系統開發之設計模式
阿新 • • 發佈：2017-06-05
系統開發 系統設計 設計模式 系統設計模式
在一個互聯網體系上，似乎沒有control plane和data plane較為明晰的界定。咱們不妨粗獷地以為用戶拜訪的途徑為data plane，而admin有關的途徑為control plane。關於data plane上的作業，咱們能夠單獨區別一個集群來處理，力求每個request都得到最高效地處理，而control plane上的作業，則能夠盡也許用比較小的資源完結。這兒最主要的原則是：data plane和control plane做到途徑別離，讓data plane上的許多requests不致於影響control plane的正常作業；一起control plane上的慢速使命不致於連累data plane的拜訪速度。
First path vs Fast path
做防火墻，少不了會遇到first path和fast path的概念。防火墻處理的是雙向的數據流，需求記載狀況，所以有session的概念。在first path裏邊，走一個慢速的全途徑，創立session，在fast path裏邊，則能夠使用session裏邊的各種信息迅速處理數據報文。
在互聯網體系上，類似的mapping極好樹立。在一個需求用戶登錄的體系裏，用戶登錄的全部進程能夠被視作first path，隨後的拜訪能夠被視作fast path。
用戶登錄是一個雜亂的進程，不僅僅是驗證用戶合法性這麽簡略。在前臺趕快給出用戶登錄後頁面的一起（responsiveness很主要），後臺需求加載一系列用戶有關的數據到緩存（比方redis）中，以便用戶在隨後的拜訪中能夠迅速獲取。加載的數據可所以用戶的兄弟信息，用戶也許會拜訪的熱門數據，各式各樣的counters等等。
當然，first path/fast path的概念不僅僅適用於登錄和登錄後的拜訪，還有許多其它的使用場景。比方說一個規矩體系，初次拜訪時從規矩引擎中抽取用戶有關的規矩進行編譯和緩存，以後的拜訪則直接從編譯好的規矩緩存中高效讀取。
註意first path/fast path的概念是相對的，就像分形幾許相同，first path裏邊能夠再區別中first path/fast path，fast path裏也能夠再區別出first path/fast path，不斷叠代下去。這麽做的意圖是，不斷地優化體系中最常用的80%的途徑，讓它們的功率最大化。
Slow path vs Fast path
Slow path/fast path和first path/fast path很類似，但又不盡相同。就用戶登錄而言，咱們假定（或許有實踐數據）80%的用戶經過用戶名/暗碼登錄，那麽用戶名/暗碼登錄就要置於fast path下，而其它的比如LDAP，OpenID，XAuth登錄方法置於slow path下。
這麽區別fast path/slow path的好處是，一旦有需求，咱們能夠把對應的代碼用更高效的方法完結，比方說全部體系是python完結的，體系中的一些fast path處在用戶拜訪的熱門區域，那麽能夠思考用go來完結。
Queue based design
在網絡設備中，queue無處不在，簡直成了最基本的操作。一個數據報文從硬件上來以後被放到了driver的queue上，然後在體系處理的各個層級，不斷地被enqueue/dequeue。Queue有許多好處，比方說延遲處理，優先級，流量整形（traffic shaping）。
一個雜亂的互聯網體系許多時分也需求queue來控制使命處理的節奏。比方說email驗證這麽的工作，能夠不用在當時的request裏完結，而放到message queue中，由後臺的worker來處理。另外，queue能夠有不一樣的優先級，發送email和將圖像轉換成不一樣的size顯然能夠放入不一樣的優先級隊列中調度。
關於互聯網項目而言，有許多老練的message queue system，比方RabbitMQ，ZeroMQ。
Pipeline
在網絡體系裏邊，假如一個使命很雜亂，需求許多CPU時刻，那麽該使命能夠分解成多個小使命來履行，不然的話，這個使命占用CPU時刻過長，致使別的使命無法履行。當一個使命分解成多個小使命後，每個小使命之間由queue銜接，上一次處理完結以後，放入下一個queue。這麽能夠使命調度更均衡。
在互聯網項目中，pipeline有許多使用場合。比方說一個workflow裏邊狀況機的改變，也許會履行一系列的操作，然後終究遷移到新的狀況。假如這一系列的操作在一個大的function裏履行，而非分解成若幹個經過queue相連的小操作，那麽全部處理進程中的慢速操作會影響全部體系的吞吐量。並且，這麽做十分不利於concurrency。
在一個大型體系中，pipeline的程度決議了concurrency的程度。而pipeline的使用程度會影響全部體系架構的吞吐量。有些編程言語，如golang，天然就讓你的思想形式往pipeline的方法去轉（經過go/chan）。
Finite State Machine
已然提到了狀況機，就講講狀況機。狀況機由兩個元素組成：狀況；以及狀況遷移。狀況遷移是由動作引起的，因此一個狀況機能夠表明為 state machine = {state, event} -> (action, new state)。只要畫出一個二維表，就能剖析體系一切也許的途徑，並且很難有遺漏。在網絡設備中，大部分協議都由狀況機來表述，比方說ospf，igmp，tcp等等。
在互聯網項目中，狀況機無處不在。比方說訂單處理。一個訂單的處理流程用狀況機表述再完美不過。下面是我從前寫過的一段示例代碼（python）：
ORDER_EVENTS = {
(const.ORDER_EVENT_PAYED, const.ORDER_STATE_CREATED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_PAYED,
‘callback‘: on_order_event_payed,
},
(const.ORDER_EVENT_PAY_EXPIRED, const.ORDER_STATE_CREATED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_CANCELLED,
‘callback‘: on_order_event_cancelled,
},
(const.ORDER_EVENT_CONFIRMED, const.ORDER_STATE_PAYED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_CLOSED,
‘callback‘: on_order_event_confirmed,
},
(const.ORDER_EVENT_CONFIRM_EXPIRED, const.ORDER_STATE_PAYED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_CLOSED,
‘callback‘: on_order_event_confirm_expired,
},
...
