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多线程、事件驱动与推荐引擎框架选型

时间:2020-01-28 11:37:17 出处:uu快3充值_uu快3回血_新平台

  最近 Nebula 肯能用于还还有一个多新的生产项目——推荐引擎,在此就是团队已有使用某知名度较高的RPC框架任务管理器池池版推荐引擎(业界一点推荐引擎都用了目前比较知名的开源RPC框架来开发)。本文不做Nebula与各知名RPC框架的比较,也无意说明哪个框架更适合做推荐引擎,只说明Nebula都时要用于推荐引擎,且有信心效果会很好。最终结果要怎样,等推荐引擎研发出来,拭目以待。

  任务管理器池池:

  在事件驱动版本的任务管理器池池中,还还有一个任务交错执行,但仍然在还还有一个多单独的任务管理器池控制中。当正确处理I/O肯能一点昂贵的操作时,注册还还有一个多回调到事件循环中,就是当I/O操作完成时继续执行。回调描述了该要怎样正确处理某个事件。事件循环轮询所有的事件,当事件到来时将它们分配给等候正确处理事件的回调函数。你这名 最好的办法让任务管理器池池尽肯能的得以执行而不时要用到额外的任务管理器池。当无IO操作时每个任务占用cpu的时间又比较少,任务管理器池池就会处在空闲情况。同等并发量情况下,事件驱动占用的系统资源会更好,负载足够大时,事件驱动任务管理器池池都时要将cpu利用到3000%。事件驱动型任务管理器池池比任务管理器池池任务管理器池池更容易推断出行为,肯能任务管理器池池员不时要关心任务管理器池安全什么的问题。

  事件驱动编程是你这名 编程范式,这里任务管理器池池的执行流由结构事件来决定。它的特点是饱含还还有一个多事件循环,当结构事件处在时使用回调机制来触发相应的正确处理。任务管理器池池是另你这名 常用编程范式,就是更容易理解。

  Nebula 适用于即时通讯、数据分发、实时计算、消息推送等应用场景,也适用于web后台服务。Nebula已有即时通讯、分发数据分发及实时段析的生产应用案例,变快将还还有一个多面向亿级用户的推荐引擎生产应用案例。

  你这名 意义上说,服务端任务管理器池池大多是事件驱动的,肯能说是IO请求事件驱动的。这里比较的编程模型里的事件驱动是指事件正确处理每种是异步的,即不仅IO请求事件驱动,还有IO响应事件驱动,它的特点是当结构IO响应事件处在时使用回调机制来触发相应的正确处理。

  在什么基于rpc框架的推荐引擎中,一点开发人员提到了反射功能,就是通过血块宏以很费劲真难理解的最好的办法实现了所谓的反射功能。好多好多 都是IoC框架,Bwar不理解要怎样时要实现反射功能,肯能用Nebula来做将是非常简单的事,Nebula是IoC框架,所有的actor实例创建都是通过反射创建的,难能可贵开发者做业务逻辑之外的任何事情。Nebula的反射实现很优雅,肯能感兴趣,都时要参考这篇文章《C++反射机制:可变参数模板实现C++反射》。

  还还有一个多典型的事件驱动的任务管理器池池,就是还还有一个多死循环,并以还还有一个任务管理器池池的形式处在,你这名 死循环包括还还有一个多每种,第还还有一个多每种是按照一定的条件接收并选则还还有一个多要正确处理的事件,第还还有一个每种就是事件的正确处理过程。任务管理器池池的执行过程就是选则事件和正确处理事件,而当这麼任何事件触发时,任务管理器池池会因查询事件队列失败而进入睡眠情况,从而释放cpu。

  推荐引擎是推荐系统核心之一,负责将数据挖掘的结果按一定排序推送给用户,这就是推荐引擎的主要功能。

  在单任务管理器池同步模型中,任务按照顺序执行。肯能某个任务肯能I/O而阻塞,一点所有的任务都时要等候,直到它完成就是它们能够依次执行。你这名 明确的执行顺序和串行化正确处理的行为是很容易推断得出的。肯能任务之间并这麼互相依赖的关系,但仍然时要互相等候语录这就使得任务管理器池池难能可贵要的降低了运行下行速率 。

