并发模型归纳

最新推荐文章于 2025-08-22 17:51:40 发布
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分类专栏： 大数据/分布式 文章标签： 并发 epoll 多线程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yongcto/article/details/50913765

市面上几种常用的并发模型:

1.事件驱动

select，poll，epoll

nginx高系能采用的就是epoll事件驱动模型

2.多线程

3.多进程

4.多协程


美团云分布式存储模块结构图:










【Java 线程系列】一文看懂--并发编程归纳总结
半身风雪
05-31 2282
Java 内存模型即 Java Memory Model，简称JMM。JMM 定义了Java 虚拟机 (JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式。JVM 是整个计算机虚拟模型，所以 JMM 是隶属于 JVM 的。Java1.5 版本对其进行了重构，现在的 Java 仍沿用了 Java1.5 的版本。Jmm 遇到的问题与现代计算机中遇到的问题是差不多的。 物理计算机中的并发问题，物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少 相似之处，物理机对并发的处理方案对于虚拟机的实现也有相当大的参考意义。
55、并发对象的偏序事件模型
quiet的专栏
07-09 16
本文探讨了并发对象的偏序事件模型，基于对象重写理论构建了代数证明项模型与事件偏序模型，并展示了二者之间的等价性。通过引入身份标识和事件偏序结构，将并发计算中的事件因果关系形式化，为并发系统的可视化、设计一致性检查提供了理论支持。同时，模型还扩展至无限计算场景，并分析了其性能特征和实际应用潜力。
《七周七并发模型》- 概述
ifeves的博客
03-06 394
并发编程虽不是新的概念，最近却逐渐热门起来。一些编程语言，如Erlang、Haskell、Go、Scala、Clojure，也因对并发编程提供了良好的支持，而受到广泛关注...
两种并发模型 的理解(个人理解)
TTc 's share
04-13 2783
并发模型有两种，一种是并行工作者模型，一种是流水线模型。 一、所谓并行工作者模型，举个例子来说，就好比汽车厂里面的工人，每个工人专门负责一辆车子的生产，从头到尾负责所有的工作。就好像是线程，拿到了一个请求，后面这个请求的所有工作都由这个线程来处理，直到所有这个请求的所有工作都结束。 nginx的workprocessor应该就是这种模型，某个linux进程拿到了用户请求，然后负责这个请求的处理
并发模型
u012835679的专栏
03-03 242
前言 并发在现在已经是十分常见的问题了，由于人类信息量的增加，很多信息都需要并发处理，原有的串行处理已经很难满足现实的需求。 今天我们来讲一讲5种常见的并发模型 1、Future模型 Future模型是将异步请求和代理模式结合的产物 举例：假设我们是一个电商平台，用户在网站下单。用户操作的是客户端它会向Future服务端发送数据，服务端会从后台的数据接口获取完整的订单数据，并响应用户。 我们模拟一下用户订单的行为： A、用户挑完商品开始下单，这时客户端向服务器端发送请求1。 B、服务端根据客户端
5种常见的并发模型
人间世
02-11 5729
5种常见的并发模型 前言 并发在现在已经是十分常见的问题了，由于人类信息量的增加，很多信息都需要并发处理，原有的串行处理已经很难满足现实的需求。 今天我们来讲一讲5种常见的并发模型 1、Future模型 Future模型是将异步请求和代理模式结合的产物 举例：假设我们是一个电商平台，用户在网站下单。用户操作的是客户端它会向Future服务端发送数据，服务端会从后台的数据接口获取完整的订单数据，并响...
JAVA并发提高篇—并发模型
麒麟阁
02-27 1531
多线程开发可以更好的发挥多核cpu性能，常用的多线程设计模式有：Future、Master-Worker、Guard Susperionsion（保护性暂挂模式）、不变模式、生产者-消费者 模式；jdk除了定义了若干并发的数据结构，也内置了多线程框架和各种线程池； 锁（分为内部锁、重入锁、读写锁）、ThreadLocal、信号量等在并发控制中发挥着巨大的作用。 一、F...
并发： IO模型
Hanks-Wang的博客
08-07 1472
并发： IO模型参考博客：聊聊并发，Part 1：IO模型1. 内核级别的IO1.1 同步IO vs 异步IO看过很多版本对于这些概念的描述，我觉得来自POSIX标准的这个判断准则最简单也最容易理解： 从发出IO操作请求开始到IO操作结束的过程中没有任何阻塞，就称为异步，否则为同步 1.2 IO 的两个阶段那么，问题来了，从请求开始到操作完成，IO具体做了什么呢？其实，IO可以分为两个阶段，以s
C10K问题：高并发模型设计
qq_33240556的博客
05-14 765
如何和操作系统配合，感知I/O事件的发生？如何分配和使用进程、线程资源来服务上万个连接？基于这些组合，产生了一些通用的解决方法，在Linux下，解决高性能问题的利器是非阻塞I/O加上epoll机制，再利用多线程能力。
