Tổng hợp kết quả ngoại hạng anh tuần này

Trang chủ > Phát triển di động > Nội dung chính

Làm thế nào để mô tả hình ảnh cơ chế backpressure và kiểm soát dò
2016-12-15

Trước đâykeo banh, tôi từng được mời trả lời một câu hỏi trên Zhihu về cơ chế backpressure của RxJava, và hôm nay tôi quyết định sắp xếp lại nội dung đó, hy vọng có thể giúp ích cho nhiều người hơn. Backpressure là một khái niệm quan trọng trong việc xử lý luồng dữ liệu, đặc biệt khi bạn làm việc với các ứng dụng lớn hoặc hệ thống phức tạp. Đây không chỉ là cách để đảm bảo hiệu suất mà còn là chìa khóa để tránh tình trạng quá tải trong quá trình truyền tải thông tin.

Trong tài liệu chính thức của RxJavakết quả bóng đá ngoại hạng anh, cơ chế quản lý Backpressure (áp lực ngược) được mô tả một cách có hệ thống như sau:

https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure

Tuy nhiênkết quả bóng đá ngoại hạng anh, với chủ đề của bài viết này là mô tả hình ảnh các cơ chế, chắc chắn sẽ cố gắng giữ cho ngôn ngữ thật súc tích, để bất kỳ ai đọc cũng có thể hiểu ngay lập tức. Do đó, ở phần dưới đây, tôi sẽ cố gắng loại bỏ những diễn đạt trừu tượng và chủ yếu sử dụng cách so sánh để trình bày cách hiểu của mình về các cơ chế này. Tôi tin rằng việc sử dụng hình ảnh gần gũi sẽ giúp bạn dễ dàng nắm bắt ý nghĩa thực sự đằng sau các khái niệm phức tạp. Hãy cùng xem qua một số ví dụ cụ thể mà tôi đã chuẩn bị để làm sáng tỏ điều đó.

Đầu tiênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, xét về góc độ tổng quan, tiêu đề của tài liệu trên, mặc dù được gọi là "Backpressure" (áp lực ngược), nhưng thực tế đang đề cập đến một chủ đề rộng lớn hơn nhiều — đó là "Flow Control" (kiểm soát dòng chảy). Backpressure chỉ là một phương án trong số nhiều giải pháp củ Ngoài ra, tài liệu này không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm áp lực ngược mà còn mở rộng để thảo luận về tầm quan trọng của việc kiểm soát dòng dữ liệu trong các hệ thống phức tạp hiện đại. Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các ứng dụng có yêu cầu cao về hiệu suất và độ tin cậy, nơi việc điều chỉnh lưu lượng có thể giúp tránh tình trạng quá tải hoặc mất dữ liệu.

Trong RxJavakết quả bóng đá ngoại hạng anh, bạn có thể tạo ra một chuỗi gọi (call chain) bằng cách liên tục áp dụng các toán tử (operator) Dữ liệu sẽ được truyền từ phía nguồn (upstream) đến phía người dùng (downstream) theo chuỗi này. Tuy nhiên, khi tốc độ gửi dữ liệu từ phía nguồn nhanh hơn tốc độ xử lý của phía người dùng, thì việc kiểm soát dòng chảy (flow control) trở nên cần thiết để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả.

Điều này giống như một bài toán toán học mà bạn từng làm ở trường tiểu học: có một hồ chứa nướckết quả bóng đá ngoại hạng anh, trong đó có một vòi nước vào và một vòi nước ra. Nếu lượng nước từ vòi vào lớn hơn, sau một khoảng thời gian hồ sẽ đầy (và tràn ra ngoài). Đây chính là hậu quả của việc không có điều khiển dòng chảy (Flow Control). Trong thực tế, thiếu đi cơ chế kiểm soát dòng chảy này có thể dẫn đến những tình huống khó lường. Tương tự như vậy, nếu không có biện pháp quản lý phù hợp, các hệ thống lớn cũng sẽ gặp rắc rối khi không thể xử lý kịp lượng dữ liệu hoặc thông tin dồn dập. Điều quan trọng là phải luôn có một kế hoạch dự phòng để tránh những hậu quả không mong muốn, giống như việc cần phải lắp đặt một van xả an toàn cho hồ nước để ngăn nó bị tràn.

