技术

如何使用RedisTemplate访问Redis数据结构 MySQL重要知识点 OAuth2认证授授权流程 分布式锁 服务调用 MQ的介绍 SpringCloud 使用链 Eureka 的点对点通信 介绍Eureka RabbitMQ与其它MQ的对比 Springboot 启动过程分析 Springboot 入门 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 扩展Kubernetes 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 Kubernetes安全机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占cpu怎么办? 容器狂打日志怎么办? Kubernetes资源调度-scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes objects之编排对象 源码分析体会 自动化mock AIOps说的啥 从DevOps中挖掘docker的价值 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes整体结构 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 kubernetes实践 线程排队 jib源码分析之细节 从一个签名框架看待机制和策略 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 docker环境下的持续构建 docker环境下的持续发布 一个容器多个进程 kubernetes yaml配置 marathon-client 源码分析 《持续交付36讲》笔记 程序猿应该知道的 mybatis学习 无锁数据结构和算法 《Container-Networking-Docker-Kubernetes》笔记 活用linux 命令 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 swagger PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 《深入剖析kubernetes》笔记 精简代码的利器——lombok 学习 java 语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 JVM4——《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 commons-pipeline 源码分析 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS3——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux 文件系统 mysql 批量操作优化 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 forkjoin 泛谈 hbase 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 calico 问题排查 bgp初识 mesos 的一些tips mesos 集成 calico calico AQS2——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 compensable-transaction 源码分析 硬件对软件设计的影响 elasticsearch 初步认识 mockito简介及源码分析 线上用docker要解决的问题 《Apache Kafka源码分析》——Producer与Consumer 停止容器 dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记2 《mysql技术内幕》笔记1 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 java系并发模型的发展 从一个marathon的问题开始的 docker 环境(主要运行java项目)常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 事务一致性 javascript应用在哪里 netty中的future和promise 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 一些tricky的code http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 JVM3——java内存模型 java concurrent 工具类 java exception java io涉及到的一些linux知识 network channel network byte buffer 测试环境docker化实践 通用transport层框架pigeon netty(七)netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 从Go并发编程模型想到的 mesos深入 Macvlan Linux网络源代码学习2 《docker源码分析》小结 对web系统的一些理解 docker中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 Linux网络源代码学习 Docker网络五,docker网络的回顾 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 commons-chain netty(六)netty回顾 Thrift基本原理与实践(三) Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) Future 回调 Docker0.1.0源码分析 基于spring boot和Docker搭建微服务 通过Docker Plugin来扩展Docker Engine java gc Docker网络四,基于Centos搭建Docker跨主机网络 google guava的一些理解 Jedis源码分析 Redis概述 Docker回顾 深度学习是个什么鬼 Docker网络三,基于OVS实现Docker跨主机网络 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 netty(四)netty对http协议的实现(废弃) netty(三)netty框架泛谈 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 AQS1——并发相关的硬件与内核支持 使用Ubuntu要做的一些环境准备 Docker网络二,libnetwork systemd 简介 那些有用的sql语句 异构数据库表在线同步 spring aop 实现原理简述——背景知识 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 我们编程的那些潜意识 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 一次代码调试的过程 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 docker volume 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM2——JVM和传统OS对比 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp mesos简介 缓存系统——具体组件 缓存系统 java nio的多线程扩展 多线程设计模式/《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go 常用的一些库 Netty(一)初步了解 java mina Golang开发环境搭建(Windows下) java nio入门 ibatis自动生成类和文件 Python初学 Goroutine 调度模型猜想 一些编程相关的名词 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 VPN(Virtual Private Network) Hadoop安装与调试 Kubernetes持久化存储 Kubernetes 其它特性 访问Kubernetes上的服务 Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 使用etcd + confd + nginx做动态负载均衡 nginx安装与简单使用 在CoreOS集群上搭建Kubernetes 如何通过fleet unit files 来构建灵活的服务 CoreOS 安装 定制自己的boot2docker.iso CoreOS 使用 Go初学 JVM1——jvm小结 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 os->c->java 多线程 容器类概述 zabbix 使用 zabbix 安装 Linux中的一些点 关于集群监控 ThreadLocal小结 我对Hadoop的认识 haproxy安装 docker快速入门

