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假期7天學會Elixir,掌握函數(shù)式編程與Actor模型

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為什么你一定需要學習 Elixir?

Elixir 是一門基于 erlang 開發(fā)的新語言,復用了 erlang 的虛擬機以及全部庫(站在已經生存了20多年巨人的肩膀上),定義了全新的語法以及構造了現(xiàn)代語言必不可少生態(tài)環(huán)境—包管理器,測試工具,formatter等。使用 Elixir,你可以方便的構建可用性高達99.9999以及天然分布式的程序(代碼隨手一寫就是穩(wěn)定的分布式),可以秒開成千上萬 Elixir 里專屬的進程(比起系統(tǒng)的進程更輕量級),處理高并發(fā)請求等等。

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Elixr/Erlang 天然支持分布式, 而作者 Joe Armstrong 在論文中是這樣認為的:幾乎所有傳統(tǒng)的編程語言對真正的并發(fā)都缺乏有力的支持 —— 本質上是順序化的,而語言的并發(fā)性都僅僅由底層操作系統(tǒng)而不是語言提供。而用對并發(fā)提供良好支持的語言(也就是作者說的面向并發(fā)的語言 Concurrency Oriented Language) 來邊寫程序,則是相當容易的:

  • 從真實世界的活動中識別出真正的并發(fā)活動
  • 識別出并發(fā)活動之間的所有消息通道
  • 寫下能夠在不同消息通道中流通的所有消息

Elixir 是怎么樣的語言?

Elixir 是函數(shù)式語言,與 java,C++等過程式語言不通,沒有變量?;蛘哒f,變量全都imutable(不可改變)。通過學習Elixir, 你可以學習多一種編程范式。

python 中你是這樣子處理列表的:

 
 
 
 
  1. mylist = [] 
  2. mylist.append('Google') 
  3. mylist.append('Facebook') 
  4. print mylist #結果是['Google', 'Facebook'] 

Elixir 中是這樣子的:

 
 
 
 
  1. myList = [] 
  2. myList = List.insert_at(myList, 0, "Google") 
  3. myList = List.insert_at(myList, 1, "Facebook") 
  4. IO.inspect myList 

elixir 中這不是正常的寫法,不過我只是用這些例子來介紹異同點。

注意到,在面向對象思維的語言中,處理列表,是 用對象的方法,mylist.append: 對象.動作來處理;而函數(shù)式因為變量是不可變的,是要 List.append(mylist, xx), 對象模塊.動作(哪個對象)來處理,同時會返回修改后的新對象。

數(shù)據(jù)不可變,好處就是在高并發(fā)中,并不會因為狀態(tài)多且不斷變化,引致debug 異常困難——本來人的大腦就不適應多線程。

不可變,就意味著 for 與 while循環(huán)用不了,因為不存在變量 不斷 變化,達到某值就中止循環(huán)~因此,你只能用遞歸來實現(xiàn) while。

但是不怕,Elixir 提供了強大無比的抽象, each 函數(shù),map 函數(shù),reduce 函數(shù),all? 函數(shù)(判斷列表所有值是否滿足此條件),group 函數(shù)(類似數(shù)據(jù)庫的 group) 等等,只有你想不到。相比之下,golang 真的是乏善可陳。

Go 語言的創(chuàng)始人之一,Unix 老牌黑客羅勃?派克(RobPike)的忠告:

所以說,沒有泛型就是不行的。。。

管道

是的,類似 linux 的管道 |,把處理結果傳遞給下一個函數(shù)。

 
 
 
 
  1. 1..100 
  2. |> Enum.map(fn x-> x+1 end) 
  3. |> Enum.filter(fn x-> rem(x, 2)==0 end) 
  4. |> Enum.filter(fn x-> rem(x, 3)==0 end) 
  5. |> Enum.filter(fn x-> rem(x, 5)==0 end) 
  6. |> IO.inspect 

與以下的 代碼相比,python是否相形見絀?

