算法、语言混编、分布式锁与分布式ID、IO模型

一、算法初识

数据结构和算法是程序的基石。我们使用的所有数据类型就是一种数据结构（数据的组织形式），写的程序逻辑就是算法。

算法是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。

对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源（空间复杂度）和时间（时间复杂度）却会有很大的区别。

时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。
常见的时间复杂度量级有（大O符号表示法）：

• 常数阶O(1)
• 对数阶O(logN)
• 线性阶O(n)
• 线性对数阶O(nlogN)
• 平方阶O(n²)
• 立方阶O(n³)
• K次方阶O(n^k)
• 指数阶(2^n)

上面从上至下依次的时间复杂度越来越大，执行的效率越来越低。（具体参考此博客）
Python：常用的排序算法

二、Python和Go/Java/C语言混编

1.动态链接库（dll，so文件）
Linux下的动态库以.so 结尾
Windows下的动态库以.dll结尾

2.Go语言写的代码，把所有代码都编译到一个可执行文件

3.C语言写的程序，支持不同的代码编译到动态链接库中

4.Python调用动态链接库（so，dll）

 from ctypes import *
#----------以下四种加载DLL方式皆可—————————
# pDLL = WinDLL("./myTest.dll")
# pDll = windll.LoadLibrary("./myTest.dll")
# pDll = cdll.LoadLibrary("./myTest.dll")
pDll = CDLL("./myTest.dll")

#调用动态链接库函数
res = pDll.sum(1,2)
#打印返回结果
print(res)

5.Python调用Java的jar包

6.Go写的代码编译成动态链接库文件（参考此博客）

package main
​
import "C"  //必须引入C库
​
import "fmt"
​
//加入下面注释代码，表示导出，可以被python调用
​
//export PrintDll
func PrintDll() {
  fmt.Println("我来自dll")
}
​
//
//export Sum
func Sum(a int, b int) int {
  return a + b
}
​
​
func main() {
  //必须加一个main函数，作为CGO编译的入口，无具体实现代码
}

编译成so库：

go build -buildmode=c-shared -o s1.so s1.go

编译成dll库：

go build -buildmode=c-shared -o s1.dll s1.go

python调用so文件：

from ctypes import cdll

lib = cdll.LoadLibrary('./s1.so')

# 调用go语言的Sum
result = lib.Sum(100, 200)
print(result)

# 调用go语言的PrintDll
lib.PrintDll()

7.什么场景使用
1）生成支付连接的方法---->so文件
2）雪花算法

三、分布式锁

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式锁，那具体什么是分布式锁？
分布式锁具备的条件：
1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行；
2、高可用的获取锁与释放锁；
3、高性能的获取锁与释放锁；
4、具备可重入特性；
5、具备锁失效机制，防止死锁；
6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。

如何实现？
1、基于数据库实现分布式锁
2、基于缓存（Redis等）实现分布式锁，官方提供了redlock
示例：

from redlock import Redlock

dlm = Redlock([{"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}, ])

# 获得锁
my_lock = dlm.lock("my_resource_name", 1000)

print("锁被我拿到了，你们任何人都拿不到了")

dlm.unlock(my_lock)

底层基于SETNX，当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。封装如下：

#连接redis
import redis
import uuid
import time
redis_client = redis.Redis(host="localhost",
                           port=6379,
                           # password=,
                           db=10)

#获取一个锁
# lock_name：锁名称
# acquire_time: 客户端等待获取锁的时间
# time_out: 锁的超时时间
def acquire_lock(lock_name, acquire_time=10, time_out=10):
    """获取一个分布式锁"""
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_time
    lock = "string:lock:" + lock_name
    while time.time() < end:
        if redis_client.setnx(lock, identifier):
            # 给锁设置超时时间, 防止进程崩溃导致其他进程无法获取锁
            redis_client.expire(lock, time_out)
            return identifier
        elif not redis_client.ttl(lock):
            redis_client.expire(lock, time_out)
        time.sleep(0.001)
    return False

#释放一个锁
def release_lock(lock_name, identifier):
    """通用的锁释放函数"""
    lock = "string:lock:" + lock_name
    pip = redis_client.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pip.watch(lock)
            lock_value = redis_client.get(lock)
            if not lock_value:
                return True

            if lock_value.decode() == identifier:
                pip.multi()
                pip.delete(lock)
                pip.execute()
                return True
            pip.unwatch()
            break
        except redis.excetions.WacthcError:
            pass
    return False

3、基于Zookeeper实现分布式锁（参考此博客）

四、分布式ID

在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。

具备条件：
全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。
趋势递增：mysql主键
单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID
信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。

平均延迟和TP999延迟都要尽可能低（TP90就是满足百分之九十的网络请求所需要的最低耗时。TP99就是满足百分之九十九的网络请求所需要的最低耗时。同理TP999就是满足千分之九百九十九的网络请求所需要的最低耗时）；可用性5个9（99.999%）；高QPS。

如何实现？
mysql自增、UUID、Redis生成ID、snowflake（雪花算法）方案（比较主流）

五、IO模型

数据复制的过程中（IO）不会消耗CPU
网络IO、磁盘IO

用户缓冲区和内核换冲突：
1、内存分为内核缓冲区和用户缓冲区
2、用户的应用程序不能直接操作内核缓冲区，需要将数据从内核拷贝到用户才能使用
3、而IO操作、网络请求加载到内存的数据一开始是放在内核缓冲区的

IO模型有哪些？
1、BIO-阻塞模式I/O

2、NIO-非阻塞模式I/O

3、IO多路复用模型


注意：
1.IO多路复用是阻塞式IO
2.select poll和epoll的区别
select poll：基于轮询，最多监听1024个文件的变化
epoll：基于回调，无限制监听
3.IO多路复用epoll模型是比较成熟的IO模型

4、AIO-异步I/O模型


注意：
AIO指用户缓冲区到内核缓冲区不等待，从内核缓冲区到用户缓冲区也不等待；
市面上没有成熟的框架，因为内核缓冲区copy到用户缓冲区过程性能消耗很低，基本忽略。

阻塞与非阻塞、同步与异步区别：
同步和异步是消息通讯的机制，阻塞和非阻塞是函数调用机制。
又分为同步阻塞、同步非阻塞、异步阻塞、异步非阻塞

1 并发
并发是指一个时间段内，有几个程序在同一个cpu上执行，但是同一时刻，只有一个程序在cpu上运行
比如跑步，鞋带开了，停下跑步，系鞋带
2 并行
指任意时刻点上，有多个程序同时运行在多个cpu上
比如跑步，边跑步边听音乐
3 同步：
指代码调用io操作时，必须等待io操作完成才返回的调用方式
4 异步
异步是指代码调用io操作时，不必等io操作完成就返回调用方式
5 阻塞
指调用函数时候，当前线程别挂起
6 非阻塞
指调用函数时候，当前线程不会被挂起，而是立即返回