容器快速普及 但不会带来可观利润

异步编程工具：协程、Futrue、Lamda

在分布式系统中编程，你不可避免的会碰到大量的“回调”型API。因为分布式系统涉及非常多的网络通信。任何一个业务命令，都可能被分解到多个进程，通过多次网络通信来组合完成。由于异步非阻塞的编程模型大行其道，所以我们的代码也往往动不动就要碰到“回调函数”。然而，回调这种异步编程模型，是一种非常不利于代码阅读的编程方法。因为你无法从头到尾的阅读代码，去了解一个业务任务，是怎样被逐步的完成的。属于一个业务任务的代码，由于多次的非阻塞回调，从而被分割成很多个回调函数，在代码的各处被串接起来。

更有甚者，我们有时候会选择使用“观察者模式”，我们会在一个地方注册大量的“事件-响应函数”，然后在所有需要回调的地方，都发出一个事件。——这样的代码，比单纯的注册回调函数更难理解。因为事件对应的响应函数，通常在发出事件处是无法找到的。这些函数永远都会放在另外的一些文件里，而且有时候这些函数还会在运行时改变。而事件名字本身，也往往是匪夷所思难以理解的，因为当你的程序需要成千上百的事件的时候，起一个容易理解名符其实的名字，几乎是不可能的。

为了解决回调函数这种对于代码可读性的破坏作用，人们发明了很多不同的改进方法。其中最著名的是“协程”。我们以前常常习惯于用多线程来解决问题，所以非常熟悉以同步的方式去写代码。协程正是延续了我们的这一习惯，但不同于多线程的是，协程并不会“同时”运行，它只是在需要阻塞的地方，用Yield()切换出去执行其他协程，然后当阻塞结束后，用Resume()回到刚刚切换的位置继续往下执行。这相当于我们可以把回调函数的内容，接到Yield()调用的后面。这种编写代码的方法，非常类似于同步的写法，让代码变得非常易读。但是唯一的缺点是，Resume()的代码还是需要在所谓“主线程”中运行。用户必须自己从阻塞恢复的时候，去调用Resume()。协程另外一个缺点，是需要做栈保存，在切换到其他协程之后，栈上的临时变量，也都需要额外占用空间，这限制了协程代码的写法，让开发者不能用太大的临时变量。


 

不管我们是学习EJB还是WebService，实际上我们都需要简化分布式调用的复杂程度。而分布式调用的复杂之处，就是因为需要把容灾、扩容、负载均衡等功能，融合到跨进程调用里。所以使用一套通用的代码，来为所有的跨进程通讯(调用)，统一的实现容灾、扩容、负载均衡、过载保护、状态缓存命中等等非功能性需求，能大大简化整个分布式系统的复杂性。

一般我们的微服务框架，都会在路由阶段，对整个集群所有节点的状态进行观察，如哪些地址上运行了哪些服务的进程，这些服务进程的负载状况如何，是否可用，然后对于有状态的服务，还会使用类似一致性哈希的算法，去尽量试图提高缓存的命中率。当集群中的节点状态发生变化的时候，微服务框架下的所有节点，都能尽快的获得这个变化的情况，从新根据当前状态，重新规划以后的服务路由方向，从而实现自动化的路由选择，避开那些负载过高或者失效的节点。

有一些微服务框架，还提供了类似IDL转换成“骨架”、“桩”代码的工具，这样在编写远程调用程序的时候，完全无需编写那些复杂的网络相关的代码，所有的传输层、编码层代码都自动的编写好了。这方面EJB、Facebook的Thrift，Google gRPC都具备这种能力。在具备代码生成能力的框架下，我们编写一个分布式下可用的功能模块(可能是一个函数或者是一个类)，就好像编写一个本地的函数那样简单。这绝对是分布式系统下非常重要的效率提升。

 

note： 第一列表示已经持有的锁，第一行表示要获取的锁。

从表中可以得出结论：

插入意向锁不影响其他事务获取其他的锁。

插入意向锁会受到 Gap 锁和 Next-Key 锁的影响。一个事务想要获取指定间隙的插入意向锁，那么该间隙中的 Gap 锁和 Next-Key 锁必须没有被其他事务持有，否则，将会被阻塞。

如果，我们除去插入意向锁的影响，那么兼容性表格如下：

（编辑：宜春站长网）

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