Có những ý tưởng gì Có khoảng bốn cách chính:

(1) Backpressure (cản trở).
(2) Throttling (giảm tốc).
(3) Xử lý gói.
(4) Khóa callstack (khóa gọi ngăn xếp).

Dưới đây sẽ giải thích chi tiết từng cái một.

Hiện tạikết quả bóng đá việt nam hôm nay, hai phiên bản 1.x và 2.x của RxJava đang cùng tồn tạ Phiên bản 2.x có nhiều thay đổi đáng kể trong giao diện so với phiên bản 1.x, bao gồm cả phần xử lý Tuy nhiên, các khái niệm liên quan đến cơ chế kiểm soát luồng (Flow Control) mà chúng ta sẽ thảo luận ở đây đều có thể áp dụng được cho cả hai phiên bản này. Điều này cho thấy tính linh hoạt và khả năng tương thích cao của RxJava trong việc hỗ trợ người dùng chuyển đổi giữa các phiên bản mà không cần phải thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận của mình.

Một số ý tưởng về Flow Control

Backpressure (cản trở)

Backpressurekết quả bóng đá ngoại hạng anh, còn được gọi là Reactive Pull, nghĩa là phía dưới (downstream) cần bao nhiêu (được chỉ định cụ thể qua yêu cầu request), phía trên (upstream) sẽ cung cấp đúng số lượng đó. Điều này khá giống với cơ chế kiểm soát lưu lượng trong TCP, nơi người nhận sẽ điều chỉnh tốc độ nhận dựa trên tình trạng của cửa sổ nhận (receive window) và sử dụng các gói ACK ngược chiều để kiểm soát tốc độ gửi của người gửi. Thêm vào đó, Backpressure không chỉ đơn thuần là một cơ chế đơn giản mà còn đóng vai trò như một sự cân bằng thông minh giữa các thành phần hệ thống, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu khả năng quá tải.

Loại giải pháp này chỉ áp dụng cho các quan sát giả (cold Observable) mà thôi. Cold Observable ám chỉ nguồn phát dữ liệu có thể điều chỉnh tốc độ truyền tảikết quả bóng đá ngoại hạng anh, ví dụ như việc hai máy tính truyền một tệp tin, tốc độ có thể thay đổi từ nhanh đến chậm, ngay cả khi giảm xuống chỉ vài byte mỗi giây, nhưng nếu thời gian đủ dài, quá trình vẫn sẽ hoàn thành. Ngược lại, những trường hợp như phát trực tiếp âm thanh và video lại thuộc về hot Observable, bởi vì nếu tốc độ dữ liệu giảm xuống dưới mức nhất định, toàn bộ chức năng sẽ không còn hoạt động được nữa.

Throttling (giảm tốc)

Throttle (thắt cổ chai)kết quả bóng đá ngoại hạng anh, nói một cách đơn giản, chính là việc bỏ qua. Khi bạn không thể xử lý hết lượng dữ liệu được consume, bạn sẽ chỉ xử lý một phần và bỏ qua phần còn lại. Hãy lấy ví dụ về phát trực tiếp âm thanh và video: khi ở phía hạ lưu gặp phải tình trạng quá tải và không thể xử lý kịp thời, thì việc cần làm là phải bỏ qua một số gói dữ liệu. Điều này giúp duy trì hiệu suất chung mà vẫn đảm bảo hệ thống không bị quá tải hoàn toàn.

Còn việc xử lý dữ liệu nào và loại bỏ dữ liệu nàokết quả bóng đá ngoại hạng anh, có các chiến lược khác nhau. Có ba chiến lược chính:

sample (cũng gọi là throttleLast)
throttleFirst
debounce (cũng gọi là throttleWithTimeout)

Giải thích chi tiết từ góc nhìn cụ thể hơn.

