[導(dǎo)讀]大家好，我是ZhengN。今天我們看一看業(yè)界一些著名的編程模型。背景模型是對事物共性的抽象，編程模型就是對編程的共性的抽象。什么是編程的共性呢？最重要的共性就是：程序設(shè)計(jì)時(shí)，代碼的抽象方式、組織方式或復(fù)用方式。編程模型主要是方法與思想。編程模型處于方法或思想性的層面，在很多情況下...
大家好，我是ZhengN。
今天我們看一看業(yè)界一些著名的編程模型。
背景
模型是對事物共性的抽象，編程模型就是對編程的共性的抽象。當(dāng)面對一個(gè)新問題時(shí)，通常的想法是通過分析，不斷的轉(zhuǎn)化和轉(zhuǎn)換，得到本質(zhì)相同的熟悉的、或抽象的、簡單的一個(gè)問題，這就是化歸思想。把初始的問題或?qū)ο蠓Q為原型，把化歸后的相對定型的模擬化或理想化的對象稱為模型。
編程模型，簡單地可以理解它就是模板，遇到相似問題就可以方便依模板解決,這樣就簡化了編程問題。不同的編程環(huán)境和不同的應(yīng)用對象有不同的編程模型。
事件驅(qū)動
來源于《Software Architecture Patterns》事件驅(qū)動架構(gòu)（Event-Driven Architecture）是一種用于設(shè)計(jì)應(yīng)用的軟件架構(gòu)和模型，程序的執(zhí)行流由外部事件來決定，它的特點(diǎn)是包含一個(gè)事件循環(huán)，當(dāng)外部事件發(fā)生時(shí)使用回調(diào)機(jī)制來觸發(fā)相應(yīng)的處理。主要包括 4 個(gè)基本組件：
- 事件隊(duì)列（event queue）：接收事件的入口，存儲待處理事件
- 分發(fā)器（event mediator）：將不同的事件分發(fā)到不同的業(yè)務(wù)邏輯單元
- 事件通道（event channel）：分發(fā)器與處理器之間的聯(lián)系渠道
- 事件處理器（event processor）：實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，處理完成后會發(fā)出事件，觸發(fā)下一步操作
為什么采用事件驅(qū)動模型?
- 首先是一種對象間的一對多的關(guān)系；最簡單的如交通信號燈，信號燈是目標(biāo)（一方），行人注視著信號燈（多方）；
- 當(dāng)目標(biāo)發(fā)送改變（發(fā)布），觀察者（訂閱者）就可以接收到改變；
- 觀察者如何處理（如行人如何走，是快走/慢走/不走，目標(biāo)不會管的），目標(biāo)無需干涉；所以就松散耦合了它們之間的關(guān)系。
- 松耦合——服務(wù)不需要(也不應(yīng)該)知道或依賴于其他服務(wù)。在使用事件時(shí)，服務(wù)獨(dú)立運(yùn)行，不了解其他服務(wù)，包括其實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和傳輸協(xié)議。事件模型下的服務(wù)可以獨(dú)立地、更容易地更新、測試和部署。
- 易擴(kuò)展——通過高度獨(dú)立和解耦的事件處理器自然地實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展性。每個(gè)事件處理器都可以單獨(dú)擴(kuò)展，從而實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的可擴(kuò)展性。
- 恢復(fù)支持——帶有隊(duì)列的事件驅(qū)動架構(gòu)可以通過“重播”過去的事件來恢復(fù)丟失的工作。當(dāng)用戶需要恢復(fù)時(shí)，這對于防止數(shù)據(jù)丟失非常有用。
事件驅(qū)動架構(gòu)可以最大程度減少耦合度，因此是現(xiàn)代化分布式應(yīng)用架構(gòu)的理想之選。
