摘要：如果你對異步的了解比較模糊的話，這次可以帶你一次性深入淺出。同步異步任何事物都是有利有弊的。這也導致了在異步環境下做事務的成本更高。但是，異步在跨進程通訊中更合適抽象成事件來進行協作。

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Z哥在前面的三篇文章里和你一起聊了「高性能」主題下與「緩存」相關的內容。這次和你來聊聊提高性能的另一個大招——「異步」。

如果你已經對「異步」有所了解的話，這次可以讓你有更深刻的理解。如果你對「異步」的了解比較模糊的話，這次可以帶你一次性深入淺出。

不管我們的思維模式也好，還是平時寫的最習慣的代碼，其實都是以「同步」的方式在進行的。所以，「同步」方式用著也挺好，為啥要「異步」呢？拿你平時去買奶茶、買咖啡的例子來說說你就明白了。

你應該有注意到，一般奶茶店都會分“點單區”和“取餐區”。

然后你去消費的時候都是在“點單區”選擇飲料然后付錢，在“取餐區”拿做好的飲料。其實這個過程就是「異步」的，因為當營業員在做飲料的時候，你是可以去干其它事的，比如在邊上開一局王者榮耀或者吃雞。而他們也可以繼續接受后面顧客的點單。

如果是「同步」會怎樣呢？就是你在點單區點好飲料之后，繼續排著隊干等著營業員做好，直到營業員把飲料做好交給你之后，你就可以走人了，他再繼續服務后面的顧客。

很明顯，如果一個店鋪里有2個或者2個以上的營業員，用這種「異步」的方式“吞吐量“更高。

因為來買飲料的人時間是不規律的，可能有時候一下子來十幾個，可能有時候半小時都不來一個。那么通過這種「異步」的方式，雖然不能縮短制作飲料的時間，但是可以縮短人流量大的時候顧客的等待點單時間，讓顧客可以去做其它事。

其實軟件系統也是如此，如今我們程序所在的服務器幾乎全部是多核多線程的。既然有多個“營業員”在，那么通過「異步」的方式盡可能的發揮多線程的作用，才是物盡其用的辦法，還能提升整體的效率。

不過，這事在軟件系統中要稍微復雜一些，要多考慮一下。因為線程的創建、銷毀、切換成本在很多時候甚至比獲得的收益還要高。所以，只有將「異步」運用于「等待處理的時間」>「創建、銷毀、切換線程的時間」的場景下才有價值。

要滿足這種場景的話，一般就是涉及到「I/O」處理的地方。比如磁盤I/O、網絡I/O。

比如，一旦涉及到數據庫查詢或者RPC調用的時候，如果使用「同步」的方式通信，發起一個調用后，調用方會阻塞自己并等待整個操作的完成（想象一下執行一條耗時10秒鐘的sql）。如果使用「異步」通信的話，調用方不需要等待操作完成就可以返回，甚至可能不需要關心整個操作完成與否。

特別對于如今的移動網絡環境下，通過異步的方式可以在很大程度上保證當網絡很卡的時候APP上的操作依然是流暢的，不會出現卡機。

任何事物都是有利有弊的。「同步」可以立馬知道到底成功與否（比如做奶茶的時候營業員發現珍珠沒了，馬上就可以告訴你），而「異步」不行（這個時候你可能去別的地方溜達了）。這也導致了在「異步」環境下做「事務」的成本更高。

而且，在分布式系統中遍布著RPC調用，如果是「同步」調用的話，還可以配合「短鏈接」做到對連接資源的用完即放。而「異步」的話連接保持的時間要更長一些，至少要等到回調觸發完成后才能釋放。

而且Z哥還要提醒你，在使用「異步」的時候，有兩點特別容易被忽略。

發起請求的線程往往和接收響應的線程不是同一個，所以「線程上下文」是不連續的。（當然可以通過做一些額外的編碼工作達到類似的效果）

雖然請求的順序是由客戶端控制的，但是回調的時候可能就不一定是按照請求時的順序進行的，像下圖這樣。

這么看來，「同步」和「異步」都可以通過「請求/響應」模型來完成。但是，「異步」在跨進程通訊中更合適抽象成「事件」來進行協作。

通過「事件」進行「異步」協作的話，客戶端不是發起請求，而是發布一個「事件」，然后期待其他的協作者接收到該消息，并且知道該怎么處理它，客戶端不用關心其他協作者做了什么，甚至也無需知道有哪些協作者存在。

