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　　引子

　　我接觸過很多編程語言，接觸過各種各樣的服務(wù)器端開發(fā)，Java，Go，Ruby，Javascript等語言，Spring，Node.js，Rails等等常見服務(wù)器端框架和編程模型都有接觸。這里談一下我個人對高性能服務(wù)器端程序的一些看法，希望給各位讀者一些認(rèn)識。這片文章提到的內(nèi)容也是 Coding（https://coding.net） 代碼托管乃至整站都在使用的一些概念和技術(shù)。

　　此外，閱讀這篇文章，有如下幾個前提：不談硬件，不評論編程語言以及框架的好壞，不談高級算法，可拍磚，拒絕噴子

　　三個關(guān)鍵詞

　　Cache，Asynchronous，Concurrent
　　我們一個一個來講。

　　Cache

　　Cache 翻譯成中文就是緩存，臺灣的叫法叫做快取，其本質(zhì)是將獲取緩慢或者計算緩慢的數(shù)據(jù)結(jié)果暫時存儲起來，以便以后再次獲取或者計算同樣的數(shù)據(jù)可以直接從存儲中取得結(jié)果，從而可能提升性能的一種手段。Cache 最早是應(yīng)用在計算機(jī)的 CPU 中，這篇文章不談硬件，所以有需要了解 CPU 的緩存的同學(xué)可自行搜索。

　　可以想象，如果讓一個人一遍一遍的從 1+2+3+4+…+99+100=？ 這樣去算，他加到最后發(fā)現(xiàn)等于5050，而這個過程耗費了他大量的時間，耗費了大量的腦力，在此期間，他可能把所有精力都放在這個計算上面而無暇顧及其他事情。等到他累得滿頭大汗，加完了結(jié)果，他告訴你是 5050。沒過多久，你又讓他做同樣的事情，我相信這家伙會不加思索的再次告訴你 5050。為什么？你會笑我說，人又不是傻子，這為同學(xué)肯定記得這個結(jié)果是5050啊。

　　可是，計算機(jī)不一樣，計算機(jī)就是你上面要嘲笑的那個傻子，他傻到，完全不會記得剛在做了什么事情，他會傻乎乎的再重新算一遍告訴你結(jié)果。沒錯如果你問他一萬遍，這頭沒有腦子的機(jī)器會算一萬遍的。雖然上面這個從1加到100這個例子對于一款現(xiàn)代化的計算機(jī)來講簡直是小菜一碟，但是計算機(jī)往往面臨的計算難題是我們?nèi)祟愃鶡o法企及的。

　　Cache 就是為了來解決這個事情的，因為事情往往是這樣的：你會發(fā)現(xiàn)一些非常復(fù)雜的過程的計算結(jié)果是可重用的，而且把這個結(jié)果暫時存儲在某些地方，查找起來也是極為方便的。

　　所以，現(xiàn)在你理解了緩存，那可以來思考一些緩存的設(shè)計策略了。這里做一點說明，不同的緩存策略跟具體的業(yè)務(wù)系統(tǒng)關(guān)系非常大，制定緩存策略需要根據(jù)具體的情況來分析。常用的策略：

• 最終結(jié)果型緩存。這種緩存往往提升性能效果最為明顯，但是命中率卻低，也就是可重用性不高。


• 中間結(jié)果型緩存。還拿上面的例子來說，1加到100，你可以構(gòu)建出是個緩存分別是1加到10，10加到20，20加到30 … 一直到 90加到100 這9個緩存。好處是你如果被請求到 1加到60 的時候，仍然可以使用這些緩存結(jié)果?？蓧奶幰埠苊黠@，你取到幾個緩存的結(jié)果后不得不再進(jìn)行一次運(yùn)算。所以實際情況，往往是在最終結(jié)果和中間結(jié)果之間找到平衡點，或者是兩者配合使用。