深入理解事件驅(qū)動1.異步處理和主動輪訓(xùn)，要理解事件驅(qū)動和程序，就需要與非事件驅(qū)動的程序進(jìn)行比較。實(shí)際上，現(xiàn)代的程序大多是事件驅(qū)動的，比如多線程的程序，肯定是事件驅(qū)動的。早期則存在許多非事件驅(qū)動的程序，這樣的程序，在需要等待某個(gè)條件觸發(fā)時(shí)，會不斷地檢查這個(gè)條件，直到條件滿足，這是很浪費(fèi)cpu時(shí)間的。而事件驅(qū)動的程序，則有機(jī)會釋放cpu從而進(jìn)入睡眠態(tài)（注意是有機(jī)會，當(dāng)然程序也可自行決定不釋放cpu），當(dāng)事件觸發(fā)時(shí)被操作系統(tǒng)喚醒，這樣就能更加有效地使用cpu。2.IO模型，事件驅(qū)動框架一般是采用Reactor模式或者Proactor模式的IO模型。Reactor模式其中非常重要的一環(huán)就是調(diào)用函數(shù)來完成數(shù)據(jù)拷貝，這部分是應(yīng)用程序自己完成的，內(nèi)核只負(fù)責(zé)通知監(jiān)控的事件到來了，所以本質(zhì)上Reactor模式屬于非阻塞同步IO。
來自：深入理解Linux高性能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的那些事
Proactor模式，借助于系統(tǒng)本身的異步IO特性，由操作系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)拷貝，在完成之后來通知應(yīng)用程序來取就可以，效率更高一些，但是底層需要借助于內(nèi)核的異步IO機(jī)制來實(shí)現(xiàn)，可能借助于DMA和Zero-Copy技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，理論上性能更高。
當(dāng)前Windows系統(tǒng)通過IOCP實(shí)現(xiàn)了真正的異步I/O，而在Linux 系統(tǒng)的異步I/O還不完善，比如Linux中的boost.asio模塊就是異步IO的支持，但是目前Linux系統(tǒng)還是以基于Reactor模式的非阻塞同步IO為主。
3.事件隊(duì)列，事件驅(qū)動的程序必定會直接或者間接擁有一個(gè)事件隊(duì)列，用于存儲未能及時(shí)處理的事件，這個(gè)事件隊(duì)列，可以采用消息隊(duì)列。4.事件串聯(lián)，事件驅(qū)動的程序的行為，完全受外部輸入的事件控制，所以事件驅(qū)動框架中，存在大量處理程序邏輯，可以通過事件把各個(gè)處理流程關(guān)聯(lián)起來。5.順序性和原子化，事件驅(qū)動的程序可以按照一定的順序處理隊(duì)列中的事件，而這個(gè)順序則是由事件的觸發(fā)順序決定的，這一特性往往被用于保證某些過程的順序性和原子化。
事件驅(qū)動的缺點(diǎn)
- 事件驅(qū)動架構(gòu)，就是通過引入中間層 來實(shí)現(xiàn)事件發(fā)布-訂閱機(jī)制進(jìn)行組件解耦，看似能帶來不少誘人的優(yōu)點(diǎn)，也必然會增加系統(tǒng)的復(fù)雜度，間接增加開發(fā)難度和維護(hù)難度。
- 事件驅(qū)動架構(gòu)改變了編程思維，將完整的功能過程，拆解為了不同的異步事件處理，也喪失了連貫的流程處理能力。如果事件數(shù)量眾多，就容易在“事件叢林”中迷了路，比如中斷風(fēng)暴，驚群效應(yīng)等。
常用的事件驅(qū)動框架
select
poll
epoll
- libev
- 中斷系統(tǒng)
消息驅(qū)動
消息驅(qū)動和事件驅(qū)動很類似，都是先有一個(gè)事件，然后產(chǎn)生一個(gè)相應(yīng)的消息，再把消息放入消息隊(duì)列，由需要的項(xiàng)目獲取。他們只是一些細(xì)微區(qū)別，一般都采用相同框架，細(xì)微的區(qū)別：
消息驅(qū)動：生產(chǎn)者A發(fā)送一個(gè)消息到消息隊(duì)列，消費(fèi)者B收到該消息。生產(chǎn)者A很明確這個(gè)消息是發(fā)給消費(fèi)者B的。通常是P2P模式。事件驅(qū)動：生產(chǎn)者A發(fā)出一個(gè)事件，消費(fèi)者B或者消費(fèi)者C收到這個(gè)事件，或者沒人收到這個(gè)事件，生產(chǎn)者A只會產(chǎn)生一個(gè)事件，不關(guān)心誰會處理這個(gè)事件?，通常是發(fā)布-訂閱模型。現(xiàn)代軟件系統(tǒng)是跨多個(gè)端點(diǎn)運(yùn)行并通過大型網(wǎng)絡(luò)連接的分布式系統(tǒng)。例如，考慮一位航空公司客戶通過 Web 瀏覽器購買機(jī)票。該訂單可能會通過API，然后通過一系列返回結(jié)果的過程。這些來回通信的一個(gè)術(shù)語是消息傳遞。在消息驅(qū)動架構(gòu)中，這些 API 調(diào)用看起來非常像一個(gè)函數(shù)調(diào)用：API 知道它在調(diào)用什么，期待某個(gè)結(jié)果并等待該結(jié)果。