Trong lĩnh vực âm thanhkết quả bóng đá ngoại hạng anh, "sampling" (lấy mẫu) là quá trình ghi lại các giá trị tại các thời điểm cụ thể. Với một bản nhạc có tần số lấy mẫu 8 kHz, điều đó có nghĩa là mỗi 125 micro giây sẽ có một giá trị được thu thập. Tuy nhiên, việc cấu hình "sampling" cũng có thể thay đổi tùy theo nhu cầu. Ví dụ như thiết lập để chỉ lấy một giá trị mỗi 100 miligiây. Trong khoảng thời gian này, có thể dữ liệu từ phía nguồn đã truyền đến nhiều giá trị khác nhau, vậy làm thế nào để chọn ra một giá trị? Thông thường, người ta sẽ chọn giá trị cuối cùng trong khoảng thời gian đó, và điều này cũng được gọi là "throttleLast". Đây là cách mà hệ thống tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu, giúp giảm tải nhưng vẫn đảm bảo dữ liệu cuối cùng không bị mất đi, đặc biệt hữu ích khi bạn phải đối mặt với lưu lượng dữ liệu lớn và cần lọc bớt thông tin không cần thiết.

ThrottleFirst khá giống với hàm samplekết quả bóng đá việt nam hôm nay, ví dụ như cả hai đều lấy một giá trị mỗi 100 miligiây, nhưng ThrottleFirst chọn giá trị đầu tiên xuất hiện trong khoảng thời gian đó. Trong lập trình Android, bạn có thể sử dụng ThrottleFirst để xử lý hiện tượng bắn sự kiện nhấp chuột nhiều lần (click debounce). Điều này xảy ra bởi vì nó chỉ tập trung vào việc xử lý sự kiện nhấp đầu tiên trong khoảng thời gian được thiết lập và bỏ qua các sự kiện nhấp tiếp theo, giúp tránh những tác vụ không cần thiết hoặc lỗi phát sinh từ hành động nhấp liên tục.

Debouncekết quả bóng đá việt nam hôm nay, còn được gọi là throttleWithTimeout, chính tên của nó đã gợi ý về một ví dụ. Giả sử một chương trình mạng đang duy trì một kết nối TCP, liên tục nhận và gửi dữ liệu. Tuy nhiên, giữa các lần nhận hoặc gửi dữ liệu, có những khoảng thời gian không có hoạt động nào xảy ra, chúng ta có thể gọi đó là thời gian nhàn rỗi (idle time). Khi khoảng thời gian nhàn rỗi này vượt quá giá trị ngưỡng trước đó được đặt sẵn, thì coi như đã hết thời gian chờ (timeout), và trong trường hợp này, có thể cần phải đóng kết nối lại. Thực tế, một số chương trình mạng chạy ở phía server cũng hoạt động theo cách này. Sau mỗi lần nhận hoặc gửi gói dữ liệu, chương trình sẽ khởi động một bộ hẹn giờ để chờ một khoảng thời gian nhàn rỗi. Nếu trước khi bộ hẹn giờ hết thời gian, có thêm hoạt động nhận hoặc gửi dữ liệu, bộ hẹn giờ sẽ được đặt lại để bắt đầu chờ một khoảng thời gian nhàn rỗi mới. Nhưng nếu bộ hẹn giờ hết thời gian mà không có bất kỳ hoạt động nào, thì coi như đã hết hạn (timeout), kết nối có thể bị đóng lại. Hành vi của debounce khá giống với điều này, giúp xác định các khoảng thời gian nhàn rỗi lớn giữa các sự kiện liên tiếp. Nói cách khác, debounce có thể phát hiện ra những khoảng trống lớn giữa các sự kiện xảy ra liên tục. Đây là một kỹ thuật rất hữu ích trong lập trình mạng, đặc biệt là khi bạn muốn quản lý hiệu quả việc sử dụng tài nguyên hệ thống hoặc tránh tình trạng lỗi do các sự kiện không cần thiết. Một ví dụ điển hình khác là trong ứng dụng di động, debounce có thể được sử dụng để giảm thiểu việc gửi yêu cầu HTTP liên tục khi người dùng nhập liệu nhanh chóng vào ô tìm kiếm. Thay vì gửi yêu cầu mỗi khi người dùng nhập một ký tự, chúng ta có thể đợi một khoảng thời gian nhất định sau khi họ ngừng nhập liệu, từ đó chỉ gửi yêu cầu duy nhất thay vì nhiều yêu cầu không cần thiết. Ngoài ra, debounce cũng có thể được áp dụng trong lập trình đồ họa hoặc xử lý sự kiện chuột, keyboard. Ví dụ như khi người dùng click liên tục vào một nút, bạn không muốn chương trình phản hồi với tất cả các lần click đó mà chỉ muốn chương trình xử lý một lần sau khi người dùng dừng lại một chút. Điều này giúp cải thiện hiệu suất và trải nghiệm người dùng, đồng thời tránh các vấn đề như lỗi phần mềm hoặc mất dữ liệu do sự kiện thừa. Tóm lại, debounce không chỉ là một công cụ đơn thuần trong lập trình mà còn là một giải pháp thông minh để tối ưu hóa các hoạt động trong hệ thống, đảm bảo rằng các sự kiện quan trọng được xử lý đúng cách mà không làm ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể. Đây là một kỹ thuật đáng học hỏi và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của lập trình hiện đại.