　　不知不覺中，你有沒有發(fā)現(xiàn)，1+2+3+4+…+99+100=5050 是個永遠(yuǎn)都成立的事實，這也就意味著，它永遠(yuǎn)不用被清除?？墒聦嵤峭牵彺媸怯杏行诘?，例如需要緩存今天的天氣情況，今天是 2014年11月16日，到了明天就是 11月17日，天氣就不一樣了。再例如需要緩存 Coding 的最新冒泡列表，當(dāng)有人發(fā)布了新的冒泡，那么這個列表就得被更新。從這個角度來看，緩存的策略又有如下常見的幾種：

• 永久式緩存：結(jié)果在任何情況下都不發(fā)生改變，無需清除或者更新


• 有有效期的緩存：在特定時間點或者時間段后失效


• 觸發(fā)式失效緩存：當(dāng)某一事件產(chǎn)生時，緩存失效，當(dāng)然有有效期式緩存也可以理解成時間點和時間段到期為觸發(fā)條件的觸發(fā)式失效緩存

　　嗯，既然提到了緩存的更新或者清除，那么就牽扯到緩存的更新策略。例子永遠(yuǎn)好過大段的理論：假如我們要緩存 Coding 的冒泡列表。有這么一種策略：當(dāng)用戶請求時我們檢查下是否已存在這樣的緩存，如果有直接返回緩存數(shù)據(jù)，否則我們生成這個列表（計算機(jī)的計算過程），返回給用戶并且把冒泡列表（計算結(jié)果）存儲起來，以便以后的用戶訪問時直接獲取。當(dāng)用戶發(fā)布了一個新的冒泡的時候，我們清除這個緩存，再有用戶請求時將重復(fù)以上過程。這是其中一種完整的緩存清除策略。另外一種是，每當(dāng)我們收到一個用戶發(fā)布的冒泡時，都重新構(gòu)建這個緩存，用戶每次查看冒泡列表都是取的緩存數(shù)據(jù)。這兩種緩存分別稱之為：

• 被動式緩存：需要用到時才構(gòu)建


• 主動式緩存：預(yù)先構(gòu)建

　　關(guān)于 Cache 還有很多很多需要注意和設(shè)計上的思路和策略，這里不再一一贅述。這些緩存在不同的維度有不同的策略，我們需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)情況來選擇合適的策略。Coding 的很多業(yè)務(wù)中使用了上述很多種策略，例如我們常見的分支列表和標(biāo)簽列表就是使用觸發(fā)式失效緩存，我們的廣場項目列表就是使用主動式緩存構(gòu)建。

　　Asynchronous

　　Asynchronous 的意思是異步。什么是異步呢？就是不在第一時間告知調(diào)用者結(jié)果，告訴他我已經(jīng)收到這個任務(wù)了，我會處理，處理完畢后通知你結(jié)果，如果你不是等不到結(jié)果就無法進(jìn)行下去的話，你完全可以先干別的事情。
　　嗯，好像我描述的比較拉雜。還是例子：你去咖啡廳點一杯咖啡，服務(wù)員告訴你現(xiàn)磨咖啡需要15分鐘才可做好，那么在咖啡做好之前，你不可能盯著服務(wù)員或者咖啡師15分鐘，你肯定會干點別的，比如說玩手機(jī)上一下網(wǎng)，或者跟你女朋友商量下去看電影什么的，總之你不會傻乎乎等著的。等到咖啡做好了，服務(wù)員會記得給你端過來的。這就是異步過程，你的大腦不必為一個漫長的過程卡住，可以繼續(xù)其他的事情。

　　服務(wù)端程序設(shè)計往往也是這樣，在你等待一個很緩慢的過程的時候，如果你不是必須要得到這個過程的結(jié)果才能繼續(xù)下去，你完全可以先進(jìn)行別的過程，等到那個緩慢的過程執(zhí)行完畢后，它會通知你結(jié)果的。

　　異步已經(jīng)在現(xiàn)在的各種編程領(lǐng)域有了很廣泛的應(yīng)用，例如 Ajax 技術(shù)，就是一種異步的手段，在瀏覽器和服務(wù)器交互的時候，完全不影響你在網(wǎng)頁上的其他操作。