}
Watchdog
最後稍提一下watchdog。通常來說，路由器防火墻這麽的網路體系是實時體系，任何一個使命，都應在規則的時刻內完畢，不然即是體系錯誤。所以咱們需求watchdog來監控使命（有硬件watchdog，也有軟件的）。watchdog還能夠協助開發者發現體系中的死鎖，過長的循環，使命分配不合理等疑問。假如某一使命履行時刻過長，它就會阻塞別的使命，假如一切的CPU都被這類使命占用了，體系就無法呼應事件，也有也許無法將這些使命調度出去。
在互聯網項目中，處理request，處理async task等等都有一系列數量有限的worker。假如某個worker死鎖，或許履行時刻過長（也許是異常情況）致使「假死」，咱們能夠用watchdog進程來殺掉這些現已「假死」的worker，讓體系的吞吐量恢復到正常水平。假如不這麽做，「假死」的worker越積越多，也許會終究致使全部體系 out of service。
Control plane和data plane別離
這兩個概念簡直是networks 101的入門概念。Juniper上世紀末興起的主要原因之一即是嚴厲區別界定control plane和data plane，然後用ASIC完結data plane。Data plane是指一個網絡設備用於報文轉發的component，它的功率決議全部設備的功率，通常會由硬件完結。Control plane是指一個設備協議有關的部分，能夠沒有數據轉發那麽高效。
當你翻開瀏覽器拜訪谷歌時，internet上面的網絡設備就開端緊鑼密鼓地作業，意圖只要一個，把你的懇求轉發到谷歌的服務器。學過網絡課程的人都知道，這其中運行的網絡設備即是路由器。路由器需求有足夠快的轉發速度，延時越小越好 —— 這考量的是data plane的功率；而data plane轉發決議計劃的根據 —— 路由，則由control plane的協議處理來完結。
在一個互聯網體系上，似乎沒有control plane和data plane較為明晰的界定。咱們不妨粗獷地以為用戶拜訪的途徑為data plane，而admin有關的途徑為control plane。關於data plane上的作業，咱們能夠單獨區別一個集群來處理，力求每個request都得到最高效地處理，而control plane上的作業，則能夠盡也許用比較小的資源完結。這兒最主要的原則是：data plane和control plane做到途徑別離，讓data plane上的許多requests不致於影響control plane的正常作業；一起control plane上的慢速使命不致於連累data plane的拜訪速度。
First path vs Fast path
做防火墻，少不了會遇到first path和fast path的概念。防火墻處理的是雙向的數據流，需求記載狀況，所以有session的概念。在first path裏邊，走一個慢速的全途徑，創立session，在fast path裏邊，則能夠使用session裏邊的各種信息迅速處理數據報文。
在互聯網體系上，類似的mapping極好樹立。在一個需求用戶登錄的體系裏，用戶登錄的全部進程能夠被視作first path，隨後的拜訪能夠被視作fast path。
用戶登錄是一個雜亂的進程，不僅僅是驗證用戶合法性這麽簡略。在前臺趕快給出用戶登錄後頁面的一起（responsiveness很主要），後臺需求加載一系列用戶有關的數據到緩存（比方redis）中，以便用戶在隨後的拜訪中能夠迅速獲取。加載的數據可所以用戶的兄弟信息，用戶也許會拜訪的熱門數據，各式各樣的counters等等。
當然，first path/fast path的概念不僅僅適用於登錄和登錄後的拜訪，還有許多其它的使用場景。比方說一個規矩體系，初次拜訪時從規矩引擎中抽取用戶有關的規矩進行編譯和緩存，以後的拜訪則直接從編譯好的規矩緩存中高效讀取。
註意first path/fast path的概念是相對的，就像分形幾許相同，first path裏邊能夠再區別中first path/fast path，fast path裏也能夠再區別出first path/fast path，不斷叠代下去。這麽做的意圖是，不斷地優化體系中最常用的80%的途徑，讓它們的功率最大化。
Slow path vs Fast path
Slow path/fast path和first path/fast path很類似，但又不盡相同。就用戶登錄而言，咱們假定（或許有實踐數據）80%的用戶經過用戶名/暗碼登錄，那麽用戶名/暗碼登錄就要置於fast path下，而其它的比如LDAP，OpenID，XAuth登錄方法置於slow path下。
這麽區別fast path/slow path的好處是，一旦有需求，咱們能夠把對應的代碼用更高效的方法完結，比方說全部體系是python完結的，體系中的一些fast path處在用戶拜訪的熱門區域，那麽能夠思考用go來完結。
Queue based design
