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= 简介 = Clojure处理并发的思路与众不同,采用的是所谓STM的模型——软事务内存。你可以将STM想象成数据库,只不过是内存型的,它只支持事务的ACI,也就是原子性、一致性、隔离性,但是不包括持久性,因为状态的保存都在内存里。 Clojure的并发API分为四种模型: *管理协作式、同步修改可变状态的Ref *管理非协作式、同步修改可变状态的Atom *管理异步修改可变状态的Agent *管理Thread local变量的Var。 下面将对这四部分作更详细的介绍。 = Ref和STM = 1.ref: 通过ref函数创建一个可变的引用(reference),指向一个不可变的对象: (ref x) 例子:创建一个歌曲集合: (def song (ref #{})) 2.deref和@: 取引用的内容,解引用使用deref函数 (deref song) 也可以用reader宏@: @song 3.ref-set和dosync: 改变引用指向的内容,使用ref-set函数 (ref-set ref new-value) 如,我们设置新的歌曲集合,加入一首歌: (ref-set song #{"Dangerous"}) 但是这样会报错: java.lang.IllegalStateException: No transaction running (NO_SOURCE_FILE:0) 这是因为引用是可变的,对状态的更新需要进行保护,传统语言的话可能采用锁,Clojure是采用事务,将更新包装到事务里,这是通过dosync实现的: (dosync (ref-set song #{"Dangerous"})) dosync的参数接受多个表达式,这些表达式将被包装在一个事务里,事务支持ACI: *Atomic,如果你在事务里更新多个Ref,那么这些更新对事务外部来说是一个独立的操作。 *Consistent,Ref的更新可以设置 validator,如果某个验证失败,整个事务将回滚。 *Isolated,运行中的事务无法看到其他事务部分完成的结果。 dosync更新多个Ref,假设我们还有个演唱者Ref,同时更新歌曲集合和演唱者集合: (def singer (ref #{})) (dosync (ref-set song #{"Dangerous"}) (ref-set singer #{"MJ"}) ) @song => #{"Dangerous"} @singer => #{"MJ"} 4.alter: 完全更新整个引用的值还是比较少见,更常见的更新是根据当前状态更新,例如我们向歌曲集合添加一个歌曲,步骤大概是先查询集合内容,然后往集合里添加歌曲,然后更新整个集合: (dosync (ref-set song (conj @song "heal the world"))) 查询并更新的操作可以合成一步,这是通过alter函数: (alter ref update-fn & args) alter接收一个更新的函数,函数将在更新的时候调用,传入当前状态值并返回新的状态值,因此上面的例子可以改写为: (dosync (alter song conj "heal the world")) 这里使用conj而非cons是因为conj接收的第一个参数是集合,也就是当前状态值,而cons要求第一个参数是将要加入的元素。 5.commute: commute函数是alter的变形,commute顾名思义就是要求update-function是可交换的,它的顺序是可以任意排序。commute的允许的并发程度比alter更高一些,因此性能会更好。但是由于commute要求update-function是可交换的,并且会自动重排序,因此如果你的更新要求顺序性,那么commute是不能接受的,commute仅可用在对顺序性没有要求或者要求很低的场景:例如更新聊天窗口的聊天信息,由于网络延迟的因素和个人介入的因素,聊天信息可以认为是天然排序,因此使用commute还可以接受,更新乱序的可能性很低。 另一个例子就不能使用commute了,如实现一个计数器: (def counter (ref 0)) 实现一个next-counter函数获取计数器的下一个值,我们先使用commute实现: (defn next-counter [] (dosync (commute counter inc))) 这个函数很简单,每次调用inc递增counter的值,接下来写个测试用例:启动50个线程并发去获取next counter: (dotimes [_ 50] (.start (Thread. #(println (next-counter))))) 这段代码稍微解释下,dotimes是重复执行50次,每次启动new并启动一个Thread,这个Thread里干了两件事情:调用next-counter,打印调用结果,第一个版本的next-counter执行下,这是其中一次输出的截取: 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 28 23 21 23 23 23 23 25 28 可以看到有很多的重复数值,这是由于重排序导致事务结束后的值不同,但是你查看counter,确实是50: @counter => 50 证明更新是没有问题的,问题出在commute的返回值上。 如果将next-counter修改为alter实现: (defn next-counter [] (dosync (alter counter inc))) 此时再执行测试用例,可以发现打印结果完全正确了: …… 39 41 42 45 27 46 47 44 48 43 49 40 50 查看counter,也是正确更新到50了: @counter => 50 最佳实践:通常情况下,你应该优先使用alter,除非在遇到明显的性能瓶颈并且对顺序不是那么关心的时候,可以考虑用commute替换。 6.validator: 类似数据库,你也可以为Ref添加“约束”,在数据更新的时候需要通过validator函数的验证,如果验证不通过,整个事务将回滚。添加validator是通过ref函数传入metadata的map实现的,例如我们要求歌曲集合添加的歌曲名称不能为空: (def validate-song (partial every? #(not (nil? %)))) (def song (ref #{} :validator validate-song)) validate-song是一个验证函数,partial返回某个函数的半函数(固定了部分参数,部分参数没固定),你可以将partial理解成currying,虽然还是不同的。validate-song调用every?来验证集合内的所有元素都不是nil,其中#(not (nil? %))是一个匿名函数,%指向匿名函数的第一个参数,也就是集合的每个元素。ref指定了validator为validate-song,那么在每次更新song集合的时候都会将新的状态传入validator函数里验证一下,如果返回false,整个事务将回滚: (dosync (alter song conj nil)) java.lang.IllegalStateException: Invalid reference state (NO_SOURCE_FILE:0) 更新失败,非法的reference状态,查看song果然还是空的: @song => #{} 更新正常的值就没有问题: (dosync (alter song conj "dangerous")) => #{"dangerous"} 7.ensure: ensure函数是为了保护Ref不会被其他事务所修改,它的主要目的是为了防止所谓的“写偏序”(write skew)问题。写偏序问题的产生跟STM的实现有关,clojure的STM实现是基于MVCC(Multiversion Concurrency Control)——多版本并发控制,对一个Ref保存多个版本的状态值,在更新的时候取得当前状态值的一个隔离的snapshot,更新是基于snapshot进行的。那么我们来看下写偏序是怎么产生,以一个比喻来描述: 想象有一个系统用于管理美国最神秘的军事禁区——51区的安全巡逻,你有3个营的士兵,每个营45个士兵,并且你需要保证总体巡逻的士兵人数不能少于100个人。假设有一天,有两个指挥官都登录了这个管理系统,他们都想从某个军营里抽走20个士兵,假设指挥官A想从1号军营抽走,指挥官B想要从2号军营抽走士兵,他们同时执行下列操作: Admin 1: if ((G1 - 20) + G2 + G3) > 100 then dispatchPatrol Admin 2: if (G1 + (G2 - 20) + G3) > 100 then dispatchPatrol 我们刚才提到,Clojure的更新是基于隔离的snapshot,一个事务的更改无法看到另一个事务更改了部分的结果,因此这两个操作都因为满足(45-20)+45+45=115的约束而得到执行,导致实际抽调走了40个士兵,只剩下95个士兵,低于设定的安全标准100人,这就是写偏序现象。 写偏序的解决就很简单,在执行抽调前加入ensure即可保护ref不被其他事务所修改。ensure比(ref-set ref @ref)允许的并发程度更高一些。 Ref和STM的介绍暂时到这里,原理和源码的解析要留待下一篇文章了。
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