架构之美-软件实现分析之道

简介: 理解一个实现,是以对模型和接口的理解为前提。如果想了解一个系统的实现,应从软件结构和关键技术两个方面着手。无论是软件结构,还是关键技术,我们都需要带着自己的问题入手,而问题的出发点就是我们对模型和接口的理解。了解软件的结构,其实,就是把分层的模型展开,看下一层模型:要知道这个层次给你提供了怎样的模型要带着自己的问题去了解这些模型为什么要这么设计Kafka的实现主要是针对机械硬盘做的优化,现在的SSD硬盘越来越多,成本越来越低,这个立意的出发点已经不像以前那样稳固了。

在一个系统中,模型和接口是相对稳定的部分。

但同样的模型和接口,若采用不同实现,稳定性、可扩展性和性能等诸多方面相差极大。只有熟悉实现,才有改代码写新需求的基础。


“看实现”的确是个大难题,因有无数细节怪在等你。所以,团队的新人都需要几个月试用期去熟悉代码细节。


你不可能记住项目所有细节,但这不妨碍你工作。但若你心中没有一份关于项目实现的地图,你就一定会迷失。


新人一般用几个月熟悉代码,就是在通过代码一点点展开地图,但是,这不仅极其浪费时间,也很难形成整体认知。


推荐你应该直接把地图展开。怎么展开?


要找到两个关键点:软件的结构和关键的技术。


以Kafka为例,了解一个软件设计三步走:“模型、接口、实现”。

先看Kafka的模型和接口。

MQ的模型与接口

Kafka自我介绍是个分布式流平台,这是它现在的发展方向,但更多人觉得它是个MQ。

MQ是Kafka这个软件的核心模型,而流平台显然是这个核心模型存在之后的扩展。所以,要先把焦点放在Kafka的核心模型——MQ。

MQ(Messaging Queue)是一种进程间通信方式,发消息的一方(即生产者)将消息发给MQ,收消息的一方(即消费者)将队列中的消息取出并处理。


看模型,MQ是很简单的,不就是生产者发消息,消费者消费消息,还有个topic,区分发给不同目标的消息。


基本接口也很简单:

生产者发消息:

image.png

消费者收消息:

image.png

看完模型和接口,你会感觉MQ本身并不难。

但MQ实现有很多,Kafka只是其中一种,为什么会有这么多不同MQ实现呢?因为每个MQ实现有所侧重,有其适用场景。

MQ还提供一定的消息存储能力。当

Pro发消息速度>Con处理消息速度

MQ可起到缓冲作用。所以MQ还能“削峰填谷”:在消息量特别大时,先把消息收下来,慢慢处理,以减小系统压力。


Kafka之所以突出于一大堆MQ实现,关键在于它针对消息写入做优化,它的生产者写入特快,即吞吐力特强。


显然,接口和模型不足以将Kafka与其他MQ实现区分。所以,必须开始了解它的实现。

看软件实现时的关键:


软件的结构

关键的技术

模型是个抽象概念,被抽象的对象可以是某个聚合实体(订单中心中的订单),也可以是某个流程或功能(Java内存模型中的主存与缓存同步的规则)。

分层对模型来说是实现层面的东西,是一种水平方向的拆分,是一个实现上的规范;

模型的细粒度拆分(父模型、子模型),应该是一种垂直维度的拆分,子模型的功能要高内聚,其复杂性不该发散到外部。

软件结构

软件结构也是软件模型,只不过,它不是整体上的模型,而是展开实现细节之后的模型。模型是分层的。

对每个软件,当你从整体去了解它时,它是完整的一块。但当你打开它的时候,就成了多模块组合,这也是“分层”意义。上一层只要使用下一层提供给它的接口。


所以,当打开一个层次,了解其实现时,先从大处着手。最好找到一张结构图,准确了解它的结构。


如果你能够找到这样一张图,你还是很幸运的。因为在真实的项目中,你可能会碰到各种可能性:


结构图混乱:你找到一张图,上面包含了各种内容。比如,有的是模块设计,有的是具体实现,更有甚者,还包括了一些流程

结构图复杂:一个比较成熟的项目,图上画了太多的内容。确实,随着项目的发展,软件解决的问题越来越多,它必然包含了更多的模块。但对于初次接触这个项目的我们而言,它就过于复杂了

无结构图

想办法画一张

先了解模型和接口,因为它们永远是你的主线。


假设:现在你有了一张结构图,你打算做什么?

了解它的结构?是,但不够。不仅要知道一个设计的结果,最好还要推断出设计原因。


所以,一种更好的做法:带问题上路。

假设自己就是这个软件设计者,问问自己要怎么做。再去对比别人的设计,你就会发现,自己的想法和别人想法的相同或不同。


让你来设计MQ,你会怎么做?