Xử lý gói

Việc đóng gói là quá trình hợp nhất nhiều gói nhỏ từ nguồn thành một số lượng lớn gói lớn hơnkết quả bóng đá việt nam hôm nay, sau đó phân phối chúng cho phía bên kia. Điều này giúp giảm thiểu số lượng gói mà phía bên kia cần xử lý. Trong RxJava, có hai cơ chế chính được cung cấp để thực hiện việc này: buffer và window. Trong trường hợp của buffer, các sự kiện hoặc dữ liệu nhỏ sẽ được thu thập lại trong một khoảng thời gian hoặc số lượng cụ thể trước khi tạo thành một khối lớn hơn. Ngược lại, với cơ chế window, dữ liệu sẽ được chia thành các "cửa sổ" theo thời gian hoặc số lượng phần tử nhất định, mỗi cửa sổ đại diện cho một tập hợp dữ liệu riêng biệt. Hai phương thức này đều rất hữu ích trong việc tối ưu hóa luồng dữ liệu, đặc biệt là khi bạn muốn kiểm soát tốt hơn số lượng các yêu cầu hoặc phản hồi cần được xử lý tại bất kỳ thời điểm nào.

khoảng thời gian

Khóa callstack (khóa gọi ngăn xếp)

Đây là một trường hợp đặc biệtkết quả bóng đá việt nam hôm nay, khiến toàn bộ chuỗi gọi (call stack) bị treo (callstack blocking). Nó được coi là một trường hợp đặc biệt vì cách này chỉ có thể áp dụng khi toàn bộ chuỗi gọi đang chạy trên cùng một luồng và thực hiện tuần tự. Điều này yêu cầu tất cả các operator giữa chúng không được phép khởi tạo bất kỳ luồng mới nào. Trong thực tế, trường hợp này khá hiếm gặp, bởi vì chúng ta thường sử dụng subscribeOn hoặc observeOn để chuyển đổi giữa các luồng khác nhau, và nhiều operator phức tạp cũng tự động khởi tạo các luồng con trong quá trình xử lý của mình. Ngoài ra, nếu thực sự có một chuỗi gọi hoàn toàn đồng bộ, thì bốn phương pháp điều khiển dòng chảy (flow control) trước đó vẫn có thể được áp dụng, nhưng cách chặn này đơn giản hơn và không cần thêm bất kỳ hỗ trợ nào. Trong nhiều trường hợp thực tế, việc sử dụng các phương thức như subscribeOn hay observeOn giúp tối ưu hóa hiệu suất và cho phép các tác vụ được thực hiện song song hoặc phân tán trên nhiều luồng, từ đó cải thiện khả năng phản hồi và hiệu quả tổng thể của ứng dụng. Tuy nhiên, khi một chuỗi gọi hoàn toàn đồng bộ xảy ra, nó có thể dẫn đến tình trạng trì trệ (blocking), làm giảm tính linh hoạt trong việc quản lý tài nguyên hệ thống. Vì vậy, việc hiểu rõ các trường hợp đặc biệt này rất quan trọng để tránh những vấn đề tiềm ẩn về hiệu suất.

