From Eager Futures/Promises to Lazy Continuations: Evolving an Actor Library Based on Lessons Learned from Large-Scale Deployments

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/CppCon

摘要

文档讨论了在构建分布式系统时，如何结合Futures/Promises与Actors模型来优化等待与状态管理的挑战。通过在UC Berkeley和Apache Mesos项目中的经验，作者提出了使用C++开发的libprocess库，旨在避免Java因垃圾回收导致的不确定性。首先介绍了Futures/Promises与Actors的结合，然后详细探讨了libprocess的演进，包括Lazy Continuations（即eventuals）的引入、调度策略的优化以及类型擦除等关键技术。文档还强调了在大规模部署中，如何权衡性能与资源分配。

AI总结

《从Eager Futures/Promises到Lazy Continuations：基于大规模部署的经验教训演进Actor库》

这篇文章主要探讨了在构建分布式系统时，如何处理“等待”（waiting）和“状态”（state）两个核心问题，并通过逐步演进 Actor 库的设计来优化系统性能。以下是核心内容的总结：

1. **挑战与动机**
- 分布式系统的主要挑战包括处理“等待”（如异步操作）和管理“状态”（如Actor模型中的状态 isolation）。
- 作者在UC Berkeley、Twitter和Mesosphere/D2iQ的经验表明，垃圾回收（GC）带来的不确定性是Java生态系统的主要问题，因此选择使用C++开发分布式系统Apache Mesos。

2. **Actor模型与初步设计（Libprocess）**
- Actor模型适合状态管理，但需要考虑调度问题。
- Libprocess是UC Berkeley团队开发的C++ Actor库，其创新之处在于将Futures/Promises与Actor结合使用，以解决异步操作的等待问题。

3. **从Futures/Promises到Lazy Continuations**
- Futures/Promises是一种处理等待的好方法，但存在资源开销较大的问题。
- Lazy Continuations（即“惰性调用”或Eventuals）能够在等待和状态管理之间找到平衡，但需要权衡，有“无免费午餐”原则。

4. **Libprocess的演进与优化**
- 演讲详细介绍了Libprocess的演进过程，包括调度优化、流处理（Streams）和类型擦除（Type Erasure）等关键点。
- 作者强调了功能性组合（Functional Composition）的重要性，以及在设计高效系统时需要灵活权衡的特性。

5. **总结与观点**
- 在分布式系统设计中，等待和状态管理需要谨慎处理，笼统的解决方案往往存在额外开销。
- Actor模型和Lazy Continuations为构建高效分布式系统提供了重要的设计思路，但需要综合考虑资源管理和调度效率。

这篇文章通过Libprocess的演进过程，探讨了分布式系统设计中的关键问题及其优化方向，具有重要的参考价值。