程都是一樣的，這樣的安裝部署就非常簡單，性能不夠就多找?guī)讉€機器，多啟動幾個進程就完成了，這就是所謂的平行擴展。
現(xiàn)在比較復(fù)雜的分布式系統(tǒng)，會結(jié)合這兩種策略，也就是說系統(tǒng)既按一些功能劃分出不同的具體功能進程，而這些進程又是可以平行擴展的。當然這樣的系統(tǒng)在開發(fā)和運維上的復(fù)雜度，都是比單獨使用“按功能劃分”和“平行劃分”要更高的。由于要管理大量的進程，傳統(tǒng)的依靠配置文件來配置整個集群的做法，會顯得越來越不實用：這些運行中的進程，可能和其他很多進程產(chǎn)生通信關(guān)系，當其中一個進程變更通信地址時，勢必影響所有其他進程的配置。所以我們需要集中的管理所有進程的通信地址，當有變化的時候，只需要修改一個地方。在大量進程構(gòu)建的集群中，我們還會碰到容災(zāi)和擴容的問題：當集群中某個服務(wù)器出現(xiàn)故障，可能會有一些進程消失；而當我們需要增加集群的承載能力時，我們又需要增加新的服務(wù)器以及進程。這些工作在長期運行的服務(wù)器系統(tǒng)中，會是比較常見的任務(wù)，如果整個分布系統(tǒng)有一個運行中的中心進程，能自動化的監(jiān)測所有的進程狀態(tài)，一旦有進程加入或者退出集群，都能即時的修改所有其他進程的配置，這就形成了一套動態(tài)的多進程管理系統(tǒng)。開源的ZooKeeper給我們提供了一個可以充當這種動態(tài)集群中心的實現(xiàn)方案。由于ZooKeeper本身是可以平行擴展的，所以它自己也是具備一定容災(zāi)能力的。現(xiàn)在越來越多的分布式系統(tǒng)都開始使用以ZooKeeper為集群中心的動態(tài)進程管理策略了。
動態(tài)進程集群
在調(diào)用多進程服務(wù)的策略上，我們也會有一定的策略選擇，其中最著名的策略有三個：一個是動態(tài)負載均衡策略；一個是讀寫分離策略；一個是一致性哈希策略。動態(tài)負載均衡策略，一般會搜集多個進程的服務(wù)狀態(tài)，然后挑選一個負載最輕的進程來分發(fā)服務(wù)，這種策略對于比較同質(zhì)化的進程是比較合適的。讀寫分離策略則是關(guān)注對持久化數(shù)據(jù)的性能，比如對數(shù)據(jù)庫的操作，我們會提供一批進程專門用于提供讀數(shù)據(jù)的服務(wù)，而另外一個（或多個）進程用于寫數(shù)據(jù)的服務(wù)，這些寫數(shù)據(jù)的進程都會每次寫多份拷貝到“讀服務(wù)進程”的數(shù)據(jù)區(qū)（可能就是單獨的數(shù)據(jù)庫），這樣在對外提供服務(wù)的時候，就可以提供更多的硬件資源。一致性哈希策略是針對任何一個任務(wù)，看看這個任務(wù)所涉及讀寫的數(shù)據(jù)，是屬于哪一片的，是否有某種可以緩存的特征，然后按這個數(shù)據(jù)的ID或者特征值，進行“一致性哈?！钡挠嬎?，分擔給對應(yīng)的處理進程。這種進程調(diào)用策略，能非常的利用上進程內(nèi)的緩存（如果存在），比如我們的一個在線游戲，由100個進程承擔服務(wù)，那么我們就可以把游戲玩家的ID，作為一致性哈希的數(shù)據(jù)ID，作為進程調(diào)用的KEY，如果目標服務(wù)進程有緩存游戲玩家的數(shù)據(jù)，那么所有這個玩家的操作請求，都會被轉(zhuǎn)到這個目標服務(wù)進程上，緩存的命中率大大提高。而使用“一致性哈?！?，而不是其他哈希算法，或者取模算法，主要是考慮到，如果服務(wù)進程有一部分因故障消失，剩下的服務(wù)進程的緩存依然可以有效，而不會整個集群所有進程的緩存都失效。具體有興趣的讀者可以搜索“一致性哈?！币惶骄烤埂?/p>