参考资料:

  Nebula就是另还还有一个任务管理器池池池事件驱动服务的典型。事件驱动的每还还有一个任务管理器池池池都足够高效,多个任务管理器池池(任务管理器池池)又充分利用多CPU多核资源。Nebula的任务管理器池池模型与Nginx类似于,区别在于Nginx是各worker互斥锁上锁accept,而Nebula是由master任务管理器池池accept后将连接对应的文件描述符传送给worker任务管理器池池(跟Memcached类似于)。Nebula是从满足即时通讯应用而开发的Starship框架发展而来的,与nginx的任务管理器池池(任务管理器池)模型处在类似于纯属偶然。要怎样Nebula选则传送文件描述符而都是各worker任务管理器池池抢accept?跟Nebula定位有关系,Nebula不仅时要做接入通信层、数据代理层,更要做业务逻辑层,分布式服务的各层服务都都时要且应该用Nebula实现,这是因为分析分析每还还有一个多worker任务管理器池池接近于分布式服务的还还有一个多节点的功能,肯能是worker抢占式accept就无法做定向路由。要怎样选则任务管理器池池池而都是任务管理器池池?先看看一遍任务管理器池池与任务管理器池池的优缺点比较:

  高性能通用型C++网络框架 Nebula 是基于事件驱动的任务管理器池池池网络框架(适用于即时通讯、数据分发、实时计算、消息推送等应用场景),已有即时通讯、分发数据分发及实时段析的生产应用案例。总爱这麼人问Nebula的每个任务管理器池池里是单任务管理器池还是任务管理器池池的?又问要怎样不用任务管理器池池?不用任务管理器池池又要怎样正确处理并发什么的问题?

  说到推荐系统,首先被想到的肯能是基于内容、协同过滤、基于人口统计学、基于知识、基于社区、混合推荐等推荐技术。推荐技术的实施通常基于hadoop,用hive、spark、storm、flink等来实现。什么通常被称为推荐的数据挖掘每种。

  要怎样是事件驱动而都是任务管理器池池?事件驱动难能可贵任务管理器池池。我门歌词 先来回顾一下服务器编程范式。

  任务管理器池池池:

  Nginx采用的是九种服务器设计范式里的第5种“预先派生子任务管理器池池,使用互斥锁上锁最好的办法保护accept”,Nebula采用的是九种服务器设计范式里的第6种“预先派生子任务管理器池池,由父任务管理器池池向子任务管理器池池传递套接字文件描述符”。

  九种服务器设计范式并都是好多好多 是实用价值,在《UNIX网络编程》卷一最后一节里给出了几种TCP服务器设计范式代码示例:

  已知业界推荐引擎有使用C++开发都是使用Java开发,C++开发占大多数。在Bwar了解到的C++开发的推荐引擎中多使用rpc框架,使用thrift的还还有一个多,使用brpc的还还有一个多,使用grpc的还还有一个多,使用tars的还还有一个多。因什么开源rpc框架都是专为推荐引擎所开发的框架,开发人员通常会在什么框架之上再架设一层框架,就是才是业务逻辑开发。Bwar接触的还还有一个多推荐引擎就是基于brpc再开发了当事人的框架就是才做业务逻辑开发,其开发难度比较大,且不容易扩展。你爱不爱我是开发人员对什么开源rpc框架理解不足英文深入,是因为分析业务逻辑开发复杂性性,对后续需求扩展不易。

  任务管理器池池池的前三点都是优点,第四点是缺点。Nebula选则任务管理器池池池就不时要考虑锁和同步资源什么的问题,数据和错误隔离,worker任务管理器池池崩溃不用影响整个节点服务,会被master任务管理器池池越来飞快拉起。第四点缺点在Nebula不时要考虑,肯能Nebula事件驱动的任务管理器池池之间是不时要切换的,都时要近似地认为每个worker任务管理器池池就还还有一个多节点,节点与节点之间能够网络通信,不时要共享资源更不时要做切换。

