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An object oriented language is a language with good support for objects. A concurrency oriented language has good support for concurrency. --Joe Armstrong
两类通用并发模型：参考七周七并发模型
-
共享内存型Shared Memory
- 线程Threads
- 锁Locks
- 互斥l量Mutexes
-
消息传送型（CSP和Actor模型）
- 进程Processes
- 消息Messages
- 不共享数据(状态)No shared data
重点介绍消息传送型的两种模型Actor和CSP（Communicating Sequential Process）的各项对比
主要目的：除了常用的Python、Java等用的并发模型之外，还存在这么个东西
先看两段代码
代码示例对比
使用Erlang代码和Go代码分别实现打印服务print_server，用来对比模型使用差异
Actor模型-Erlang代码
%%%-------------------------------------------------------------------%%% @author Suncle%%% @doc%%% print_server%%% @end%%% Created : 2017/12/18 14:53%%%--------------------------------------------------------------------module(print_server).-author("Flowsnow").%% API-export([print_server/0, start_print_server/0, send_msg/2]).print_server() -> receive Msg -> io:format("print_server received msg: ~p~n", [Msg]), print_server() end.start_print_server() -> Pid = spawn(?MODULE, print_server, []), Pid.send_msg(Msg, Pid) -> Pid ! Msg, io:format("send_normal_msg: ~p~n", [Msg]). Erlang shell输出结果如下：
1> c("print_server.erl").{ok,print_server}2> Pid = print_server:start_print_server().<0.39.0>3> print_server:send_msg("hello", Pid).send_normal_msg: "hello"print_server received msg: "hello"ok 以上print_server使用的是最原始的Erlang语法实现的，也可以使用OTP gen_server原语实现更加清晰易懂
CSP模型-Go代码
print函数从channel读取消息并阻塞，直到主函数向channel写入hello消息
package mainimport ( "fmt" "time")func main() { c := make(chan string) go print(c) time.Sleep(1 * time.Second) fmt.Println("main function: start writing msg") c <- "hello" var input string fmt.Scanln(&input)}func print(c <-chan string) { fmt.Println("print function: start reading") fmt.Println("print function: reading: " + <-c) time.Sleep(1 * time.Second)} 输出结果如下：
D:\workspace\Go>go run print_server.goprint function: start readingmain function: start writing msgprint function: reading: hello
模型图对比
Actor
Actor1发送消息到Actor2的邮箱中，邮箱本质是队列，由Actor2消费
CSP
Process1在Channel的写入端添加消息，Process2在channel的读取端读取消息
基本特性对比
Actor
- 基于消息传递message-passing
- 消息和信箱机制：消息异步发送
- 保留可变状态但不共享
- 失败检测和任其崩溃
- 重点在于发送消息时的实体
CSP
- 基于消息传递message-passing
- 顺序进程Sequential processes
- 通过channel同步通信Synchronous communication through channels
- 频道交替复用Multiplexing of channels with alternation
- 重点在于发送消息时使用的通道channel
通信语义对比
Actor
Actor1等待消息并阻塞，直到Actor2发送消息给Actor1
Actor2发送消息给Actor3，暂存在Actor3的Mailbox中，直到Actor3接受并处理
CSP
Process1读取channel因没有消息阻塞，直到Process2向该channel添加消息
process2向channel添加消息并阻塞，直到Process3读取该channel消息
Erlang实现简易银行账户
使用Erlang原语，代码如下：
使用OTP的gen_server，代码如下：
Erlang小项目：IP数据库
使用Erlang/OTP实现的IP数据库，可以根据IP查询到具体的国家省份等，代码如下：
不一样的Erlang特性
- Let it crash思想：值得借鉴
比如：执行算术异常崩溃
- 变量是不可变的，变量一旦赋予值就无法再改变：带来的好处就是没有可变状态，就不需要内存共享，也就不需要有锁
- Erlang进程之间的唯一交互方式就是消息传递：Erlang中没有像C++那样，进程间拥有多种不同的交互方式（管道、消息队列、存储共享等等）。
FAQ
为什么没有容量自动增大的缓冲区？
即使现在有一个看上去永不枯竭的资源，总有一天这个资源还是会被用尽的。可能是因为时过境迁，当初的老程序现在需要解决更大规模的问题；也可能是存在一个bug，消息没有被及时处理，导致被堆积。如果没有思考缓冲区塞满时的对策，那么在未来的某个时间就有可能出现一个破坏性极强，隐蔽性极深且难以诊断的bug。最好的策略是在现在就思考如何处理缓存区被塞满的情况，将问题消灭在萌芽阶段。
因此常用的缓存区类型有三种：阻塞型(blocking)，弃用新值型(dropping)，移出旧值型(sliding)
Python有什么消息传递并发模型？
Actor模型pykka：
CSP模型pycsp：
图片均来源于！
参考：
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