以多進程利用大量的服務(wù)器，以及服務(wù)器上的多個CPU核心，是一個非常有效的手段。但是使用多進程帶來的額外的編程復(fù)雜度的問題。一般來說我們認為最好是每個CPU核心一個進程，這樣能最好的利用硬件。如果同時運行的進程過多，操作系統(tǒng)會消耗很多CPU時間在不同進程的切換過程上。但是，我們早期所獲得的很多API都是阻塞的，比如文件I/O，網(wǎng)絡(luò)讀寫，數(shù)據(jù)庫操作等。如果我們只用有限的進程來執(zhí)行帶這些阻塞操作的程序，那么CPU會大量被浪費，因為阻塞的API會讓有限的這些進程停著等待結(jié)果。那么，如果我們希望能處理更多的任務(wù)，就必須要啟動更多的進程，以便充分利用那些阻塞的時間，但是由于進程是操作系統(tǒng)提供的“盒子”，這個盒子比較大，切換耗費的時間也比較多，所以大量并行的進程反而會無謂的消耗服務(wù)器資源。加上進程之間的內(nèi)存一般是隔離的，進程間如果要交換一些數(shù)據(jù)，往往需要使用一些操作系統(tǒng)提供的工具，比如網(wǎng)絡(luò)socket，這些都會額外消耗服務(wù)器性能。因此，我們需要一種切換代價更少，通信方式更便捷，編程方法更簡單的并行技術(shù)，這個時候，多線程技術(shù)出現(xiàn)了。
[在進程盒子里面的線程盒子]
多線程的特點是切換代價少，可以同時訪問內(nèi)存。我們可以在編程的時候，任意讓某個函數(shù)放入新的線程去執(zhí)行，這個函數(shù)的參數(shù)可以是任何的變量或指針。如果我們希望和這些運行時的線程通信，只要讀、寫這些指針指向的變量即可。在需要大量阻塞操作的時候，我們可以啟動大量的線程，這樣就能較好的利用CPU的空閑時間；線程的切換代價比進程低得多，所以我們能利用的CPU也會多很多。線程是一個比進程更小的“程序盒子”，他可以放入某一個函數(shù)調(diào)用，而不是一個完整的程序。一般來說，如果多個線程只是在一個進程里面運行，那其實是沒有利用到多核CPU的并行好處的，僅僅是利用了單個空閑的CPU核心。但是，在JAVA和C#這類帶虛擬機的語言中，多線程的實現(xiàn)底層，會根據(jù)具體的操作系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度單位（比如進程），盡量讓線程也成為操作系統(tǒng)可以調(diào)度的單位，從而利用上多個CPU核心。比如Linux2.6之后，提供了NPTL的內(nèi)核線程模型，JVM就提供了JAVA線程到NPTL內(nèi)核線程的映射，從而利用上多核CPU。而Windows系統(tǒng)中，據(jù)說本身線程就是系統(tǒng)的最小調(diào)度單位，所以多線程也是利用上多核CPU的。所以我們在使用JAVA\C#編程的時候，多線程往往已經(jīng)同時具備了多進程利用多核CPU、以及切換開銷低的兩個好處。
早期的一些網(wǎng)絡(luò)聊天室服務(wù)，結(jié)合了多線程和多進程使用的例子。一開始程序會啟動多個廣播聊天的進程，每個進程都代表一個房間；每個用戶連接到聊天室，就為他啟動一個線程，這個線程會阻塞的讀取用戶的輸入流。這種模型在使用阻塞API的環(huán)境下，非常簡單，但也非常有效。