  《UNIX网络编程》卷一里介绍了9种服务器设计范式:

  Nebula是Bwar开发的C++网络框架,生而为分布式服务,经过还还有一个多生产环境的应用。Nebula都是rpc框架就是还还有一个多基proactor(框架层实现proactor而非操作系统支持)事件驱动(回调)的框架。难能可贵像大多数异步事件回调框架那样开发者时要当事人注册回调函数,Nebula同时也是个IoC框架,通过actor类的巧妙设计实现降低了异步编程的复杂性度,开发者真正意义上只需聚焦业务逻辑开发。

  在任务管理器池池模型,每个任务分别在独立的任务管理器池中执行。什么任务管理器池由操作系统来管理,在多正确处理器系统上都时要并行正确处理,肯能在单正确处理器系统上交错执行。这使得当某个任务管理器池阻塞在某个资源的同时一点任务管理器池得以继续执行。与完成类似于功能的同步任务管理器池池相比,你这名 最好的办法更有下行速率 ,但任务管理器池池员时要写代码来保护共享资源,正确处理其被多个任务管理器池同时访问。任务管理器池池任务管理器池池更加难以推断,肯能类似于任务管理器池池不得不通过任务管理器池同步机制如锁、可重入函数、任务管理器池局部存储肯能一点机制来正确处理任务管理器池安全什么的问题,肯能实现不当就会是因为分析跳出微妙且令人痛不欲生的bug。还还有一个多什么的问题,操作系统内核在切换任务管理器池的同时也要切换任务管理器池的上下文,当任务管理器池数量不用 时,时间肯能被耗用在上下文切换中。好多好多 在大并发量时,任务管理器池池社会形态还是无法做到强大的伸缩性。

  对于IO密集型的业务,事件驱动比任务管理器池池同步的并发能力要高好多好多 ,都时要说就还还有一个多数量级的。而大每种互联网业务都属于IO密集型业务,就是事件驱动的适用场景非常广泛。任务管理器池池饱含一点角度独立的任务,在等候事件到来时,一点任务会阻塞,单个任务时要占用较少CPU资源。

  开发Nebula框架目的是致力于提供你这名 基于C++快速构建高性能的分布式服务。肯能人太好本文对你有用,别忘了到Nebula的 Github 或 码云 给个star,谢谢。

  Nebula框架提供的Cmd类非常适合推荐服务的逻辑入口,支持动态加载,随时不停机升级推荐算法推荐模型。Step类异步获取redis等存储中的数据,无阻塞等候让cpu资源只用于推荐逻辑。session类用于缓存用户、item、模型等数据。所有的数据获取、传递均可通过session智能指针十分方便而高效地得到。

  事件驱动的还还有一个多非常有代表性的实现Node.js和redis,就还还有一个多单任务管理器池池(单任务管理器池)的服务(redis的数据落地或主从同步任务管理器池排除,其服务就是单任务管理器池的),事件正确处理都通过异步回调执行。第二节中单任务管理器池、任务管理器池池、事件驱动编程模型等类似于比较中看起来事件驱动是单任务管理器池的,Node.js你这名 典型的事件驱动服务也是单任务管理器池的,是因为分析我门歌词 以为事件驱动能够是单任务管理器池的,能够充分利用多CPU多核资源。人太好不然,Nginx也是还还有一个多典型的事件驱动服务,而Nginx是任务管理器池池池的。从逻辑上划分后端服务,Nginx归为接入通信层(openresty你这名 nginx+lua实现业务逻辑的没得讨论范围),Node.js归为业务逻辑层。接入通信层的特点都是IO行为几乎不大消耗CPU是碳酸岩适合事件驱动的,也比较容易实现,而业务逻辑层的特点决定了事件驱动最好的办法实现非常复杂性,但这并是因为分析分析业务逻辑层的任务管理器池池事件驱动难以实现。

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