Browsed by
月份:2014年1月

一个“蝇量级” C 语言协程库

一个“蝇量级” C 语言协程库

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

协程(coroutine)顾名思义就是“协作的例程”(co-operative routines)。跟具有操作系统概念的线程不一样,协程是在用户空间利用程序语言的语法语义就能实现逻辑上类似多任务的编程技巧。实际上协程的概念比线程还要早,按照 Knuth 的说法“子例程是协程的特例”,一个子例程就是一次子函数调用,那么实际上协程就是类函数一样的程序组件,你可以在一个线程里面轻松创建数十万个协程,就像数十万次函数调用一样。只不过子例程只有一个调用入口起始点,返回之后就结束了,而协程入口既可以是起始点,又可以从上一个返回点继续执行,也就是说协程之间可以通过 yield 方式转移执行权,对称(symmetric)、平级地调用对方,而不是像例程那样上下级调用关系。当然 Knuth 的“特例”指的是协程也可以模拟例程那样实现上下级调用关系,这就叫非对称协程(asymmetric coroutines)。

基于事件驱动模型

我们举一个例子来看看一种对称协程调用场景,大家最熟悉的“生产者-消费者”事件驱动模型,一个协程负责生产产品并将它们加入队列,另一个负责从队列中取出产品并使用它。为了提高效率,你想一次增加或删除多个产品。伪代码可以是这样的:

# producer coroutine
loop
while queue is not full
  create some new items
  add the items to queue
yield to consumer

# consumer coroutine
loop
while queue is not empty
  remove some items from queue
  use the items
yield to producer

阅读全文 Read More

好烂啊有点差凑合看看还不错很精彩 (29 人打了分,平均分: 4.72 )
Loading...
分布式系统的事务处理

分布式系统的事务处理

当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候,我会遇到如下的两个问题:

1)一台服务器的性能不足以提供足够的能力服务于所有的网络请求。

2)我们总是害怕我们的这台服务器停机,造成服务不可用或是数据丢失。

于是我们不得不对我们的服务器进行扩展,加入更多的机器来分担性能上的问题,以及来解决单点故障问题。 通常,我们会通过两种手段来扩展我们的数据服务:

1)数据分区:就是把数据分块放在不同的服务器上(如:uid % 16,一致性哈希等)。

2)数据镜像:让所有的服务器都有相同的数据,提供相当的服务。

对于第一种情况,我们无法解决数据丢失的问题,单台服务器出问题时,会有部分数据丢失。所以,数据服务的高可用性只能通过第二种方法来完成——数据的冗余存储(一般工业界认为比较安全的备份数应该是3份,如:Hadoop和Dynamo)。 但是,加入更多的机器,会让我们的数据服务变得很复杂,尤其是跨服务器的事务处理,也就是跨服务器的数据一致性。这个是一个很难的问题。 让我们用最经典的Use Case:“A帐号向B帐号汇钱”来说明一下,熟悉RDBMS事务的都知道从帐号A到帐号B需要6个操作:

  1. 从A帐号中把余额读出来。
  2. 对A帐号做减法操作。
  3. 把结果写回A帐号中。
  4. 从B帐号中把余额读出来。
  5. 对B帐号做加法操作。
  6. 把结果写回B帐号中。

为了数据的一致性,这6件事,要么都成功做完,要么都不成功,而且这个操作的过程中,对A、B帐号的其它访问必需锁死,所谓锁死就是要排除其它的读写操作,不然会有脏数据的问题,这就是事务。那么,我们在加入了更多的机器后,这个事情会变得复杂起来:

阅读全文 Read More

好烂啊有点差凑合看看还不错很精彩 (62 人打了分,平均分: 4.79 )
Loading...