當我們在廣泛使用多線程的時候，我們發(fā)現(xiàn)，盡管多線程有很多優(yōu)點，但是依然會有明顯的兩個缺點：一個內(nèi)存占用比較大且不太可控；第二個是多個線程對于用一個數(shù)據(jù)使用時，需要考慮復(fù)雜的“鎖”問題。由于多線程是基于對一個函數(shù)調(diào)用的并行運行，這個函數(shù)里面可能會調(diào)用很多個子函數(shù)，每調(diào)用一層子函數(shù)，就會要在棧上占用新的內(nèi)存，大量線程同時在運行的時候，就會同時存在大量的棧，這些棧加在一起，可能會形成很大的內(nèi)存占用。并且，我們編寫服務(wù)器端程序，往往希望資源占用盡量可控，而不是動態(tài)變化太大，因為你不知道什么時候會因為內(nèi)存用完而當機，在多線程的程序中，由于程序運行的內(nèi)容導致棧的伸縮幅度可能很大，有可能超出我們預(yù)期的內(nèi)存占用，導致服務(wù)的故障。而對于內(nèi)存的“鎖”問題，一直是多線程中復(fù)雜的課題，很多多線程工具庫，都推出了大量的“無鎖”容器，或者“線程安全”的容器，并且還大量設(shè)計了很多協(xié)調(diào)線程運作的類庫。但是這些復(fù)雜的工具，無疑都是證明了多線程對于內(nèi)存使用上的問題。
同時排多條隊就是并行
由于多線程還是有一定的缺點，所以很多程序員想到了一個釜底抽薪的方法：使用多線程往往是因為阻塞式API的存在，比如一個read()操作會一直停止當前線程，那么我們能不能讓這些操作變成不阻塞呢？——selector/epoll就是Linux退出的非阻塞式API。如果我們使用了非阻塞的操作函數(shù)，那么我們也無需用多線程來并發(fā)的等待阻塞結(jié)果。我們只需要用一個線程，循環(huán)的檢查操作的狀態(tài)，如果有結(jié)果就處理，無結(jié)果就繼續(xù)循環(huán)。這種程序的結(jié)果往往會有一個大的死循環(huán)，稱為主循環(huán)。在主循環(huán)體內(nèi)，程序員可以安排每個操作事件、每個邏輯狀態(tài)的處理邏輯。這樣CPU既無需在多線程間切換，也無需處理復(fù)雜的并行數(shù)據(jù)鎖的問題——因為只有一個線程在運行。這種就是被稱為“并發(fā)”的方案。
[服務(wù)員兼了點菜、上菜就是并發(fā)]
實際上計算機底層早就有使用并發(fā)的策略，我們知道計算機對于外部設(shè)備（比如磁盤、網(wǎng)卡、顯卡、聲卡、鍵盤、鼠標），都使用了一種叫“中斷”的技術(shù)，早期的電腦使用者可能還被要求配置IRQ號。這個中斷技術(shù)的特點，就是CPU不會阻塞的一直停在等待外部設(shè)備數(shù)據(jù)的狀態(tài)，而是外部數(shù)據(jù)準備好后，給CPU發(fā)一個“中斷信號”，讓CPU轉(zhuǎn)去處理這些數(shù)據(jù)。非阻塞的編程實際上也是類似這種行為，CPU不會一直阻塞的等待某些I/O的API調(diào)用，而是先處理其他邏輯，然后每次主循環(huán)去主動檢查一下這些I/O操作的狀態(tài)。
多線程和異步的例子，最著名就是Web服務(wù)器領(lǐng)域的Apache和Nginx的模型。Apache是多進程/多線程模型的，它會在啟動的時候啟動一批進程，作為進程池，當用戶請求到來的時候，從進程池中分配處理進程給具體的用戶請求，這樣可以節(jié)省多進程/線程的創(chuàng)建和銷毀開銷，但是如果同時有大量的請求過來，還是需要消耗比較高的進程/線程切換。而Nginx則是采用epoll技術(shù)，這種非阻塞的做法，可以讓一個進程同時處理大量的并發(fā)請求，而無需反復(fù)切換。對于大量的用戶訪問場景下，apache會存在大量的進程，而nginx則可以僅用有限的進程（比如按CPU核心數(shù)來啟動），這樣就會比apache節(jié)省了不少“進程切換”的消耗，所以其并發(fā)性能會更好。