消息驅(qū)動的優(yōu)點(diǎn)
- 開發(fā)難度低：消息驅(qū)動類似經(jīng)典的編程模型，調(diào)用一個(gè)函數(shù)，等待一個(gè)結(jié)果，對結(jié)果做一些事情，編程簡單快速，開發(fā)難度低。
- 方便調(diào)試維護(hù)：因?yàn)榫幊踢壿嬊逦唵?，流程清晰，調(diào)試起來更加直接方便，后期維護(hù)也容易。
常用的消息驅(qū)動框架
API網(wǎng)關(guān)
gRPC
微服務(wù)架構(gòu)
事件驅(qū)動vs消息驅(qū)動
消息驅(qū)動的方法與事件驅(qū)動的方法一樣有很多優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，但每種方法都有自己最適合的情況。
消息感覺很像經(jīng)典的編程模型：調(diào)用一個(gè)函數(shù)，等待一個(gè)結(jié)果，對結(jié)果做一些事情。除了為大多數(shù)程序員所熟悉之外，這種結(jié)構(gòu)還可以使調(diào)試更加直接。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是消息“阻塞”，這意味著呼叫和響應(yīng)的各個(gè)單元坐下來等待輪到接收者進(jìn)行處理。事件驅(qū)動系統(tǒng)使單個(gè)事件易于隔離測試。然而，這種與整個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的分離也抑制了這些單元報(bào)告錯誤、重試調(diào)用程序甚至只是向用戶確認(rèn)進(jìn)程已完成的能力。換句話說：當(dāng)事件驅(qū)動系統(tǒng)中發(fā)生錯誤時(shí)，很難追蹤到底是哪里出了問題?？捎^察性工具正在應(yīng)對調(diào)試復(fù)雜事件鏈的挑戰(zhàn)。但是，添加到業(yè)務(wù)交易交叉點(diǎn)的每個(gè)工具都會為負(fù)責(zé)管理這些工作流的程序員帶來另一層復(fù)雜性。如果通信通常以一對一的方式進(jìn)行，并且優(yōu)先接收定期狀態(tài)更新或確認(rèn)，那么您將傾向于使用基于消息的方法。但是，如果系統(tǒng)之間的交互特別復(fù)雜，并且確認(rèn)和狀態(tài)更新導(dǎo)致的延遲使得等待它們變得不切實(shí)際，那么事件驅(qū)動的設(shè)計(jì)可能更合適。但是請記住，大多數(shù)大型組織最終會采用混合策略，一些面向客戶/API 調(diào)用使用消息驅(qū)動，而企業(yè)本身使用事件驅(qū)動。因此，盡可能多地熟悉兩者并沒有什么壞處。
數(shù)據(jù)驅(qū)動
數(shù)據(jù)驅(qū)動核心出發(fā)點(diǎn)是相對于程序邏輯，人類更擅長于處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)比程序邏輯更容易駕馭，所以我們應(yīng)該盡可能的將設(shè)計(jì)的復(fù)雜度從程序代碼轉(zhuǎn)移至數(shù)據(jù)。例子假設(shè)有一個(gè)程序，需要處理其他程序發(fā)送的消息，消息類型是字符串，每個(gè)消息都需要一個(gè)函數(shù)進(jìn)行處理。第一印象，我們可能會這樣處理：
上面的消息類型取自sip協(xié)議（不完全相同，sip協(xié)議借鑒了http協(xié)議），消息類型可能還會增加。看著常常的流程可能有點(diǎn)累，檢測一下中間某個(gè)消息有沒有處理也比較費(fèi)勁，而且，每增加一個(gè)消息，就要增加一個(gè)流程分支。
按照數(shù)據(jù)驅(qū)動編程的思路，可能會這樣設(shè)計(jì)：
下面這種思路的優(yōu)勢：1、可讀性更強(qiáng)，消息處理流程一目了然。2、更容易修改，要增加新的消息，只要修改數(shù)據(jù)即可，不需要修改流程。3、重用，第一種方案的很多的else if其實(shí)只是消息類型和處理函數(shù)不同，但是邏輯是一樣的。下面的這種方案就是將這種相同的邏輯提取出來，而把容易發(fā)生變化的部分提到外面。
