Reactor模式与观察者模式

最近就服务器程序IO效率这一块了解一下设计模式中的Reacotr模式和proactor模式,感觉跟观察者模式有些类似的地方,网上也看了一些其他人对三者之间区别的理解,都讲得很仔细,在此根据自己的理解做一点简单的记录和总结,如果理解不对的地方,以后再慢慢深入和更新. 观察者模式: 也可以称为为 发布-订阅 模式,主要适用于多个对象依赖某一个对象的状态并,当某对象状态发生改变时,要通知其他依赖对象做出更新.是一种1对多的关系.当然,如果依赖的对象只有一个时也是一种特殊的一对一关系.通常,观察者模式适

对象行为类的设计模式,对同步事件分拣和派发.别名Dispatcher(分发器) Reactor模式是处理并发I/O比较常见的一种模式,用于同步I/O,中心思想是将所有要处理的I/O事件注册到一个中心I/O多路复用器上,同时主线程阻塞在多路复用器上:一旦有I/O事件到来或是准备就绪(区别在于多路复用器是边沿触发还是水平触发),多路复用器返回并将相应I/O事件分发到对应的处理器中. Reactor的事件处理机制 普通函数调用的机制:程序调用某函数->函数执行,程序等待->函数将结果和控制权返回给程

反应器模式(Reactor pattern)与观察者模式(Observer pattern) 反应器模式 是一种为处理服务请求并发提交到一个或者多个服务处理程序的事件设计模式.当请求抵达后,服务处理程序使用解多路分配策略,然后同步地派发这些请求至相关的请求处理程序. 观察者模式 有时被称作发布/订阅模式,观察者模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象.这个主题对象在状态发生变化时,会通知所有观察者对象,使它们能够自动更新自己. 将事件多路分用.将事件分派到各自相应的

模型:         反应器模式做法是:汽车是乘客访问的主体(Reactor),乘客上车后,到售票员(acceptor)处登记,之后乘客便可以休息睡觉去了,当到达乘客所要到达的目的地后,售票员将其唤醒即可.         反应器模式与观察者模式在某些方面极为相似:当一个主体发生改变时,所有依属体都得到通知.不过,观察者模式与单个事件源关联,而反应器模式则与多个事件源关联. JDK中模式原型复现: NIO有一个主要的类Selector,这个类似一个观察者,只要我们把需要探知的socketcha

Reactor模式和NIO——转: 本文可看成是对Doug Lea Scalable IO in Java一文的翻译. 当前分布式计算 Web Services盛行天下,这些网络服务的底层都离不开对socket的操作. 他们都有一个共同的结构:1. Read request2. Decode request3. Process service4. Encode reply5. Send reply 经典的网络服务的设计如下图,在每个线程中完成对数据的处理: 但这种模式在用户负载增加时,性能将下降

[原文]https://github.com/code4craft/netty-learning/blob/master/posts/ch4-reactor.md 一:Netty.NIO.多线程? 时隔很久终于又更新了!之前一直迟迟未动也是因为积累不够,后面比较难下手.过年期间@李林锋hw发布了一个Netty5.0架构剖析和源码解读 http://vdisk.weibo.com/s/C9LV9iVqH13rW/1391437855,看完也是收获不少.前面的文章我们分析了Netty的结构,这次咱们

Delphi的基于接口(IInterface)的多播监听器模式(观察者模式 )http://www.cnblogs.com/hezihang/p/6083555.html 利用RTTI实现Delphi的多播事件代理研究http://www.cnblogs.com/hezihang/p/3299481.html

在高性能的IO设计中,有两个比较著名的模式Reactor和Proactor模式,其中Reactor模式用于同步I/O,而Proactor运用于异步I/O操作.在比较这两个模式之前,我们首先要搞明白几个概念.什么是阻塞和非阻塞?什么是同步和异步?同步和异步是针对应用程序和内核的交互而言的,同步指的是用户进程触发IO操作并等待或者轮询的去查看IO操作是否就绪,而异步是指用户进程触发IO操作以后便开始做自己的事情,而当IO操作已经完成的时候会得到IO完成的通知(异步的特点就是通知).而阻塞和非阻塞是针

Reactor模式和NIO 本文可看成是对Doug Lea Scalable IO in Java一文的翻译. 当前分布式计算 Web Services盛行天下,这些网络服务的底层都离不开对socket的操作.他们都有一个共同的结构: 1. Read request 2. Decode request 3. Process service 4. Encode reply 5. Send reply 经典的网络服务的设计如下图,在每个线程中完成对数据的处理: 但这种模式在用户负载增加时,性能将下降