[Nginx的固定多進程，一個進程異步處理多個客戶端]
[Apache的多態(tài)多進程，一個進程處理一個客戶]
在現(xiàn)代服務(wù)器端軟件中，nginx這種模型的運維管理會更簡單，性能消耗也會稍微更小一點，所以成為最流行的進程架構(gòu)。但是這種好處，會付出一些另外的代價：非阻塞代碼在編程的復(fù)雜度變大。
分布式編程復(fù)雜度
以前我們的代碼，從上往下執(zhí)行，每一行都會占用一定的CPU時間，這些代碼的直接順序，也是和編寫的順序基本一致，任何一行代碼，都是唯一時刻的執(zhí)行任務(wù)。當我們在編寫分布式程序的時候，我們的代碼將不再好像那些單進程、單線程的程序一樣簡單。我們要把同時運行的不同代碼，在同一段代碼中編寫。就好像我們要把整個交響樂團的每個樂器的樂譜，全部寫到一張紙上。為了解決這種編程的復(fù)雜度，業(yè)界發(fā)展出了多種編碼形式。
在多進程的編碼模型上，fork()函數(shù)可以說一個非常典型的代表。在一段代碼中，fork()調(diào)用之后的部分，可能會被新的進程中執(zhí)行。要區(qū)分當前代碼的所在進程，要靠fork()的返回值變量。這種做法，等于把多個進程的代碼都合并到一塊，然后通過某些變量作為標志來劃分。這樣的寫法，對于不同進程代碼大部份相同的“同質(zhì)進程”來說，還是比較方便的，最怕就是有大量的不同邏輯要用不同的進程來處理，這種情況下，我們就只能自己通過規(guī)范fork()附近的代碼，來控制混亂的局面。比較典型的是把fork()附近的代碼弄成一個類似分發(fā)器（dispatcher）的形式，把不同功能的代碼放到不同的函數(shù)中，以fork之前的標記變量來決定如何調(diào)用。
[動態(tài)多進程的代碼模式]
在我們使用多線程的API時，情況就會好很多，我們可以用一個函數(shù)指針，或者一個帶回調(diào)方法的對象，作為線程執(zhí)行的主體，并且以句柄或者對象的形式來控制這些線程。作為開發(fā)人員，我們只要掌握了對線程的啟動、停止等有限的幾個API，就能很好的對并行的多線程進行控制。這對比多進程的fork()來說，從代碼上看會更直觀，只是我們必須要分清楚調(diào)用一個函數(shù)，和新建一個線程去調(diào)用一個函數(shù)，之間的差別：新建線程去調(diào)用函數(shù)，這個操作會很快的結(jié)束，并不會依序去執(zhí)行那個函數(shù)，而是代表著，那個函數(shù)中的代碼，可能和線程調(diào)用之后的代碼，交替的執(zhí)行。
由于多線程把“并行的任務(wù)”作為一個明確的編程概念定義了出來，以句柄、對象的形式封裝好，那么我們自然會希望對多線程能更多復(fù)雜而細致的控制。因此出現(xiàn)了很多多線程相關(guān)的工具。比較典型的編程工具有線程池、線程安全容器、鎖這三類。線程池提供給我們以“池”的形態(tài)，自動管理線程的能力：我們不需要自己去考慮怎么建立線程、回收線程，而是給線程池一個策略，然后輸入需要執(zhí)行的任務(wù)函數(shù)，線程池就會自動操作，比如它會維持一個同時運行線程數(shù)量，或者保持一定的空閑線程以節(jié)省創(chuàng)建、銷毀線程的消耗。在多線程操作中，不像多進程在內(nèi)存上完全是區(qū)分開的，所以可以訪問同一份內(nèi)存，也就是對堆里面的同一個變量進行讀寫，這就可能產(chǎn)生程序員所預(yù)計不到的情況（因為我們寫程序只考慮代碼是順序執(zhí)行的）。還有一些對象容器，比如哈希表和隊列，如果被多個線程同時操作，可能還會因為內(nèi)部數(shù)據(jù)對不上，造成嚴重的錯誤，所以很多人開發(fā)了一些可以被多個線程同時操作的容器，以及所謂“原子”操作的工具，以解決這樣的問題。