　　異步在各種編程語言和框架中都有相應(yīng)的支持，這里簡單介紹一下 Javascript 的異步支持。熟悉它的人的人請無視這段。它使用回調(diào)的方式支持異步，大致意思是，A 交代給 B 一個任務(wù)，并且告知 B 任務(wù)完成后繼續(xù)執(zhí)行哪段程序（往往包裝成一個匿名function），B執(zhí)行完任務(wù)后，執(zhí)行這個匿名的 function，這樣來完成異步過程。在 Javascript 中大量的使用這種回調(diào)的異步方案，已經(jīng)不再局限于對一個緩慢的過程了，可以對幾乎所有的過程都采用異步處理。

　　在服務(wù)端程序中，除了使用線程，協(xié)程，回調(diào)之外，另外一種常見的異步的支持方式就是消息隊列。其原理是，生產(chǎn)者發(fā)送消息到消息隊列中，消費者從中取出消息，做出相應(yīng)處理，并把結(jié)果存儲起來或者通過某種方式告知生產(chǎn)者。

　　異步在很多時候可以運(yùn)用現(xiàn)代化計算機(jī) CPU 的多核特性和分布式計算特性，能顯著的提升應(yīng)用的性能，但是一個前提就是，異步的任務(wù)的結(jié)果必須是主進(jìn)程進(jìn)行下一步操作所不依賴的，否則主進(jìn)程必須等待，直到這個任務(wù)執(zhí)行結(jié)束，拿到結(jié)果再進(jìn)行下一步，這時就變成了傳統(tǒng)的同步計算了。

　　異步操作在 Coding 中也有非常廣泛的應(yīng)用。例如當(dāng)用戶執(zhí)行完一次 Push，Coding 需要生成一條 Push 的動態(tài)，需要清理掉相應(yīng)的緩存，需要觸發(fā)相關(guān)的 WebHook 等等，這些操作都是通過消息隊列來異步完成的。因為這些操作非常的耗時，而且完全不需要即時完成，所以用戶在 Push 的時候等待著這些操作完成是很不合理的。異步操作在這里即展示出了其應(yīng)用多核和多臺服務(wù)器的優(yōu)勢，在某種程度上還能提升用戶體驗。

　　Golang 是 Google 2009 年發(fā)布的一門現(xiàn)代化語言，其語言特性對異步提供了良好的支持。這里舉個例子體現(xiàn)一下異步的魅力：

//一個結(jié)構(gòu)體

type project struct {

    //參數(shù)Channel

    name chan string

    result chan string

}

//addProject

func addProject(u user, p project) {

    //檢查用戶權(quán)限

    checkPermission(u)

    //啟動協(xié)程

    go func() {

        //獲取輸入

        name := <-p.name

        //訪問數(shù)據(jù)庫，輸出結(jié)果通道

        q.result <- "add project :" + name

    }()

}

//主進(jìn)程

func main() {

    //初始化project

    p := project{ make(chan string, 1), make(chan string, 1) }

    //某位用戶

    u := user{} 

    //執(zhí)行addProject，注意執(zhí)行的時候還不需要告知要創(chuàng)建的項目名字

    addProject(u,p)

    //準(zhǔn)備參數(shù)

    p.name <- "an-asynchronous-project"

    //獲取結(jié)果

    fmt.Println(<-p.result)

}

　　這一段程序涉及到了 Golang 的 goroutine 和 channel，不了解的可以去查一下相關(guān)資料。
　　這段程序?qū)崿F(xiàn)了在還為準(zhǔn)備好參數(shù)時就已經(jīng)調(diào)用一個 function 。當(dāng)我們調(diào)用 addProject 的時候還不知道項目的名字，但是這完全不影響我們?nèi)z查用戶權(quán)限。程序完全可以一邊去檢查權(quán)限，一邊去獲取項目名字，當(dāng)程序執(zhí)行到不得不拿到項目的名字才能繼續(xù)的時候，它將阻塞，直到我們告訴他項目名字。