 
 
 
 
  1. numbers = range(1, 100) 
  2. numbers = map( (lambda x: x+1), numbers ) 
  3. numbers = filter( (lambda x: x%2 == 0), numbers ) 
  4. numbers = filter( (lambda x: x%3 == 0), numbers ) 
  5. numbers = filter( (lambda x: x%5 == 0), numbers ) 
  6. print(numbers) 

再來一個例子,來自Dave Long 的博客 Playing with Elixir Pipes[1] :

代碼的作用是:取出請求的頭部 x-twilio-signature 簽名,并且校驗是否有效。

沒有管道時,代碼是這樣子的:

 
 
 
 
  1. signature = List.first(get_req_header(conn, "x-twilio-signature"))   
  2. is_valid = Validator.validate(url_from_conn(conn), conn.params, signature)   
  3. if is_valid do   
  4.   conn 
  5. else   
  6.   halt(send_resp(conn, 401, "Not authorized")) 
  7. end 

加上管道:

 
 
 
 
  1. signature = conn   
  2.             |> get_req_header("x-twilio-signature") 
  3.             |> List.first 
  4. if conn   
  5.    |> url_from_conn 
  6.    |> Validator.validate(conn.params, signature) 
  7. do   
  8.   conn 
  9. else   
  10.   conn |> send_resp(401, "Not authorized") |> halt 
  11. end 

邏輯就非常清晰了。還可以這樣子寫:

 
 
 
 
  1. signature = conn   
  2.             |> get_req_header("x-twilio-signature") 
  3.             |> List.first 
  4. conn   
  5. |> url_from_conn 
  6. |> Validator.validate(conn.params, signature) 
  7. |> if(do: conn, else: conn |> send_resp(401, "Not authorized") |> halt) 

進程 Actor Model

輕量級的進程

在 Elixir 里,Elixir進程(以下簡稱進程,與系統(tǒng)進程區(qū)分開)是輕量級的進程,與操作系統(tǒng)的概念相差不多,只不過 Elixir 進程運行在虛擬機中。那為什么 Elixir 進程更快呢?

  • Erlang 進程的堆棧是動態(tài)分配、隨使用增長的,新建一個 Erlang 進程的開銷遠比系統(tǒng)進程 / 線程小得多,開銷就像在 OO 語言中建立一個新對象般簡單。
  • 普通進程 / 線程的內存管理是基于頁的,而頁對于一個函數(shù) + 一點點零碎來說都太大了。而實際中 OS 分配給普通進程的初始棧可以達到 Megabytes 級別。
  • Erlang 進程之間是隔離的,沒有共享狀態(tài),所有的消息都是異步的,不會繼承大量的已有狀態(tài)。
  • Erlang 進程的調度是在 Erlang VM 內發(fā)生的,跟 OS 層沒啥關系,無需普通進程 / 線程切換時的各種開銷
  • Erlang 進程的切換是一種類似直接 “跳轉” 的方式,以 O(1) 復雜度實現(xiàn)。Erlang 調度器會管理這些切換,大概只需要幾十個指令和數(shù)十納秒的時間。普通線程的切換會需要數(shù)百上前納秒,OS 調度器的運作復雜度可能是 O(logn) 或者 O(log(logn))。如果有上萬個線程,這個時間將會大幅提升。來自知乎[2]

像指揮交響樂隊一樣,指揮你的 Elixir 進程

對于Elixir 進程,你可以方便的用一個進程(supervisor)去管理子進程,supervisor會根據(jù)你設定的策略,來處理意外掛掉的子進程(這種情況不多的是,錯誤處理稍微做不好就會掛) , 策略有:

  • one_for_one:只重啟掛掉的子進程
  • one_for_all:有一個子進程掛了,重啟所有子進程
  • rest_for_one:在該掛掉的子進程 創(chuàng)建時間之后創(chuàng)建的子進程都會重啟。

