源于生活的Reactor设计模式浅析

1 源于生活的设计模式

我们在生活中有一个非常不愿意去但是却又不得不去的地方就是医院,我们去医院看病需要经历一下流程:

第1步:挂号

第2步:等待叫号

第3步:找对应的医生讲述病情,医生根据症状开化验单

第4步:我们带上化验单使用设备化验

第5步:等待化验结果出来之后我们要拿上化验单再去找医生

第6步:医生根据化验结果对症下药。

每个人都不愿意去医院,因为我们感觉去医院非常麻烦,经历上面的流程一天的时间就过去了,在这所有的流程中等待叫号和等化验结果时间是最长的,有的化验单可能好几天才能出来,化验单出来之后也需要排队让医生看化验结果。

作为病人希望到医院之后有一对一的服务,到医院之后有对应的医生给我们全程跟踪看病。

但是如果我们作为医院的管理者会怎么思考这个问题呢,医院的医生和设备数量是有限的,但是每天的病人却很多,基本上是医生的几十倍,如何使用有限的医生和设备资源解决更多病人的问题呢。

假设医院有10个医生,20台设备,医生执行第3步需要10分钟,执行第6步需要10分钟,设备执行第4步需要20分钟,第5步需要20分钟。如果医生接到病人之后给病人开化验单,然后等着病人出结果之后给病人开药,再送走,就是从第3步到第6步一直有医生跟着,这样会非常耗时,一个医生看一个病人需要花费 10+20+20+10=60分钟 的时间,一天8小时只能给8病人看病,一个医院每天只能接待108=80个病人。但是如果医生开完化验单之后病人去化验这段时间给下个挂过号的病人看病,即执行完第3步之后,医生可以继续叫号执行第2步,病人拿到化验单之后即执行完第5步之后可以再去找医生执行第6步,这样就把资源充分利用起来了,一个医生看一个病人只需要精力第3步和第6不,花费10+10=20分钟,每天能够给860/20=24个人看病,整个医院每天能接待10*24=240个病人。这就是Reactor设计模式最核心的思想,解决了一对多的问题,大大提升了资源的使用率。

【文章福利】需要C/C++ Linux服务器架构师学习资料加群1106747042(资料包括C/C++,Linux,golang技术,Nginx,ZeroMQ,MySQL,Redis,fastdfs,MongoDB,ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S,Docker,TCP/IP,协程,DPDK,ffmpeg等)

image

2 Reactor设计模式实现

NIO是使用reactor设计模式非常经典的案例,传统的IO客户端过来一个连接,服务端就需要专门一个线程来处理,每一个线程会将一次交互操作全部处理完成,包括读取和返回,表面上似乎连接不在线程里面,但是如果线程不够,新连接将无法得到处理。所以一个线程就肩负了连接、读取、写入的责任。

这种处理模式海量并发的情况下即使引入线程池也不能满足需要,这个时候考虑将一次完整的请求切分为几个小的任务,就像医院把医生问诊和仪器检查分开一样,每个小任务都是非阻塞的,对于读写操作使用NIO对其进行读写。所以我们把一次连接操作拆分为多个任务,每个任务都是非阻塞的,这样就大大提升了效率,但是这样做线程池中的线程数量业也会大大增长,但是线程更加简单且任务单一,有点像我们微服务的思想。

Reactor从线程池和Reactor的选择上可以细分为:Reactor单线程模型,Reactor多线程模型,Reactor主从模型。

2.1 Reactor单线程模型

单线程模型是针对客户端请求使用一个专门的线程去处理,这个线程循环监听是否有客户端的请求抵达,一旦收到客户端请求,将其分发给相应处理线程进行处理。这种模式采用了基于事件驱动的设计,当有事件触发时才会调用处理器进行数据处理。使用Reactor模式可以对线程的数量进行控制,可以使用一个线程去处理大量的事件。

image

2.2 Reactor多线程模型

使用一个线程可以支持所有的IO处理,但是瓶颈也是显而易见的,如果客户端多次请求时在业务线程中处理较慢,后续的客户端会被积压,导致响应变慢,所以需要引入Reactor多线程模型。

可以将工作线程引入线程池,将处理器的执行放入线程池,并使用多线程处理业务逻辑。

image

2.3 Reactor主从模型

对于多个CPU的机器,为了充分利用系统资源会将Reactor拆分为两部分。

1)Main Reactor 负责监听连接,将监听到的连接交给Sub Reactor处理,主Reactor用于响应连接请求。

2)Sub Reactor 处理连接,从Reactor用于处理IO操作请求。

image

3 架构模型

image

Handle:操作系统的句柄,可以是打开的文件、一个Socket连接、Timer定时器等。

Synchronous Event Demultiplexer :同步(多路)事件分离器,阻塞等待Handles中的事件发生。

Initiation Dispatcher :初始事件分发器,提供了注册、删除、转发Event Handler的方法

Event Handler :事件处理器的接口

Concrete Event Handler :事件处理器的实际实现,而且绑定了一个Handle。因为在实际情况中,我们往往不止一种事件处理器,因此这里将事件处理器接口和实现分开,与C++、Java这些高级语言中的多态类似。

————————————————

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,293评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,604评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,958评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,729评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,719评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,630评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,000评论 3 397
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,665评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,909评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,646评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,726评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,400评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,986评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,959评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,996评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,481评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • 为了应对高并发的服务器端开发,微软在2009年提出了一种更优雅地实现异步编程的方式Reactive Program...
    JunChow520阅读 24,892评论 7 47
  • 最近看了Redis的设计与实现,这本书写的还不错,看完后对Redis的理解有很大的帮助。另外,作者整理了一份Red...
    烧饼丨灬阅读 410评论 0 2
  • 一. 为什么需要 解决多请求问题,但是这些请求不需要一直占有整个线程资源(比如IO操作时不必一直等待),所以不适合...
    Joseph1453阅读 7,824评论 0 11
  • PPC 和 TPC 模式,它们的优点是实现简单,缺点是都无法支撑高并发的场景。 Reactor PPC 模式最主要...
    hedgehog1112阅读 1,983评论 1 11
  • 表情是什么,我认为表情就是表现出来的情绪。表情可以传达很多信息。高兴了当然就笑了,难过就哭了。两者是相互影响密不可...
    Persistenc_6aea阅读 124,047评论 2 7