隱含在背后的思想很多設(shè)計(jì)思路背后的原理其實(shí)都是相通的，隱含在數(shù)據(jù)驅(qū)動編程背后的實(shí)現(xiàn)思想包括：1、控制復(fù)雜度。通過把程序邏輯的復(fù)雜度轉(zhuǎn)移到人類更容易處理的數(shù)據(jù)中來，從而達(dá)到控制復(fù)雜度的目標(biāo)。2、隔離變化。像上面的例子，每個(gè)消息處理的邏輯是不變的，但是消息可能是變化的，那就把容易變化的消息和不容易變化的邏輯分離。3、機(jī)制和策略的分離。和第二點(diǎn)很像，本書中很多地方提到了機(jī)制和策略。上例中，我的理解，機(jī)制就是消息的處理邏輯，策略就是不同的消息處理：
深入理解編程藝術(shù)之策略與機(jī)制相分離
數(shù)據(jù)驅(qū)動編程可以用來做什么
- 表驅(qū)動法(Table-Driven)消除重復(fù)代碼，考慮一個(gè)消息（事件）驅(qū)動的系統(tǒng)，系統(tǒng)的某一模塊需要和其他的幾個(gè)模塊進(jìn)行通信。它收到消息后，需要根據(jù)消息的發(fā)送方，消息的類型，自身的狀態(tài)，進(jìn)行不同的處理。比較常見的一個(gè)做法是用三個(gè)級聯(lián)的switch分支實(shí)現(xiàn)通過硬編碼來實(shí)現(xiàn)：
switch(sendMode){case:}switch(msgEvent){case:}switch(myStatus){case:}
這種方法的缺點(diǎn)：
- 可讀性不高：找一個(gè)消息的處理部分代碼需要跳轉(zhuǎn)多層代碼。
- 過多的switch分支，這其實(shí)也是一種重復(fù)代碼。他們都有共同的特性，還? ?可以再進(jìn)一步進(jìn)行提煉。
- 可擴(kuò)展性差：如果為程序增加一種新的模塊的狀態(tài)，這可能要改變所有的? 消息處理的函數(shù)，非常的不方便，而且過程容易出錯。
- 程序缺少核心主干：缺少一個(gè)能夠提綱挈領(lǐng)的主干，程序的主干被淹沒在? ? 大量的代碼邏輯之中。
用表驅(qū)動法來實(shí)現(xiàn)根據(jù)定義的三個(gè)枚舉：模塊類型，消息類型，自身模塊狀態(tài)，定義一個(gè)函數(shù)跳轉(zhuǎn)表：
typedef struct __EVENT_DRIVE{ MODE_TYPE mod;//消息的發(fā)送模塊 EVENT_TYPE event;//消息類型 STATUS_TYPE status;//自身狀態(tài) EVENT_FUN eventfun;//此狀態(tài)下的處理函數(shù)指針}EVENT_DRIVE;
EVENT_DRIVE eventdriver[] = //這就是一張表的定義，不一定是數(shù)據(jù)庫中的表。也可以使自己定義的一個(gè)結(jié)構(gòu)體數(shù)組。{ {MODE_A, EVENT_a, STATUS_1, fun1} {MODE_A, EVENT_a, STATUS_2, fun2} {MODE_A, EVENT_a, STATUS_3, fun3} {MODE_A, EVENT_b, STATUS_1, fun4} {MODE_A, EVENT_b, STATUS_2, fun5}
{MODE_B, EVENT_a, STATUS_1, fun6} {MODE_B, EVENT_a, STATUS_2, fun7} {MODE_B, EVENT_a, STATUS_3, fun8} {MODE_B, EVENT_b, STATUS_1, fun9} {MODE_B, EVENT_b, STATUS_2, fun10}};
int driversize = sizeof(eventdriver) / sizeof(EVENT_DRIVE)//驅(qū)動表的大小
EVENT_FUN GetFunFromDriver(MODE_TYPE mod, EVENT_TYPE event, STATUS_TYPE status)//驅(qū)動表查找函數(shù){int i = 0;for (i = 0; i < driversize; i ) {if ((eventdriver[i].mod == mod) 
下載文檔