老夫敲代碼就是一把梭!可不,只要重啟就行。

實質上,這是有論文支持的: 在復雜的產品系統(tǒng)中,幾乎所有的故障和錯誤都是暫態(tài)的,對某個操作進行重試是一種不錯地解決問題方法——Jim Gray的論文[3]中指出,使用這種方法處理暫態(tài)故障,系統(tǒng)的平均故障間隔時間(MTBF)提升了 4 倍。

因此,你就可以創(chuàng)建一課監(jiān)控樹,根節(jié)點就是啥事都不做,只負責監(jiān)控的進程。其他都是它的子進程,如果不是 coredump(幾乎不發(fā)生),那么根節(jié)點就不可能會掛;因此其他子進程就會正確的被處理。

當然,這有前提:5 秒內重啟超于 3 次,就會不再重啟,讓進程掛掉。為什么呢?因為重啟是為了讓進程回到當初啟動時的穩(wěn)定態(tài),既然穩(wěn)定態(tài)都不穩(wěn)定了,重復做重啟是沒有意義的,這時迫切需要人來處理。

方便的通信

一切皆消息。

進程間通信,就像微風一樣自然。你所監(jiān)管的進程而來的信息,調用的庫的消息,全部都可以自己來 handle 并作相應處理。甚至還有抽象好的 GenServer 來讓你專門處理消息與狀態(tài)邏輯。

定時器?不需要的,我們甚至可以自己發(fā)送消息來實現(xiàn)更好的定時器:

Process.send_after 會在 xx 秒后發(fā)消息到指定的進程,通過這個功能,不斷往自己發(fā)消息,從而實現(xiàn)定時器的功能。請看實現(xiàn):

 
 
 
 
  1. defmodule Periodically do 
  2.   require Logger 
  3.   use GenServer 
  4.  
  5.   def start_link do 
  6.     GenServer.start_link(__MODULE__, %{}) 
  7.   end 
  8.  
  9.   def init(state) do 
  10.     schedule_work(:do_some_work) 
  11.     {:ok, state} 
  12.   end 
  13.  
  14.   def handle_info(:do_some_work, state) do 
  15.     doing_now() 
  16.     schedule_work(:do_some_work) 
  17.     {:noreply, state} 
  18.   end 
  19.  
  20.   defp schedule_work(update_type) do 
  21.     Process.send_after(self(), update_type, 30*1000) 
  22.   end 
  23. end 

相較于 setTimeOut 之類的,好處是什么?

Elixir 自帶工具,可以查看所有進程的狀態(tài)并管理,上面把 Periodically 作為一個進程啟動起來了,自然可以管理他:P

let it crash 思想的提出與實現(xiàn)。

程序不可能處理一切錯誤,因此程序員只要力所能及的處理顯然易見的錯誤就好了,而那些隱藏著的,非直覺性的錯誤,就讓他崩掉吧 —— 本來就很有可能是極少見的錯誤,經常出現(xiàn)的?就需要程序員人工處理了,這是緊急情況,就算 try catch 所有錯誤也無法避免,因為系統(tǒng)已經陷入崩潰邊緣了,茍延殘喘下去只是自欺欺人。

要注意的是 let it crash ,并不是說你用 golang,C++ 等語言打包個二進制,用 supervisorctl 等工具監(jiān)控,錯誤就讓他馬上崩,掛了自動重啟 - = -

模式匹配與宏

這個相較于平常我們的賦值語言比較新穎,介紹的篇幅過長。

請看http://szpzs.oschina.io/2017/01/30/elixir-getting-started-pattern-matching/ 以及https://elixir-lang.org/getting-started/pattern-matching.html

通過模式匹配,我們可以避免 if else 的嵌套地獄;可以利用語言自己的匹配來做 搜索,

宏可以讓你實現(xiàn)自定義的 DSL(當然太強大的功能自然導致濫用出 bug),可以屏蔽掉很多不優(yōu)雅的細節(jié)。

以上就是 Elixir 的簡單介紹,建議諸位學習一下 Elixir,洗刷一下自己的 OO 以及過程式編程思維。

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當前標題:假期7天學會Elixir,掌握函數(shù)式編程與Actor模型
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