Actor并发模型&基于共享内存线程模型
wenl
12-29 516
Actor并发模型&基于共享内存线程模型
java实现多线程的网络并发服务器[归纳].pdf
10-11
传统的并发服务器通常基于多进程模型，每个连接到服务器的客户端都会启动一个新的进程，这不仅消耗资源，而且受到操作系统对进程数量的限制。相比之下，Java的多线程模型允许在一个进程中创建多个执行线程，降低了上...
5、并发程序模型检查的复杂性分析
i0j1k2l3m的博客
06-17 14
本文深入探讨了并发程序中计算树逻辑（CTL）及其扩展CTLK的模型检查复杂性问题。通过对时态逻辑、图灵机和复杂度类的介绍，系统分析了CTLK在并发程序中的符号模型检查复杂性，并证明其属于PSPACE完全问题。文章还详细描述了用于判定模型检查问题的非确定性多项式空间图灵机及其子机器的设计与操作流程，同时讨论了复杂度分析的实际意义及未来研究方向，为并发程序验证提供了重要的理论支持。
【并发模型解析】：Maude语言解决并发挑战的策略
!... # 摘要 本论文探讨了并发编程及其模型...随后，分析了Maude并发模型的理论框架，探讨了其数学基础和工作原理，以及并发策略和优化技术。文章还通过实践案例展示了Maude在分布式系统和教学中的应用，并进行了案例研究
并发过高导致库存买超情况
企鹅漫步
01-14 3045
生产环境中遇到并发过高，导致库存买超的情况。 可以通过以下几种情况解决: 1.使用数据库锁机制防止并发 方法1 select for update; update set stock = stock - x; insert into order_list(order_id) values (1); 方法2 return = update set stock = stock -x whe
日志系统搭建一(flume+hadoop+hive)
企鹅漫步
05-18 2508
由于公司现在业务日志量zhu
nginx 调优
a...Z
08-21 714
和决定了并发处理能力的上限；避免文件描述符不足导致的连接失败；error_log和pid用于问题排查和进程管理；use epoll确保高并发下的事件处理效率。根据服务器硬件（CPU 核心数、内存）和业务并发需求调整这些参数，可最大化 Nginx 性能。
【Linux | 网络】高级IO
是阿建吖！
08-17 1765
本篇文章先讲述 IO 概念及五种 IO 模型的定义与理解。接着讲解非阻塞 IO，包括 fcntl 函数和 SetNoBlock 实现。重点介绍多路转接 IO 的 select、poll、epoll：详述三者函数接口与优缺点，深入解析 epoll 的接口、原理、水平 / 边缘触发工作方式，及其相较 select 的优点和适用场景。
【Linux网络编程】Reactor反应堆模式
最新发布
2301_80277275的博客
08-22 539
Reactor模式
go高并发最佳实践模型
03-30
<think>好的，我现在需要回答用户关于Go语言高并发最佳实践模型的问题。首先，我得回忆一下Go在高并发方面的特点和常用模式。用户可能对Goroutine、Channel、sync包等基础概念有一定了解，但需要更深入的实践指导。 首先，我应该从并发模型的基础开始，比如Goroutine的轻量级特性，如何正确使用它们避免资源泄露。然后，考虑Channel的通信机制，同步和异步的区别，以及如何通过缓冲Channel优化性能。接下来，可能需要提到sync包中的工具，如WaitGroup、Mutex等，用于协调Goroutines和共享资源的访问。 然后，用户可能关心实际应用中的模式，比如Worker Pool，这是控制并发数量的有效方法。还有Context包的使用，处理超时和取消，避免Goroutine泄露。另外，错误处理在高并发环境下尤为重要，需要确保错误能被正确捕获和处理，而不是被忽略。 需要考虑资源管理，比如连接池的使用，避免频繁创建销毁资源。性能优化方面，可能涉及减少锁竞争，使用原子操作或者无锁结构。还有并发安全的数据结构，如sync.Map，或者第三方库提供的结构。 可能还需要提到一些常见的陷阱，比如Goroutine泄露的原因，如何通过工具检测，比如pprof。此外，测试和调试并发程序的方法，如使用-race参数检测数据竞争。 最后，是否需要举一些例子或者代码片段？比如展示一个简单的Worker Pool实现，或者使用Channel进行任务分发的例子。但用户没有明确要求代码，所以可能以描述为主，结构清晰即可。 需要确保回答符合用户的要求，分点说明，结构清晰，并且遵循系统级指令，比如数学公式的正确格式。不过这个问题可能不太涉及数学公式，但如果有涉及性能模型的地方，可能需要使用LaTeX表达，比如吞吐量公式。但根据用户的问题，可能这部分内容不多，所以重点还是放在实践建议上。 总结，回答的结构应该是先介绍基础组件，再分点列出各个最佳实践，每个实践点详细说明原理和注意事项，最后可能总结推荐的工具或库。需要确保内容准确，比如Context的正确使用方式，避免过时的做法，比如使用Done channel而非Context的情况。