模块 08查看课程目录

00起跑线：两门语言，一台机器 01先建立 BEAM 心智模型 02Elixir 基础：让数据流过函数 03Erlang 基础：读懂 BEAM 的母语 04两种语法，一套语义 05从裸进程理解并发 06从手写循环推导 OTP 07监督树与应用 08状态、吞吐与背压 09分布式与可运维性 10Erlang ↔ Elixir 互操作 11综合项目：可靠任务调度器

容量中高级ElixirErlangBEAM

状态、吞吐与背压

不是每段状态都要进 GenServer，也不是每个并发都要无限展开。

3检查点

5 小时预计完成

为什么先学这个

先修正心智模型，再增加 API

进程是架构工具，不是代码组织工具。把纯计算塞进单个 GenServer 会制造瓶颈；无限 `Task.async` 会制造资源风暴；把所有读写放 ETS 又可能失去不变量。

学完你能做到

可验证的学习目标

能选择纯函数、进程状态或 ETS
能使用有界并发处理工作集
能用 mailbox、延迟与拒绝率判断过载

前置知识

理解 GenServer 与监督树
会写基本并发任务

最小心智模型

先抓住三个词

背压

让上游感知下游容量不足的机制。等待、拒绝、限速、有界队列都可能是实现手段。

ETS

VM 内的并发表存储，适合高读写共享数据；表所有者退出时默认会删除表。

有界并发

同时运行的任务数有上限，让 CPU、连接和内存消耗可预测。

双语代码桥

先对齐协议，再看标点

Elixir 标准工具把有界并发封装得更直接；Erlang 版本展示其本质仍是 monitor、运行集合与待处理队列。

Elixir

urls
|> Task.async_stream(
  &check_url/1,
  max_concurrency: System.schedulers_online() * 2,
  timeout: 3_000,
  on_timeout: :kill_task,
  ordered: false
)
|> Enum.reduce(%{ok: 0, error: 0}, &count_result/2)

Erlang

%% 一个固定大小 worker 池的核心思想
run_bounded(Jobs, Limit) ->
  {Running, Pending} = start_first(Jobs, Limit),
  collect(Running, Pending, Limit).

collect(Running, Pending, Limit) ->
  receive
    {'DOWN', Ref, process, _Pid, Result} ->
      collect(start_next(remove(Ref, Running), Pending, Limit))
  end.

LAB

可运行实验

把 Calculator GenServer 拆掉

约 15–25 分钟

对比纯函数并行调用与单 GenServer 串行计算。计算没有长期状态时，进程只会增加排队。

01
实现一个做 CPU 小计算的 Calculator GenServer
02
从多个 Task 并发 call 同一个 server
03
改成普通函数，重复测量总时间和 mailbox

在终端 / shell 中运行

:timer.tc(fn -> workload.() end)

预期观察

单 server 把原本独立的计算串行化
纯函数更容易利用调用者所在调度器

故意弄坏

把 async_stream 的 `max_concurrency` 调到输入长度，并让每个任务占用连接。记录资源峰值。

这个实验能证明

无共享状态的计算不需要通过单一进程串行化。

这个实验不能证明

一次基准不能证明所有 GenServer 都慢；它们的价值通常是状态所有权与协议，而不是算术吞吐。

快速自测

下面哪种情况最不需要 GenServer？

本章挑战

有界 URL 检查器

检查一组 URL，限制并发、单任务 timeout 和总队列长度；输出成功率、P95 延迟与被拒绝数。

提示 1轻推一下

先固定容量预算，再选 API。

提示 2缩小问题

把 timeout 与 HTTP 错误分开统计。

提示 3接近实现

ordered: false 可避免慢任务阻塞结果消费。

提示 4用验收标准反推

从下面每一条验收标准倒推一个最小测试。若某条无法写成测试，先把表述改成可观察结果。

完成标准

最大并发与待处理量可配置
过载不会无限占用内存
指标能区分失败、超时和拒绝

带走这三句话

复习卡

1进程用来表达状态所有权、生命周期与故障边界。
2异步不等于有界；容量限制必须显式。
3背压的目标是让过载可见、可控、可恢复。

继续核对

本章一手资料

Task.async_stream ETS User's Guide