有些語言如Java，在語法層面，就提供了關(guān)鍵字來對某個變量進行“上鎖”，以保障只有一個線程能操作它。多線程的編程中，很多并行任務(wù)，是有一定的阻塞順序的，所以有各種各樣的鎖被發(fā)明出來，比如倒數(shù)鎖、排隊鎖等等。java.concurrent庫就是多線程工具的一個大集合，非常值得學習。然而，多線程的這些五花八門的武器，其實也是證明了多線程本身，是一種不太容易使用的順手的技術(shù)，但是我們一下子還沒有更好的替代方案罷了。
[多線程的對象模型]
在多線程的代碼下，除了啟動線程的地方，是和正常的執(zhí)行順序不同以外，其他的基本都還是比較近似單線程代碼的。但是如果在異步并發(fā)的代碼下，你會發(fā)現(xiàn)，代碼一定要裝入一個個“回調(diào)函數(shù)”里。這些回調(diào)函數(shù)，從代碼的組織形態(tài)上，幾乎完全無法看出來其預(yù)期的執(zhí)行順序，一般只能在運行的時候通過斷點或者日志來分析。這就對代碼閱讀帶來了極大的障礙。因此現(xiàn)在有越來越多的程序員關(guān)注“協(xié)程”這種技術(shù)：可以用類似同步的方法來寫異步程序，而無需把代碼塞到不同的回調(diào)函數(shù)里面。協(xié)程技術(shù)最大的特點，就是加入了一個叫yield的概念，這個關(guān)鍵字所在的代碼行，是一個類似return的作用，但是又代表著后續(xù)某個時刻，程序會從yield的地方繼續(xù)往下執(zhí)行。這樣就把那些需要回調(diào)的代碼，從函數(shù)中得以解放出來，放到y(tǒng)ield的后面了。在很多客戶端游戲引擎中，我們寫的代碼都是由一個框架，以每秒30幀的速度在反復(fù)執(zhí)行，為了讓一些任務(wù)，可以分別放在各幀中運行，而不是一直阻塞導致“卡幀”，使用協(xié)程就是最自然和方便的了——Unity3D就自帶了協(xié)程的支持。
在多線程同步程序中，我們的函數(shù)調(diào)用棧就代表了一系列同屬一個線程的處理。但是在單線程的異步回調(diào)的編程模式下，我們的一個回調(diào)函數(shù)是無法簡單的知道，是在處理哪一個請求的序列中。所以我們往往需要自己寫代碼去維持這樣的狀態(tài)，最常見的做法是，每個并發(fā)任務(wù)啟動的時候，就產(chǎn)生一個序列號（seqid），然后在所有的對這個并發(fā)任務(wù)處理的回調(diào)函數(shù)中，都傳入這個seqid參數(shù)，這樣每個回調(diào)函數(shù)，都可以通過這個參數(shù)，知道自己在處理哪個任務(wù)。如果有些不同的回調(diào)函數(shù)，希望交換數(shù)據(jù)，比如A函數(shù)的處理結(jié)果希望B函數(shù)能得到，還可以用seqid作為key把結(jié)果存放到一個公共的哈希表容器中，這樣B函數(shù)根據(jù)傳入的seqid就能去哈希表中獲得A函數(shù)存入的結(jié)果了，這樣的一份數(shù)據(jù)我們往往叫做“會話”。如果我們使用協(xié)程，那么這些會話可能都不需要自己來維持了，因為協(xié)程中的棧代表了會話容器，當執(zhí)行序列切換到某個協(xié)程中的時候，棧上的局部變量正是之前的處理過程的內(nèi)容結(jié)果。
[協(xié)程的代碼特征]
為了解決異步編程的回調(diào)這種復(fù)雜的操作，業(yè)界還發(fā)明了很多其他的手段，比如lamda表達式、閉包、promise模型等等，這些都是希望我們，能從代碼的表面組織上，把在多個不同時間段上運行的代碼，以業(yè)務(wù)邏輯的形式組織到一起。