Kafka网上能搜到各种架构图,看个 最简单的架构图,因为最贴近MQ基础模型:

image.png

你能看到什么?


Kafka的生产者一端将消息发给Kafka集群

消费者一端将消息取出来进行处理

这样的结构和你想的是不是一样?


进一步设计,会干啥?


生产者端封装出一个 SDK,负责消息的发送

消费者端封装出一个 SDK,负责消息的接收

设计一个集群系统,作为生产者和消费者之间的连接

可以问自己更多的问题:

生产端如果出现网络抖动,消息没有成功发送,怎么重试?

消费端处理完的消息,如何保证集群不重复发送?

为什么要设计一个集群呢?要防止出现单点的故障,而一旦有了集群,就会牵扯到下一个问题,集群内的节点如何保证消息的同步呢?

消息在集群里是怎么存储的?

生产端也好,消费端也罢,如果一个节点彻底掉线,集群该怎么处理呢?

……


有了更多问题,你就会在代码里更深入探索。你可根据需要,打开对应模块,进一步了解实现:

比如消息重发问题,可看生产端是如何解决的。当问题细化到具体实现时,就可以打开源码,去寻找答案。


结构上,Kafka不是一个特复杂系统。所以,若你的项目更复杂,层次更多,推荐把各层次逐一展开,先把整体结构放在心中,再做细节探索。

核心技术

就是能够让这个软件的“实现”与众不同的地方。

了解关键技术可保证我们对代码的调整不会使项目出现明显劣化。

大多数项目都愿意把自己的关键技术讲出来,所以,找到这些信息不难。

Kafka

对写入做了专门优化,使其整体吞吐能力很强。

咋做到的?

MQ实现消息存储的方式通常是把它写入磁盘,而Kafka不同之处在于,它利用磁盘顺序读写特性。

普通机械硬盘:


随机写,需按机械硬盘方式寻址,然后磁头做机械运动,写入很慢

顺序写,会大幅减少磁头运动

可以这样实现,也是充分利用MQ本身特性:有序,技术实现与需求完美结合的产物。还可进一步优化:利用内存映射文件减少用户空间到内核空间复制的开销。


若站在了解实现的角度,你会觉得这都很自然。


但要想从设计角度学到更多,还是应带着问题上路,多问自己,为什么其它MQ不这么做?


这的确值得深思。Kafka这个实现到底是哪里不容易想到呢?

软硬结合。


其它MQ实现也会把消息写入文件,但文件对于它们只是个通用接口。开发者并没有想过利用硬件的特性做开发。而Kafka开发者突破此限制,把硬件特性利用起来,取得更好结果。

LMAX Disruptor

最强劲的线程通信库。经典代码片段:

image.png

要理解这段代码,必须理解CPU缓存行,这也是软硬结合的设计。

Disruptor缓存行填充中的填充字段。Disruptor中的一个元素是个volatile long类型,占用8字节。

一但一个元素被修改,则与其在同一缓存行的所有元素的缓存都会失效。这就导致变更索引位1的元素,会导致索引位0的元素缓存也失效(操作时需重新从主内存加载)。

所以,Disruptor做了一个缓存行填充的优化,在目标元素的前后都加7个类型字段,两边都占据掉56个字节。故而保证每个元素都独占缓存行。是一种用空间换时间的思想。

总结

理解一个实现,是以对模型和接口的理解为前提。

如果想了解一个系统的实现,应从软件结构和关键技术两个方面着手。无论是软件结构,还是关键技术,我们都需要带着自己的问题入手,而问题的出发点就是我们对模型和接口的理解。

了解软件的结构,其实,就是把分层的模型展开,看下一层模型:

  • 要知道这个层次给你提供了怎样的模型
  • 要带着自己的问题去了解这些模型为什么要这么设计

Kafka的实现主要是针对机械硬盘做的优化,现在的SSD硬盘越来越多,成本越来越低,这个立意的出发点已经不像以前那样稳固了。


软件的结构和核心技术应该分开,kafka之所以是:


MQ,看的是对MQ这个模型结构的实现

就没必看存储的实现,应该看路由信息管理、消息生产、消息消费等核心实现及其旁支功能的选择(限制消息大小、故障节点延后、延迟消费)

kafka,看的是其消息存储核心技术实现

如果想知道kafka为什么在 MQ如此突出,那就得了解其核心技术实现,即这里的软硬结合的存储设计。


理解实现,带着自己的问题,了解软件的结构和关键的技术。


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