20.LMAX——DDD的极致性能架构

学习视频来源：DDD独家秘籍视频合集 https://space.bilibili.com/24690212/channel/collectiondetail?sid=1940048&ctype=0

  
汗青

LMAX是由Martin Fowler 2011年提出，原文地址： https://martinfowler.com/articles/lmax.html
开端

• 金融零售平台，要求高性能
  
• 达到单线程600万TPS，一个线程一秒钟能处理600万个生意业务哀求
  
• LMAX架构名称就是以这个生意业务平台的名字命名的
  

架构目的

超高TPS。这里的TPS不是指只把数据读出来，是要有写入操纵的，有变动的。
架构要素

1. 聚合常驻内存
在范畴驱动计划中，不管以什么方式计划，最后要得到的就是“聚合”。在LMAX中，聚合是一直在内存中存在，不像传统的架构，用的时候把聚合从数据库中加载到内存，修改后生存到数据库 ，内存中的聚合就被接纳掉了。
2. 变乱溯源
需要高可用写入范畴变乱，宕机重启后可以从范畴变乱重建聚合。
3. 单线程异步非阻塞IO（串行，无锁）

外部系统发过来的哀求会先写入环形队列Input Disruptor，Business Logic Processor会串行化地从队列中一个一个取出来哀求处理，并将效果写入到OutDisruptor中，这个效果就是范畴变乱。
它没有给客户端直接返回效果，它是完全异步化的过程，客户端发过来哀求后不会等待，直接退出。客户端会监听相应的变乱，当收到相应的变乱，才知道操纵是否成功。Disruptor是一个高性能的队列框架，当初就是为了LMAX架构而计划的。
时序对比

传统时序

变乱溯源时序

LMAX时序

单线程非阻塞异步IO（reactor）

多线程

- CPU在多线程间切换开销高 (相对于reactor)
- 阻塞
每个哀求一线程模式，并发受线程数限制。像传统的tomcat这种方式，一个哀求对应一个线程。
- 非阻塞
聚合在内存中只有一个实例，多线程情况下就会出现并发问题，以是就需要对实例加锁，加锁情况下每个聚合实际并发1。
单线程

• 串行执行，无需加锁，一个CPU执行一个线程。CPU不会频繁在用户态和内核态切换。
  
• 阻塞
  假如用阻塞的方式，并发能力1，性能暴跌，以是只能用非阻塞方式。
  
• 非阻塞 (超高性能的唯一选择)
  

变乱溯源

为什么要使用变乱溯源，主要有两点：

• 只恒久化范畴变乱，带来高性能写
  
• 确保重启服务器时，可以范畴变乱中，重建聚合。
  

高可用方案

聚合放在内存中，假如宕机怎么办呢，以是需要计划高可用方案。
所有的高可用方案都是通过冗余来实现的。main（主机器） 会发出所有的变乱，follower(从机器） 会不断的重播这些变乱，并重建聚合。假如main和follower之间没有高延迟，二者就可以在短时间内保持同等性。supervisor会监测main和follower， 一旦main出现宕机，就会在follower中选择一个作为新的主机器main，并告诉网关，将哀求发到新的主机器上去。

代价

1. 无数据库事务
无先操纵后回滚，必须严酷前置完成所有校验，才能变动聚合内的状态数据，才能发布范畴变乱。
2. 运行时外部调用变复杂
因为异步的原因，导致它和外边系统交互很复杂。需要写代码处理异步IO，给编写代码带来负担。需要减少主动外部调用: 监听变乱提前组装数据 (数据量小)
显式变乱驱动方式
3. 受内存巨细限制
因为聚合全部在内存中，假如聚合数量太大就需要用多台服务器去做数据分区，架构更复杂。
总结

优点

• 极致性能
  全内存化模型计划，更机动自由，可以大量使用对象和对象之间的引用。不像之前传统计划聚合的时候，是尽量减少聚合和聚合之间的引用。
  

缺点

• 异步编程带来的编程难度
  
• 高可用架构更复杂。传统的架构，只需要将服务复制很多份，服务是无状态的，它们共享同一个数据库。当我们需要高可用的，只需要多部署几台服务器就可以了，不存在主从切换问题、数据不同等问题。
  

实用范围

聚合数据量适合内存化，需要极致TPS场景，比如:

• 某些游戏服务器
  频繁的执行操纵，服务端不断的响应。
  
• 火车订票
  

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