? ? 回調(diào)，在平時(shí)工作中經(jīng)常能夠聽(tīng)到玫膀。字面意思就是矛缨，我調(diào)用某對(duì)象的某項(xiàng)服務(wù)，然后等到將來(lái)的某個(gè)時(shí)機(jī)帖旨，被調(diào)用對(duì)象返回我想要的數(shù)據(jù)箕昭。其實(shí)，從字面上這樣理解就可以大致知道什么意思了解阅，但是這里的我調(diào)用對(duì)象的某項(xiàng)服務(wù)換成我向某個(gè)對(duì)象注冊(cè)一個(gè)感興趣的事件更為合適落竹。
? ?在java里面有很多例子，最典型的就是PubSub模型货抄，也就是設(shè)計(jì)模式中的觀察者模式述召，首先很多客戶向Publisher訂閱消息，也就是把自己的reference給Publisher蟹地，然后Publisher觸發(fā)事件后遍歷一個(gè)集合积暖，然后調(diào)用對(duì)應(yīng)的方法，這樣只要向Publisher注冊(cè)的對(duì)象都會(huì)收到消息怪与。從上面我們可以看出回調(diào)是事件觸發(fā)的夺刑，事件觸發(fā)一般意味著異步。
? ?那么回調(diào)到底解決了什么問(wèn)題呢分别？
比如說(shuō)我們想知道有沒(méi)有人去點(diǎn)某個(gè)按鈕遍愿，如果不異步通信，那么就只能沒(méi)隔一段時(shí)間去問(wèn)一下茎杂，這種輪詢其實(shí)并沒(méi)有做什么有意義的事情错览，卻占用著cpu資源。如果煌往，異步的話倾哺，我只要向那個(gè)按鈕注冊(cè)一個(gè)點(diǎn)擊事件轧邪，然后告訴我這個(gè)回調(diào)函數(shù)，那么我就可以做其他事情了羞海，這樣效率也就提高了忌愚。
但是異步比起同步就難多了，因?yàn)槿绻惒降娜プ鋈吹耍话愣际嵌嗑€程編程硕糊，多線程編程中安全性和數(shù)據(jù)的一致性是一個(gè)值得關(guān)注的點(diǎn)，還有一點(diǎn)就是腊徙，我雖然注冊(cè)了某項(xiàng)服務(wù)简十，但是我并不知道什么時(shí)候他給我，所以這就要進(jìn)行合理的設(shè)計(jì)撬腾，比如說(shuō)螟蝙，我注冊(cè)了某個(gè)服務(wù)后，不是立即去用回調(diào)返回的數(shù)據(jù)民傻，而是先去處理其他的一些業(yè)務(wù)邏輯胰默，然后再處理這個(gè)回調(diào)數(shù)據(jù)，這樣異步的作用就體現(xiàn)出來(lái)了漓踢，也不會(huì)阻塞牵署，如果我注冊(cè)之后立即調(diào)用那么會(huì)出現(xiàn)被調(diào)用方?jīng)]有準(zhǔn)備好，因此我這邊會(huì)阻塞喧半，不阻塞沒(méi)有辦法奴迅，因?yàn)橄胍臄?shù)據(jù)沒(méi)有，雖然一些編程語(yǔ)言也提供設(shè)置等待超時(shí)時(shí)間薯酝，但是這樣就違背設(shè)計(jì)的初衷了半沽，如果不合適就別這樣設(shè)計(jì)。
? ?在之前的公司吴菠，我用到過(guò)一個(gè)分布式消息隊(duì)列，rabbitmq,解決的問(wèn)題是分布式的PubSub的問(wèn)題浩村，而且功能很多礼烈，可以支持消息的持久化腮恩。解決了分布式通信的問(wèn)題，可靠性，吞吐量都還可以常柄。其實(shí)把隊(duì)列設(shè)置成持久化之后，吞吐量大概會(huì)下降10被荠锭，畢竟需要io操作把消息持久化堤魁，等到subscriber收到消息后，給rabbitmq發(fā)送一個(gè)ack铐姚，mq才把持久化的消息給刪除策肝。
? ? 之前用akka肛捍，一個(gè)akka系統(tǒng)由許多個(gè)actor組成，actor是最小單元而且actor之間的通信都是異步的之众。actor之間的通信又兩種拙毫，一種是one to one，這種one to one和面向?qū)ο笾械囊粋€(gè)對(duì)象調(diào)用另一個(gè)對(duì)象不同棺禾，面向?qū)ο缶幊趟枷胫凶禾悖瑢?duì)象的調(diào)用一般都是同步的，除非來(lái)一個(gè)新的線程異步的去做膘婶。另一種是one to many 缺前，actor system中有個(gè)總線，類似于計(jì)算機(jī)中的總線悬襟，每次我發(fā)送消息的時(shí)候衅码，我會(huì)向總線中publish這個(gè)message，然后其他actor可以先向總線中注冊(cè)以及感興趣的消息古胆，因?yàn)槿绻簧婕暗郊旱脑捤衋ctor都是在一個(gè)系統(tǒng)中的肆良，所以是可行的∫菀铮可以看出one to many也是PubSub模型惹恃。也是異步通信或者分布式通信的主要方法。