标签


回调

2016年07月08日

简介

越来越多的,我们开始写一个个模块,每个模块有输入和输出,有开始和关闭。这个模块或许是一个线性代码(小到一个函数),或许是一个拥有多线程运行逻辑的功能模块。我们越来越应该忘掉自己的一个误区,那就是:输入只能是一个变量。输入也可以是一个执行逻辑。

2018.6.28补充:现在看,回调基本可以视为函数式编程中 函数的概念。以高阶函数来看待将回调作为参数的函数。

而“输入可以是一个执行逻辑”的意义远比我们想象的大。

比如netty,一旦一个netty server开始运行,它就是一个完整的运行逻辑,有自己的线程模型。笔者以前做的一个抽象,将message处理代码从handler里抽取出来,自己定义一个messageDispatcher,messageDispatcher根据相关字段分发到不同的processor。其实我可以再进一步,将dispatcher和processor完全抽取出来,封装成一个messagehandler,传给netty server。

这样,netty server就完全可以独立作为一个数据传输层而存在。messagehandler单独作为一个数据协议层。从代码的运行情况看,数据协议层和数据传输层不分家。但从代码的管理角度,它们可以是两个项目,从设计上这样做的优越性就更大了,只要定义好数据协议层和传输层的接口,具体实现可以随意替换。

回调在编程中的应用

替换模板模式

我们先来用模板模式实现一个功能,下面的B类可以看成是现实中的HibernateTemplate类

public abstract class B{  
    public void execute(){   
        getConnection();    
        doCRUD();    
        releaseConnection();    
	}    
    public abstract void doCRUD();  
    public void getConnection(){    
        System.out.println("获得连接...");    
    }    
    public void releaseConnection(){    
        System.out.println("释放连接...");    
    }    
}  
public class A extends B{  
    public void doCRUD(){    
    	add()
    }    
    public void add(){    
    	...
    }    
}  
public class C extends B{  
    public void doCRUD(){    
    	delete()
    }    
    public void delete(){    
    	...
    }    
}  

用回调的办法实现下

interface CallBack{   
    public void doCRUD();     
}    
class A{
    private B b;
    public void add(){    
       b.execute(new CustomCallBack(){
            public void doCRUD(){    
                System.out.println("执行add操作...");    
            }
       });
    }    
}
public class B{  
    public void execute(CallBack action){ 
        getConnection();    
        action.doCRUD(); 
        releaseConnection();    
    }    
    public void getConnection(){    
        System.out.println("获得连接...");    
    }    
    public void releaseConnection(){    
        System.out.println("释放连接...");    
    }    
} 

可以看到,使用回调后,AB从模板模式中的父子关系,变成了依赖关系。模板模式和回调都可以实现一种效果:在一个完整的过程中预留接口,交给其它类实现。

回调在拆分中的作用

假设原来有一个比较复杂的方法,想将其拆分成两个方法(此场景也适合拆分类)。假设我们要抽出的步骤是不连续的,比如将235抽取成一个函数),那么就要用到回调。(在实际的应用中,会出现“步骤14使用了同样的数据,并且从语义上它们更适合在一起”的情况)

class A{
    void func(){
        1.xx
        2.xx
        3.xx
        4.xx
        5.xx
    }
}

 class A{
    void func(){
        1.xx
        func2(arg,new Callback(){
            void callback(){
                4. xx
            }
        })  
    }
    void func2(arg,callback){
        2. xx
        3. xx
        4. callback()
        5. xx
    }
}

在两个线程间使用callback(待整理)

在跨主机间使用callback

map<long,callback> callbackManager
sendThead{
	void send(Message,callback){
		callbackManager.put(message.getId(), callback);
		ioBusiness.send(message);
	}
}
receiveThread{
	void receive(message){
		// 收发的同一个message必须具备相同的id
		callback = callbackManager.get(message.getId());
		callback.run();
	}
}

跟线程间callback差不多,只是需要一个callbackManager来维护映射关系。

回调在架构设计中的应用

http callback

最近一段学习marathon,发现一个有意思的东西。我们可以向marathon发出订阅请求,当发生某个事件时,marathon主动向外界发出http请求,我们写一个http服务监听,即可感知到某个事件的发生。