基于「事件」的協作方式耦合度很低。客戶端發布一個「事件」，但并不需要知道誰或者什么會對此作出響應，這也意味著，你可以在不影響客戶端的情況下對該「事件」添加新的訂閱者。

總的來說，異步雖然能提升效率，但是還是無法在所有場景使用它。在實際工作中，往往我們會同時運用「同步」和「異步」，所以了解清楚它們之間的區別和優缺點是很有必要。

我們以一個電商APP中的“下單”場景來舉個例子。

在電商的業務場景中，下單最常見的就是以下幾個操作（順序隨便排的）。

扣減庫存

核銷優惠券

生成訂單

生成電子發票

這些操作都是由用戶在APP中點擊“提交訂單”按鈕之后觸發的。

那么首先來看APP這邊。一般我們的APP僅僅負責UI層面的展示控制，業務邏輯部分都是下沉到后端的API去做的。而APP和API之間大多都是以Http或者Tcp協議的形式進行通信的，那么在APP層面，我們只要借助一些異步編程的類庫即可（這方面不是特別專業，就不多BB了）。

然后到API層面，先給所有接收請求的Action加上異步支持，java的話可以在注解處增加asyncSupported = true，.net的話增加aysnc關鍵字。如此一來，就是告訴程序所在的宿主（web server或者service）“我這個方法是支持異步的，你接收到請求之后就不要阻塞了，去忙別的吧”。

接下來就輪到處理上面提到的電商下單場景中的4個操作了。理論上，這4個操作可以全部按「請求+回調」的異步模式進行，完全可行。這個過程其實有點像「并行」的意思，最終的處理完成時間是由最晚完成回調的那個操作決定的。

但是，為了避免個別程序的意外情況導致最晚回調的時間被拉的很長，我們就需要來考慮一下，那些無需即時知道甚至無需關心返回結果的操作可以通過「事件」的形式進行「異步」。

比如，像“生成電子發票”這種操作，對當前這個業務場景來說并不需要實時知道它的返回結果。

雖然我們知道它的業務邏輯相比生成訂單這些更簡單，處理起來很快，但是一旦服務出現問題，那就不好說了。

題外話：網絡是不可信的，因為它容易受到攻擊、不穩定，所以在分布式系統中這些“意外情況”格外常見。多一個硬性的依賴，就多一份出錯的可能性。

如果沒有做好前面一些文章中提到的「高可用」保障（文末放傳送門，感興趣的可以看完這篇再去看）的話，一旦所依賴的服務出現問題就會被拖累，導致接收到最晚回調的時間拉長，甚至由于未能及時回調回來導致當前的處理無法繼續下去。

那像這樣的業務點，我們就可以通過「事件」的形式進行「異步」處理，比如在生成完訂單之后發出一個“訂單被創建”的「事件」，然后由訂閱該「事件」的“生成電子發票服務“接收該「事件」并進行處理。如此一來，即提高了“提交訂單”時的處理效率，還使得“電子發票服務“的任何波動都不會影響到“提交訂單”操作的正常進行。

對這個「事件」的處理，你可以在程序中建立一個多帶帶的方法進行，它的入參是一個「事件」基類，返回值是void。具體的「事件」數據你可以選擇持久化到DB，也可以選擇投遞到MQ中。大致是下面這樣的代碼

void SendEvent(BaseEvent event){
//投送到DB或者MQ；
}
?
?
class BaseEvent{
DateTime OccurredTime;
}
?
class OrderCreated extend BaseEvent{
Order order;
Invoice invoice;
...
}

可能你會問事件處理失敗了怎么辦？甚至做持久化和投遞到MQ的s以后就異常了咋辦？可以轉去看之前的文章《分布式系統關注點——「共識」的兄弟「事務」》，以及文末的高可用系列文章。

最后，當你在使用異步的時候，還有一項工作要做，雖然是輔助性的，但是很重要。

就是需要引入一個全局唯一標識將整個異步的請求鏈路“串“起來，否則排查問題的時候夠你頭疼的，完全分不清楚哪是哪。如果條件允許，可以再引入一個日志聚合系統。比如ELK全家桶，讓你可以更高效的篩選日志信息。

好了，我們一起總結一下。

這次呢，Z哥先和你聊了下「異步」的意義，以及它是如何來提升性能的。

然后和你聊了一下「異步」的一些弊端和常見的運用方式。

最后以一個電商下單的例子梳理了一下做「異步」的思路。

希望對你有所啟發。

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作者：Zachary

出處：https://www.cnblogs.com/Zacha...

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