gọi stack bị chặn

Làm thế nào để Observable hỗ trợ

Trong RxJava phiên bản 1.xkết quả bóng đá ngoại hạng anh, có những Observable hỗ trợ Backpressure và cũng có những Observable không hỗ trợ tính năng này. Tuy nhiên, đối với các Observable không hỗ trợ Backpressure, chúng ta có thể sử dụng một số toán tử (operators) để chuyển đổi chúng thành các Observable có khả năng xử lý Những toán tử này bao gồm: 1. **onBackpressureBuffer**: Tạo ra một hàng đợi đệm (buffer) để lưu trữ dữ liệu trong trường hợp luồng dữ liệu vượt quá khả năng xử lý. 2. **onBackpressureDrop**: Đơn giản hóa vấn đề bằng cách bỏ qua các sự kiện thừa thãi khi luồng dữ liệu tăng cao hơn mức có thể quản lý. 3. **onBackpressureLatest**: Chỉ giữ lại giá trị mới nhất trong trường hợp luồng dữ liệu bị quá tải, loại bỏ tất cả các giá trị cũ. Việc sử dụng các toán tử này giúp đảm bảo rằng ứng dụng của bạn hoạt động ổn định ngay cả khi có sự chênh lệch lớn về tốc độ giữa các nguồn dữ liệu và người nhận.

onBackpressureBuffer
onBackpressureDrop
onBackpressureLatest
onBackpressureBlock (đã ngừng sử dụng)

Chúng chuyển đổi thành các Observable với các chiến lược Backpressure khác nhau.

Trong RxJava 2.xkết quả bóng đá ngoại hạng anh, Observable đã không còn hỗ trợ Backpressure nữa mà thay vào đó sử dụng Flowable để chuyên biệt hóa việc hỗ trợ Những operator được đề cập ở trên có ba trong số bốn loại tương ứng với ba chiến lược Backpressure khác nhau của Flowable: 1. **OnBackpressureLatest**: Chiến lược này sẽ giữ lại giá trị mới nhất và bỏ qua tất cả các giá trị bị mất do tốc độ phát sinh dữ liệu vượt quá khả năng xử lý. 2. **OnBackpressureBuffer**: Với chiến lược này, Flowable sẽ lưu trữ tất cả các giá trị trong một hàng đợi có giới hạn (hoặc không giới hạn), và khi bộ đệm đầy, nó sẽ áp dụng hành động như ném lỗi hoặc xóa phần tử cũ nhất để thêm phần tử mới. 3. **OnBackpressureDrop**: Chiến lược này sẽ đơn giản loại bỏ những giá trị thừa khi bộ đệm đầy và chỉ giữ lại các giá trị quan trọng nhất. Các chiến lược này giúp nhà phát triển dễ dàng kiểm soát cách xử lý luồng dữ liệu trong trường hợp có sự chênh lệch về tốc độ giữa nguồn dữ liệu và người nhận.

BackpressureStrategy.BUFFER
BackpressureStrategy.DROP
BackpressureStrategy.LATEST

onBackpressureBuffer là cách xử lý mà không làm mất dữ liệu. Nó sẽ lưu giữ toàn bộ dữ liệu từ nguồn cấp (upstream) lại trướckết quả bóng đá ngoại hạng anh, sau đó chỉ gửi đi khi nhận được yêu cầu từ phía dưới (downstream). Tưởng tượng nó như một hồ chứa nước. Tuy nhiên, nếu tốc độ của nguồn cấp quá nhanh, hồ chứa (buffer) có thể bị tràn bất kỳ lúc nào, gây ra nguy cơ mất kiểm soát. Đây là lúc cần phải cân nhắc thêm các chiến lược quản lý để tránh tình trạng quá tải này.