最后我想說說函數(shù)式編程，在多線程的模型下，并行代碼帶來最大的復(fù)雜性，就是對堆內(nèi)存的同時操作。所以我們才弄出來鎖的機制，以及一大批對付死鎖的策略。而函數(shù)式編程，由于根本不使用堆內(nèi)存，所以就無需處理什么鎖，反而讓整個事情變得非常簡單。唯一需要改變的，就是我們習慣于把狀態(tài)放到堆里面的編程思路。函數(shù)式編程的語言，比如LISP或者Erlang，其核心數(shù)據(jù)結(jié)果是鏈表——一種可以表示任何數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)。我們可以把所有的狀態(tài)，都放到鏈表這個數(shù)據(jù)列車中，然后讓一個個函數(shù)去處理這串數(shù)據(jù)，這樣同樣也可以傳遞程序的狀態(tài)。這是一種用棧來代替堆的編程思路，在多線程并發(fā)的環(huán)境下，非常的有價值。
分布式程序的編寫，一直都伴隨著大量的復(fù)雜性，影響我們對代碼的閱讀和維護，所以我們才有各種各樣的技術(shù)和概念，試圖簡化這種復(fù)雜性。也許我們無法找到任何一個通用的解決方案，但是我們可以通過理解各種方案的目標，來選擇最適合我們的場景：
· 動態(tài)多進程fork——同質(zhì)的并行任務(wù)
· 多線程——能明確劃的邏輯復(fù)雜的并行任務(wù)
· 異步并發(fā)回調(diào)——對性能要求高，但中間會被阻塞的處理較少的并行任務(wù)
· 協(xié)程——以同步的寫法編寫并發(fā)的任務(wù)，但是不合適發(fā)起復(fù)雜的動態(tài)并行操作。
· 函數(shù)式編程——以數(shù)據(jù)流為模型的并行處理任務(wù)
分布式數(shù)據(jù)通信
分布式的編程中，對于CPU時間片的切分本身不是難點，最困難的地方在于并行的多個代碼片段，如何進行通信。因為任何一個代碼段，都不可能完全單獨的運作，都需要和其他代碼產(chǎn)生一定的依賴。在動態(tài)多進程中，我們往往只能通過父進程的內(nèi)存提供共享的初始數(shù)據(jù)，運行中則只能通過操作系統(tǒng)間的通訊方式了：Socket、信號、共享內(nèi)存、管道等等。無論那種做法，這些都帶來了一堆復(fù)雜的編碼。這些方式大部分都類似于文件操作：一個進程寫入、另外一個進程讀出。所以很多人設(shè)計了一種叫“消息隊列”的模型，提供“放入”消息和“取出”消息的接口，底層則是可以用Socket、共享內(nèi)存、甚至是文件來實現(xiàn)。這種做法幾乎能夠處理任何狀況下的數(shù)據(jù)通訊，而且有些還能保存消息。但是缺點是每個通信消息，都必須經(jīng)過編碼、解碼、收包、發(fā)包這些過程，對處理延遲有一定的消耗。
如果我們在多線程中進行通信，那么我們可以直接對某個堆里面的變量直接進行讀寫，這樣的性能是最高的，使用也非常方便。但是缺點是可能出現(xiàn)幾個線程同時使用變量，產(chǎn)生了不可預(yù)期的結(jié)果，為了對付這個問題，我們設(shè)計了對變量的“鎖”機制，而如何使用鎖又成為另外一個問題，因為可能出現(xiàn)所謂的“死鎖”問題。所以我們一般會用一些“線程安全”的容器，用來作為多線程間通訊的方案。為了協(xié)調(diào)多個線程之間的執(zhí)行順序，還可以使用很多種類型的“工具鎖”。