在網絡設備中，queue無處不在，簡直成了最基本的操作。一個數據報文從硬件上來以後被放到了driver的queue上，然後在體系處理的各個層級，不斷地被enqueue/dequeue。Queue有許多好處，比方說延遲處理，優先級，流量整形（traffic shaping）。
一個雜亂的互聯網體系許多時分也需求queue來控制使命處理的節奏。比方說email驗證這麽的工作，能夠不用在當時的request裏完結，而放到message queue中，由後臺的worker來處理。另外，queue能夠有不一樣的優先級，發送email和將圖像轉換成不一樣的size顯然能夠放入不一樣的優先級隊列中調度。
關於互聯網項目而言，有許多老練的message queue system，比方RabbitMQ，ZeroMQ。
Pipeline
在網絡體系裏邊，假如一個使命很雜亂，需求許多CPU時刻，那麽該使命能夠分解成多個小使命來履行，不然的話，這個使命占用CPU時刻過長，致使別的使命無法履行。當一個使命分解成多個小使命後，每個小使命之間由queue銜接，上一次處理完結以後，放入下一個queue。這麽能夠使命調度更均衡。
在互聯網項目中，pipeline有許多使用場合。比方說一個workflow裏邊狀況機的改變，也許會履行一系列的操作，然後終究遷移到新的狀況。假如這一系列的操作在一個大的function裏履行，而非分解成若幹個經過queue相連的小操作，那麽全部處理進程中的慢速操作會影響全部體系的吞吐量。並且，這麽做十分不利於concurrency。
在一個大型體系中，pipeline的程度決議了concurrency的程度。而pipeline的使用程度會影響全部體系架構的吞吐量。有些編程言語，如golang，天然就讓你的思想形式往pipeline的方法去轉（經過go/chan）。
Finite State Machine
已然提到了狀況機，就講講狀況機。狀況機由兩個元素組成：狀況；以及狀況遷移。狀況遷移是由動作引起的，因此一個狀況機能夠表明為 state machine = {state, event} -> (action, new state)。只要畫出一個二維表，就能剖析體系一切也許的途徑，並且很難有遺漏。在網絡設備中，大部分協議都由狀況機來表述，比方說ospf，igmp，tcp等等。
在互聯網項目中，狀況機無處不在。比方說訂單處理。一個訂單的處理流程用狀況機表述再完美不過。下面是我從前寫過的一段示例代碼（python）：
ORDER_EVENTS = {
(const.ORDER_EVENT_PAYED, const.ORDER_STATE_CREATED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_PAYED,
‘callback‘: on_order_event_payed,
},
(const.ORDER_EVENT_PAY_EXPIRED, const.ORDER_STATE_CREATED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_CANCELLED,
‘callback‘: on_order_event_cancelled,
},
(const.ORDER_EVENT_CONFIRMED, const.ORDER_STATE_PAYED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_CLOSED,
‘callback‘: on_order_event_confirmed,
},
(const.ORDER_EVENT_CONFIRM_EXPIRED, const.ORDER_STATE_PAYED): {
‘new_state‘: const.ORDER_STATE_CLOSED,
‘callback‘: on_order_event_confirm_expired,
},
...
}
Watchdog
最後稍提一下watchdog。通常來說，路由器防火墻這麽的網路體系是實時體系，任何一個使命，都應在規則的時刻內完畢，不然即是體系錯誤。所以咱們需求watchdog來監控使命（有硬件watchdog，也有軟件的）。watchdog還能夠協助開發者發現體系中的死鎖，過長的循環，使命分配不合理等疑問。假如某一使命履行時刻過長，它就會阻塞別的使命，假如一切的CPU都被這類使命占用了，體系就無法呼應事件，也有也許無法將這些使命調度出去。
在互聯網項目中，處理request，處理async task等等都有一系列數量有限的worker。假如某個worker死鎖，或許履行時刻過長（也許是異常情況）致使「假死」，咱們能夠用watchdog進程來殺掉這些現已「假死」的worker，讓體系的吞吐量恢復到正常水平。假如不這麽做，「假死」的worker越積越多，也許會終究致使全部體系 out of service。
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