Cả `onBackpressureDrop` và `onBackpressureLatest` đều có điểm chung là sẽ bỏ qua hoặc loại bỏ dữ liệu khi gặp phải áp lực xử lý. Đây giống như một cơ chế cấp phát token (hoặc hạn ngạch) mà luồng dữ liệu phía dưới (downstream) sử dụng để yêu cầu token từ luồng dữ liệu phía trên (upstream). Khi nhận được số lượng token nhất địnhkeo banh, upstream sẽ gửi dữ liệu tương ứng xuố Tuy nhiên, khi số lượng token giảm xuống 0, upstream sẽ bắt đầu loại bỏ dữ liệu. Điểm khác biệt nhỏ giữa hai chiến lược này nằm ở cách chúng xử lý dữ liệu khi token về 0: `onBackpressureDrop` sẽ trực tiếp loại bỏ dữ liệu mà không lưu giữ bất kỳ thông tin nào; trong khi đó, `onBackpressureLatest` lại lưu trữ dữ liệu gần nhất và ưu tiên gửi dữ liệu này trước khi chuyển tiếp các dữ liệu tiếp theo khi nhận được token mới. Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt này, hãy tưởng tượng rằng bạn đang vận hành một hệ thống phân phối hàng hóa. Với `onBackpressureDrop`, khi không còn chỗ chứa hoặc nguồn lực để vận chuyển, toàn bộ đơn hàng đang chờ sẽ bị hủy bỏ mà không để lại dấu vết. Ngược lại, với `onBackpressureLatest`, chỉ những đơn hàng quan trọng nhất (như đơn hàng gần nhất) sẽ được giữ lại và giao ngay khi hệ thống sẵn sàng tiếp nhận thêm đơn hàng mới. Hãy tham khảo hình ảnh minh họa bên dưới để có cái nhìn trực quan hơn về cách hoạt động của hai phương thức này: [Ảnh minh họa cho onBackpressureDrop] [Ảnh minh họa cho onBackpressureLatest]

Hàm onBackpressureBlock sẽ kiểm tra xem phía hạ lưu có nhu cầu hay không. Nếu có nhu cầukết quả bóng đá việt nam hôm nay, nó sẽ gửi dữ liệu xuống phía hạ lưu. Tuy nhiên, khi phía hạ lưu chưa sẵn sàng nhận dữ liệu, thay vì loại bỏ dữ liệu, nó sẽ cố gắng chặn dòng dữ liệu từ phía thượng lưu (tuy nhiên, việc chặn này có hiệu quả hay không còn phụ thuộc vào tình trạng của phía thượng lưu). Đồng thời, bản thân hàm này không thực hiện việc lưu trữ tạm thời (cache) dữ liệu. Chiến lược này đã bị bỏ qua không sử dụng nữa.

Bài viết này chủ yếu tập trung vào việc mô tả và so sánh các cơ chế kiểm soát dòng chảy (Flow Control) và các cơ chế xử lý áp lực dữ liệu (Backpressure) trong RxJava dưới góc nhìn tổng quan. Có rất nhiều chi tiết thú vị đã không được đề cập đến. Chẳng hạnkeo banh, ngoài khả năng đóng gói dữ liệu nhận được trong một khoảng thời gian nhất định, các phương thức buffer và window còn có thể nhóm các dữ liệu theo số lượng cố định. Hơn nữa, cách mà onBackpressureDrop và onBackpressureLatest phản ứng khi nhận được nhiều yêu cầu từ phía người dùng cùng lúc cũng chưa được giải thích chi tiết trong bài viết này. Các bạn có thể tham khảo tài liệu tham chiếu (API Reference) của chúng để tìm hiểu thêm, đồng thời đừng ngần ngại để lại bình luận nếu muốn thảo luận sâu hơn cùng tôi.

(Kết thúc)

Các bài viết được chọn lọc khác ：

Bài viết gốckeo banh, vui lòng ghi rõ nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết này: /law4cr92.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.

Tài khoản WeChat của tôi: tielei-blog (Trương Thiết Lệ)

Bài trước: Giao tiếp hiệu quả như đòn đánh cuối cùng của ninja!

Bài sau: Ba cấp độ của kiến thức