在單線程異步并發(fā)的情況下，多個會話間的通信，也是可以通過直接對變量進行讀寫操作，而且不會出現(xiàn)“鎖”的問題，因為本質(zhì)上每個時刻都只有一個段代碼會操作這個變量。然而，我們還是需要對這些變量進行一定規(guī)劃和整理，否則各種指針或全局變量在代碼中散布，也是很出現(xiàn)BUG的。所以我們一般會把“會話”的概念變成一個數(shù)據(jù)容器，每段代碼都可以把這個會話容器作為一個“收件箱”，其他的并發(fā)任務(wù)如果需要在這個任務(wù)中通訊，就把數(shù)據(jù)放入這個“收件箱”即可。在WEB開發(fā)領(lǐng)域，和cookie對應(yīng)的服務(wù)器端Session機制，就是這種概念的典型實現(xiàn)。
分布式緩存策略
在分布式程序架構(gòu)中，如果我們需要整個體系有更高的穩(wěn)定性，能夠?qū)M程容災(zāi)或者動態(tài)擴容提供支持，那么最難解決的問題，就是每個進程中的內(nèi)存狀態(tài)。因為進程一旦毀滅，內(nèi)存中的狀態(tài)會消失，這就很難不影響提供的服務(wù)。所以我們需要一種方法，讓進程的內(nèi)存狀態(tài)，不太影響整體服務(wù)，甚至最好能變成“無狀態(tài)”的服務(wù)。當然“狀態(tài)”如果不寫入磁盤，始終還是需要某些進程來承載的。在現(xiàn)在流行的WEB開發(fā)模式中，很多人會使用PHP+Memcached+MySQL這種模型，在這里，PHP就是無狀態(tài)的，因為狀態(tài)都是放在Memcached里面。這種做法對于PHP來說，是可以隨時動態(tài)的毀滅或者新建，但是Memcached進程就要保證穩(wěn)定才行；而且Memcached作為一個額外的進程，和它通信本身也會消耗更多的延遲時間。因此我們需要一種更靈活和通用的進程狀態(tài)保存方案，我們把這種任務(wù)叫做“分布式緩存”的策略。我們希望進程在讀取數(shù)據(jù)的時候，能有最高的性能，最好能和在堆內(nèi)存中讀寫類似，又希望這些緩存數(shù)據(jù)，能被放在多個進程內(nèi)，以分布式的形態(tài)提供高吞吐的服務(wù)，其中最關(guān)鍵的問題，就是緩存數(shù)據(jù)的同步。
[PHP常用Memached做緩存]
為了解決這個問題，我們需要先一步步來分解這個問題：
首先，我們的緩存應(yīng)該是某種特定形式的對象，而不應(yīng)該是任意類型的變量。因為我們需要對這些緩存進行標準化的管理，盡管C++語言提供了運算重載，我們可以對“=”號的寫變量操作進行重新定義，但是現(xiàn)在基本已經(jīng)沒有人推薦去做這樣的事。而我們手頭就有最常見的一種模型，適合緩存這種概念的使用，它就是——哈希表。所有的哈希表（或者是Map接口），都是把數(shù)據(jù)的存放，分為key和value兩個部分，我們可以把想要緩存的數(shù)據(jù)，作為value存放到“表”當中，同時我們也可以用key把對應(yīng)的數(shù)據(jù)取出來，而“表”對象就代表了緩存。
其次我們需要讓這個“表”能在多個進程中都存在。如果每個進程中的數(shù)據(jù)都毫無關(guān)聯(lián)，那問題其實就非常簡單，但是如果我們可能從A進程把數(shù)據(jù)寫入緩存，然后在B進程把數(shù)據(jù)讀取出來，那么就比較復(fù)雜了。我們的“表”要有能把數(shù)據(jù)在A、B兩個進程間同步的能力。因此我們一般會用三種策略：租約清理、租約轉(zhuǎn)發(fā)、修改廣播