　　Concurrent

　　Concurrent 的意思是并行?，F(xiàn)代化的 CPU 往往具有多個核心，而且有些 CPU 也具有超線程能力。如果我們可以將單個過程拆分成小的任務(wù)，交給 CPU 的多個核心，或者是分布式計算系統(tǒng)的多個計算節(jié)點，就可以充分利用并行計算來提升性能。前提是這些任務(wù)相互之間不要有相互依賴的關(guān)系。依然是例子：需要計算網(wǎng)站上某一批用戶的活躍度積分，傳統(tǒng)的，我們會查出這一批用戶，然后寫一個循環(huán)，然后輪流計算他們的積分，最后得到結(jié)果。其實每個用戶的積分的計算都是獨立的，相互不依賴，那么我們就可以利用這一點來并行化這個計算。

　　下面給出一段 Coding 代碼托管中的程序，這段程序是指定條件獲取一個提交列表，使用了并行計算的一種 并發(fā)循環(huán)：

public List<Commit> getCommits(String objectId, String path, int offset, int maxCount) {

        List<String> shas = getCommitsSha(this, objectId, path, offset, maxCount);

        List<Commit> commits = new ArrayList<>();

        if (shas != null) {

            List<GetCommit> getCommits = new ArrayList<>();

            for (String sha : shas) {

                getCommits.add(new GetCommit(this, sha));

            }

            //聲明一個自適應(yīng)的線程池

            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);

            List<Future<Commit>> futureList = null;

            //并發(fā)的調(diào)用getCommit

            futureList = executor.invokeAll(getCommits);

            executor.shutdown();

            for (Future<Commit> future : futureList) {

                Commit commit = future.get();

                commits.add(commit);

            }        

        }

        return commits;

    }

    //Java 是一個啰嗦的語言，還要聲明一個類來包裝一下這個過程。

    class GetCommit implements Callable<Commit> {

        private Repo repo;

        private String sha;

        public GetCommit(Repo repo, String sha) {

            this.repo = repo;

            this.sha = sha;

        }

        @Override

        public Commit call() throws Exception {

            return repo.getCommit(sha);

        }

    }

　　這段程序是一個并發(fā)循環(huán)的例子，例子中需要根據(jù)一些參數(shù)查詢到 Commit 的列表，而 repo.getCommit 這個過程完全不需要一個一個輪流查詢，因為他們是完全獨立的，所以可以使用 Java 的 Cocurrent 包來做并發(fā)循環(huán)，充分利用多核來盡快得到執(zhí)行結(jié)果。

　　總結(jié)

　　關(guān)于高性能服務(wù)器程序需要關(guān)注的點還有很多，這里只是簡單的介紹了下三個利器（Cache，Asynchronous，Concurrent）。而即便是這三個利器，我的介紹也只是冰山一角，但是請相信你看懂了我介紹的這些東西，重新去思考服務(wù)端編程會獲得不少收獲的。
　　這三者也是相輔相成的關(guān)系，很多時候都是配合著使用才能起到很好的效果。異步和并行在某種程度上是有重疊的，而我們經(jīng)常使用異步的方式去主動構(gòu)建緩存。

　　最后再給一些小提示：

• 不要讓 CPU 閑著（CPU 正常情況下壓力大的時候自然不會閑著，這里指的是CPU負(fù)載低谷時，可以讓他主動的構(gòu)建緩存，或者做一些準(zhǔn)備工作等等。）


• 提升 CPU 效率，即不要總讓 CPU 做重復(fù)的勞動，用空間換時間的理念去減輕 CPU 的壓力


• 不要讓無關(guān)緊要的附屬的任務(wù)卡住主進(jìn)程，讓他們在后臺慢慢做


• 可以提前做好準(zhǔn)備工作，這個比較抽象，但是舉例子就很明白，連接池，主動緩存，以及我舉得那個 Golang 的例子都是很好的例子