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电商项目怎样处理或用啥技术解决高负载、高并发、高可用性问题( 四 )


1. Single Threaded Execution
这个模式是把多线程变成单线程，多线程在同时访问一个变量时，会发生各种莫名其妙的问题，这个设计模式直接把多线程搞成了单线程，于是安全了，当然性能也就下来了。最简单的实现就是利用synchronized将存在安全隐患的代码块（方法）保护起来。在并发领域有个临界区（criticalsections）的概念，我感觉和这个模式是一回事。
2. Immutable Pattern
如果共享变量永远不变，那就多个线程访问就没有任何问题，永远安全。这个模式虽然简单，但是用的好，能解决很多问题。
3. Guarded Suspension Patten
这个模式其实就是等待-通知模型，当线程执行条件不满足时，挂起当前线程（等待），当条件满足时，唤醒所有等待的线程（通知），在Java语言里利用synchronized，wait/notifyAll可以很快实现一个等待通知模型。结城浩将这个模式总结为多线程版的If，我觉得非常贴切。
4. Balking
这个模式和上个模式类似，不同点是当线程执行条件不满足时直接退出，而不是像上个模式那样挂起。这个用法最大的应用场景是多线程版的单例模式，当对象已经创建了（不满足创建对象的条件）就不用再创建对象（退出）。
5. Producer-Consumer
生产者-消费者模式，全世界人都知道。我接触的最多的是一个线程处理IO（如查询数据库），一个（或者多个）线程处理IO数据，这样IO和CPU就都能成分利用起来。如果生产者和消费者都是CPU密集型，再搞生产者-消费者就是自己给自己找麻烦了。
6. Read-Write Lock
读写锁解决的读多写少场景下的性能问题，支持并行读，但是写操作只允许一个线程做。如果写操作非常非常少，而读的并发量非常非常大，这个时候可以考虑使用写时复制（copy on write）技术，我个人觉得应该单独把写时复制单独作为一个模式。
7. Thread-Per-Message
就是我们经常提到的一请求一线程。
8. Worker Thread
一请求一线程的升级版，利用线程池解决线程的频繁创建、销毁导致的性能问题。BIO年代Tomcat就是用的这种模式。
9. Future
当你调用某个耗时的同步方法很心烦，想同时干点别的事情，可以考虑用这个模式，这个模式的本质是个同步变异步的转换器。同步之所以能变异步，本质上是启动了另外一个线程，所以这个模式和一请求一线程还是多少有点关系的。
10. Two-Phase Termination
这个模式能解决优雅地终止线程的需求。
11. Thread-Specific Storage
线程本地存储，避免加锁、解锁开销的利器，C#里面有个支持并发的容器ConcurrentBag就是采用了这个模式，这个星球上最快的数据库连接池HikariCP借鉴了ConcurrentBag的实现，搞了个Java版的，有兴趣的同学可以参考。
12. Active Object（这个不讲也罢）
这个模式相当于降龙十八掌的最后一掌，综合了前面的设计模式，有点复杂，个人觉得借鉴的意义大于参考实现。
最近国人也出过几本相关的书，但总体还是结城浩这本更能经得住推敲。基于共享内存模型解决并发问题，主要问题就是用好锁，但是用好锁，还是有难度的，所以后来又有人搞了消息传递模型，这个后面再聊。
基于共享内存模型解决并发问题，主要问题就是用好锁，但是用好锁，还是有难度的，所以后来又有人搞了消息传递模型。
\u0026gt;\u0026gt;\u0026gt;\u0026gt;0x10 消息传递模型
共享内存模型难度还是挺大的，而且你没有办法从理论上证明写的程序是正确的，我们总一不小心就会写出来个死锁的程序来，每当有了问题，总会有大师出来，于是消息传递（Message-Passing）模型横空出世（发生在上个世纪70年代），消息传递模型有两个重要的分支，一个是Actor模型，一个是CSP模型。
\u0026gt;\u0026gt;\u0026gt;\u0026gt;0x11 Actor模型
Actor模型因为Erlang声名鹊起，后来又出现了Akka。在Actor模型里面，没有操作系统里所谓进程、线程的概念，一切都是Actor，我们可以把Actor想象成一个更全能、更好用的线程。


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