</think>Go语言高并发最佳实践模型可归纳为以下核心原则和实现方式，需结合语言特性、资源管理和设计模式综合运用： --- ### 一、并发基础组件 1. **Goroutine 轻量化** - 单协程内存占用约 **2KB**（远小于线程MB级） - 通过 `go func(){}` 快速创建，但需注意生命周期管理 - 错误示例：循环中直接启动未控协程 ```go for i := 0; i < 1e6; i++ { go process(i) // 可能导致资源耗尽 } ``` 2. **Channel 通信机制** - 同步通道（无缓冲） vs 异步通道（有缓冲） - 使用 `select` 实现多路复用和超时控制 ```go select { case <-time.After(100ms): fmt.Println("超时") case result := <-ch: process(result) } ``` --- ### 二、核心实践模型 #### 1. Worker Pool 模式 - **数学模型**：设工作协程数为 $N$，任务队列长度为 $M$，理论最大吞吐量 $T_{max} = \frac{N}{t_{avg}}$（$t_{avg}$ 为平均任务处理时间） - 实现要点： ```go jobs := make(chan Job, 1000) results := make(chan Result, 1000) // 启动 Worker for w := 1; w <= 10; w++ { go worker(jobs, results) } // 分发任务 for _, job := range jobList { jobs <- job } close(jobs) ``` #### 2. Pipeline 处理链 - 阶段式处理：`数据输入 → 处理阶段1 → ... → 处理阶段N → 结果输出` - 示例： ```go func stage(in <-chan int) <-chan int { out := make(chan int) go func() { for n := range in { out <- n * 2 } close(out) }() return out } ``` #### 3. Fan-out/Fan-in 模式 - **横向扩展**：将任务分发到多个 Worker（Fan-out），聚合结果（Fan-in） - 适用场景：CPU密集型任务并行处理 --- ### 三、高级优化策略 1. **锁竞争优化** - 使用 `sync.RWMutex` 替代普通 Mutex（读写比>10:1时） - 局部锁：通过 `sharding` 将全局锁拆分为多个局部锁 ```go type ShardedCounter []*struct { val int64 mux sync.Mutex } ``` 2. **无锁编程** - 原子操作：`atomic.AddInt64` - 单写多读模式（通过 Channel 实现所有权转移） 3. **连接池管理** - 数据库/HTTP客户端等资源需池化 - 标准库实现：`sql.DB` 内置连接池 --- ### 四、可靠性保障 1. **Context 传播控制** - 实现超时、取消信号传递 - 关键代码模式： ```go ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second) defer cancel() go func(ctx context.Context) { select { case <-ctx.Done(): return // 及时终止 default: // 业务逻辑 } }(ctx) ``` 2. **错误处理策略** - 每个 Goroutine 需独立错误处理 - 错误传递通道模式： ```go errCh := make(chan error, 1) go func() { defer close(errCh) if err := doWork(); err != nil { errCh <- err } }() if err := <-errCh; err != nil { // 处理错误 } ``` --- ### 五、调试与监控 1. **竞争检测**：`go run -race main.go` 2. **性能分析工具链**： - `pprof`：CPU/Memory 分析 - `trace`：Goroutine 调度跟踪 3. **Metrics 监控**：Prometheus + Grafana 实现 QPS、延迟等指标监控 --- ### 最佳实践总结表 | 场景 | 推荐方案 | 性能影响 | |--------------------|-------------------------|--------| | 短时突发任务 | Goroutine 直接创建 | 高 | | 长期运行任务 | Worker Pool | 可控 | | 数据流处理 | Pipeline | 中等 | | 高竞争共享资源 | Sharding + sync.RWMutex | 低 | 通过合理组合这些模式，可实现 $10^6$ 级别并发处理能力（需配合系统参数调优）。实际应用需根据业务特点进行基准测试和参数优化。
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