· 租約清理，一般是指，我們把存放某個key的緩存的進程，稱為持有這個key的數(shù)據(jù)的“租約”，這個租約要登記到一個所有進程都能訪問到的地方，比如是ZooKeeper集群進程。那么在讀、寫發(fā)生的時候，如果本進程沒有對應(yīng)的緩存，就先去查詢一下對應(yīng)的租約，如果被其他進程持有，則通知對方“清理”，所謂“清理”，往往是指刪除用來讀的數(shù)據(jù)，回寫用來寫的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫等持久化設(shè)備，等清理完成后，在進行正常的讀寫操作，這些操作可能會重新在新的進程上建立緩存。這種策略在緩存命中率比較高的情況下，性能是最好的，因為一般無需查詢租約情況，就可以直接操作；但如果緩存命中率低，那么就會出現(xiàn)緩存反復(fù)在不同進程間“移動”，會嚴重降低系統(tǒng)的處理性能。
· 租約轉(zhuǎn)發(fā)。同樣，我們把存放某個KEY的緩存的進程，稱為持有這個KEY數(shù)據(jù)的“租約”，同時也要登記到集群的共享數(shù)據(jù)進程中。和上面租約清理不同的地方在于，如果發(fā)現(xiàn)持有租約的進程不是本次操作的進程，就會把整個數(shù)據(jù)的讀、寫請求，都通過網(wǎng)絡(luò)“轉(zhuǎn)發(fā)”個持有租約的進程，然后等待他的操作結(jié)果返回。這種做法由于每次操作都需要查詢租約，所以性能會稍微低一些；但如果緩存命中率不高，這種做法能把緩存的操作分擔到多個進程上，而且也無需清理緩存，這比租約清理的策略適應(yīng)性更好。
· 修改廣播。上面兩種策略，都需要維護一份緩存數(shù)據(jù)的租約，但是本身對于租約的操作，就是一種比較耗費性能的事情。所以有時候可以采用一些更簡單，但可能承受一些不一致性的策略：對于讀操作，每個節(jié)點的讀都建立緩存，每次讀都判斷是否超過預(yù)設(shè)的讀冷卻時間x，超過則清理緩存從持久化重建；對于寫操作，么個節(jié)點上都判斷是否超過預(yù)設(shè)的寫冷卻時間y，超過則展開清理操作。清理操作也分兩種，如果數(shù)據(jù)量小就廣播修改數(shù)據(jù)；如果數(shù)據(jù)量大就廣播清理通知回寫到持久化中。這樣雖然可能會有一定的不一致風險，但是如果數(shù)據(jù)不是那種要求太高的，而且緩存命中率又能比較有保障的話（比如根據(jù)KEY來進行一致性哈希訪問緩存進程），那么真正因為寫操作廣播不及時，導致數(shù)據(jù)不一致的情況還是會比較少的。這種策略實現(xiàn)起來非常簡單，無需一個中心節(jié)點進程維護數(shù)據(jù)租約，也無需復(fù)雜的判斷邏輯進行同步，只要有廣播的能力，加上對于寫操作的一些配置，就能實現(xiàn)高效的緩存服務(wù)。所以“修改廣播”策略是在大多數(shù)需要實時同步，但數(shù)據(jù)一致性要求不高的領(lǐng)域最常見的手段。著名的DNS系統(tǒng)的緩存就是接近這種策略：我們要修改某個域名對應(yīng)的IP，并不是立刻在全球所有的DNS服務(wù)器上生效，而是需要一定時間廣播修改給其他服務(wù)區(qū)。而我們每個DSN服務(wù)器，都具備了大量的其他域名的緩存數(shù)據(jù)。
總結(jié)
在高性能的服務(wù)器架構(gòu)中，常用的緩存和分布兩種策略，往往是結(jié)合到一起使用的。雖然這兩種策略，都有無數(shù)種不同的表現(xiàn)形式，成為各種各樣的技術(shù)流派，但是只有清楚的理解這些技術(shù)的原理，并且和實際的業(yè)務(wù)場景結(jié)合起來，才能真正的做出滿足應(yīng)用要求的高性能架構(gòu)。
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