Reactor模式

Reactor这个词译成汉语还真没有什么合适的,很多地方叫反应器模式,但更多好像就直接叫reactor模式了,其实我觉着叫应答者模式更好理解一些。通过了解,这个模式更像一个侍卫,一直在等待你的召唤,或者叫召唤兽。

 

并发系统常使用reactor模式,代替常用的多线程的处理方式,节省系统的资源,提高系统的吞吐量。

 

先用比较直观的方式来介绍一下这种方式的优点,通过和常用的多线程方式比较一下,可能更好理解。

以一个餐饮为例,每一个人来就餐就是一个事件,他会先看一下菜单,然后点餐。就像一个网站会有很多的请求,要求服务器做一些事情。处理这些就餐事件的就需要我们的服务人员了。

 

多线程处理的方式会是这样的:

一个人来就餐,一个服务员去服务,然后客人会看菜单,点菜。 服务员将菜单给后厨。

二个人来就餐,二个服务员去服务……

五个人来就餐,五个服务员去服务……

 

这个就是多线程的处理方式,一个事件到来,就会有一个线程服务。很显然这种方式在人少的情况下会有很好的用户体验,每个客人都感觉自己是VIP,专人服务的。如果餐厅一直这样同一时间最多来5个客人,这家餐厅是可以很好的服务下去的。

 

来了一个好消息,因为这家店的服务好,吃饭的人多了起来。同一时间会来10个客人,老板很开心,但是只有5个服务员,这样就不能一对一服务了,有些客人就要没有人管了。老板就又请了5个服务员,现在好了,又能每个人都受VIP待遇了。

 

越来越多的人对这家餐厅满意,客源又多了,同时来吃饭的人到了20人,老板高兴不起来了,再请服务员吧,占地方不说,还要开工钱,再请人就攒不到钱了。怎么办呢?老板想了想,10个服务员对付20个客人也是能对付过来的,服务员勤快点就好了,伺候完一个客人马上伺候另外一个,还是来得及的。综合考虑了一下,老板决定就使用10个服务人员的线程池啦~~~

 

但是这样有一个比较严重的缺点就是,如果正在接受服务员服务的客人点菜很慢,其他的客人可能就要等好长时间了。有些火爆脾气的客人可能就等不了走人了。

 

Reactor如何处理这个问题呢:

老板后来发现,客人点菜比较慢,大部服务员都在等着客人点菜,其实干的活不是太多。老板能当老板当然有点不一样的地方,终于发现了一个新的方法,那就是:当客人点菜的时候,服务员就可以去招呼其他客人了,等客人点好了菜,直接招呼一声“服务员”,马上就有个服务员过去服务。嘿嘿,然后在老板有了这个新的方法之后,就进行了一次裁员,只留了一个服务员!这就是用单个线程来做多线程的事。

 

实际的餐馆都是用的Reactor模式在服务。一些设计的模型其实都是从生活中来的。

 

Reactor模式主要是提高系统的吞吐量,在有限的资源下处理更多的事情。

 

在单核的机上,多线程并不能提高系统的性能,除非在有一些阻塞的情况发生。否则线程切换的开销会使处理的速度变慢。就像你一个人做两件事情,1、削一个苹果。2、切一个西瓜。那你可以一件一件的做,我想你也会一件一件的做。如果这个时候你使用多线程,一会儿削苹果,一会切西瓜,可以相像究竟是哪个速度快。这也就是说为什么在单核机上多线程来处理可能会更慢。

 

但当有阻塞操作发生时,多线程的优势才会显示出来,现在你有另外两件事情去做,1、削一个苹果。2、烧一壶开水。我想没有人会去做完一件再做另一件,你肯定会一边烧水,一边就把苹果削了。

### Reactor模式详解 Reactor模式是一种事件驱动的并发编程模型,广泛应用于高性能网络编程中,用于处理大量并发连接[^3]。它通过事件循环(Event Loop)机制高效地管理I/O操作,适用于服务器端开发[^1]。 #### 核心概念 Reactor模式的核心思想在于利用操作系统提供的I/O多路复用机制(如`select`、`poll`、`epoll`等),高效地监听和分发事件,使得程序能够以非阻塞方式处理多个I/O事件[^3]。在Reactor模式中,一个单独的线程运行Reactor,负责监听和分发事件,并将事件分发给适当的处理程序来对I/O事件做出反应[^4]。 #### 实现细节 Reactor模式的实现通常包括以下几个关键部分: 1. **事件注册**:服务端通过初始分配器注册实例化句柄处理某类事件[^5]。 2. **事件监听**:Reactor使用I/O多路复用机制监听多个文件描述符上的事件。 3. **事件分发**:当事件到达时,Reactor将事件分发给相应的事件处理程序[^4]。 4. **事件处理**:事件处理程序执行具体的业务逻辑,完成事件的处理。 以下是一个简单的Reactor模式实现示例,基于Python中的`selectors`模块: ```python import selectors import socket sel = selectors.DefaultSelector() def accept(sock, mask): conn, addr = sock.accept() # Should be ready print(f"Accepted connection from {addr}") conn.setblocking(False) sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read) def read(conn, mask): data = conn.recv(1024) # Should be ready if data: print(f"Echoing {data!r} back to client") conn.send(data) # Hope it won't block else: print("Closing", conn) sel.unregister(conn) conn.close() sock = socket.socket() sock.bind(('localhost', 12345)) sock.listen(100) sock.setblocking(False) sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept) while True: events = sel.select() for key, mask in events: callback = key.data callback(key.fileobj, mask) ``` #### 应用场景 Reactor模式在实际应用中被广泛采用,特别是在需要处理大量并发连接的场景下。以下是两个典型的例子: 1. **Netty框架**:Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架,其核心设计正是基于Reactor模式。通过Reactor模式,Netty实现了高效的I/O操作和事件处理[^2]。 2. **Redis数据库**:Redis作为一个高性能的内存数据库,也采用了Reactor模式来处理客户端请求。Redis使用单线程事件循环来处理所有I/O操作,确保了高并发下的稳定性和性能[^1]。 #### 总结 Reactor模式通过事件驱动的方式,结合I/O多路复用机制,实现了高效的并发处理。无论是单线程还是多线程版本,Reactor模式都能灵活应对不同的应用场景。在实际开发中,掌握Reactor模式对于理解和优化网络应用框架至关重要。
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