PubSub ——“发布/订阅”模式
订阅者（Sub）通过SUBSCRIBE 命令和PSUBSCRIBE命令向redis 服务订阅频道（channel），当发布者通过PUBLISH 命令向chinnel发布命令时，订阅该频道的客户端都会受到此消息。
##PUB/SUB 机制
三个客户端都订阅channel1频道
当有新消息通过PUBLISH命令发布到channel1时，这个消息会被发送给订阅这个频道的客户端。
redis中的pubsub机制：https://www.cnblogs.com/longjee/p/8668974.html
一个Redis client发布消息,其他多个redis client订阅消息,发布的消息“即发即失”,redis不会持久保存发布的消息;消息订阅者也将只能得到订阅之后的消息,通道中此前的消息将无从获得。
消息发布者，即publish客户端，无需独占链接，你可以在publish消息的同时，使用同一个redis-client链接进行其他操作（例如：INCR等）
消息订阅者，即subscribe客户端，需要独占链接，即进行subscribe期间，redis-client无法穿插其他操作，
此时client以阻塞的方式等待“publish端”的消息；因此这里subscribe端需要使用单独的链接，甚至需要在额外的线程中使用。
Tcp默认连接时间固定，如果在这时间内sub端没有接收到pub端消息，或pub端没有消息产生，sub端的连接都会被强制回收，
这里就需要使用特殊手段解决，用定时器来模拟pub和sub之间的保活机制，定时器时间不能超过TCP最大连接时间，具体根据机器环境来定；
一旦subscribe端断开链接，将会失去部分消息，即链接失效期间的消息将会丢失，所以这里就需要考虑到借助redis的list来持久化；
总结：pub发布的消息不会持久化，sub是阻塞等待消息,只能获取订阅之后的产生的消息，一段时间内sub没有收到消息或pub没有生产消息，sub连接会被回收（因为sub是阻塞的）.
如果你非常关注每个消息，那么你应该基于Redis做一些额外的补充工作，如果你期望订阅是持久的，那么如下的设计思路可以借鉴：
1) subscribe端:
首先向一个Set集合中增加“订阅者ID”, 此Set集合保存了“活跃订阅”者,订阅者ID标记每个唯一的订阅者,此Set为 "活跃订阅者集合"
2) subcribe端开启订阅操作,并基于Redis创建一个以 "订阅者ID" 为KEY的LIST数据结构,此LIST中存储了所有的尚未消费的消息,此List称为 "订阅者消息队列"
3) publish端:
每发布一条消息之后,publish端都需要遍历 "活跃订阅者集合",并依次向每个 "订阅者消息队列" 尾部追加此次发布的消息.
4) 到此为止,我们可以基本保证,发布的每一条消息,都会持久保存在每个 "订阅者消息队列" 中.
5) subscribe端,每收到一个订阅消息,在消费之后,必须删除自己的 "订阅者消息队列" 头部的一条记录.
6) subscribe端启动时,如果发现自己的 "订阅者消息队列" 有残存记录, 那么将会首先消费这些记录,然后再去订阅.
以上方法可以保证成功到达的消息必消费不丢失；
pub/sub中消息发布者不需要独占一个Redis的链接，而消费者则需要单独占用一个Redis的链接，在java中便不得独立出分出一个线程来处理消费者。这种场景一般对应这多个消费者，此时则有着过高的资源消耗。
对于如上的几种不足，如果在项目中需要考虑的话可以使用JMS来实现该功能。JMS提供了消息的持久化/耐久性等各种企业级的特性。如果依然想使用Redis来实现并做一些数据的持久化操作，则可以根据JMS的特性来通过Redis模拟出来.
- subscribe端首先向一个Set集合中增加“订阅者ID”，此Set集合保存了“活跃订阅”者，订阅者ID标记每个唯一的订阅者，例如：sub:email,sub:web。此SET称为“活跃订阅者集合”
- subcribe端开启订阅操作，并基于Redis创建一个以“订阅者ID”为KEY的LIST数据结构，此LIST中存储了所有的尚未消费的消息。此LIST称为“订阅者消息队列”
- publish端：每发布一条消息之后，publish端都需要遍历“活跃订阅者集合”，并依次向每个“订阅者消息队列”尾部追加此次发布的消息。
- 到此为止，我们可以基本保证，发布的每一条消息，都会持久保存在每个“订阅者消息队列”中。
- subscribe端，每收到一个订阅消息，在消费之后，必须删除自己的“订阅者消息队列”头部的一条记录。
- subscribe端启动时，如果发现自己的自己的“订阅者消息队列”有残存记录，那么将会首先消费这些记录，然后再去订阅。
协程通信机制——Pub/Sub
新的协程框架VLCP。它使用的是一种Pub/Sub模型，即发布者、订阅者模型，这是常用于消息队列中的模型，熟悉消息队列用法就会非常熟悉这一套用法。接下来我们详细介绍一下这一套方法，并且看一下这种设计如何结合前几种方案的优点，弥补前几种方案的缺点。
在Pub/Sub模型中，主要分为三个不同的角色：
- 发送方：通过send方法发送一个事件
- 接收方：通过参数订阅并接收一个事件
- 管理：调整事件的优先顺序等
管理也可以由发送方或接收方中任意一个来兼任，主要目的是在许多事件同时存在时，调整优先级顺序，从而影响协程的执行先后次序。
在VLCP当中，发送通过scheduler.send（或者更高层的RoutinerContainer.waitForSend），接收则通过yield语句，可以非常容易的进行。管理则通过调整调度器队列设置进行。
VLCP中的事件是vlcp.event.Event的子类，它首先根据子类类型进行区分，但与其他框架不同，子类可以进一步携带一组索引，用来标识这个事件的不同性质，它与事件类型一起共同起着类似于Pub/Sub中的主题（Topic）的作用。比如说，我们处理OpenFlow协议中的PACKET_IN消息，现在希望定义一种事件来表示有一个PACKET_IN消息到来了，对于接收方来说，可能关心的信息有：消息来自于哪个datapath；来自于哪个连接对象；由哪个table中、cookies为多少的流表生成。我们可以将这些信息作为索引来定义这个事件：
from vlcp.event import Event, withIndices
@withIndices('datapath', 'connection', 'table' 'cookies')
class OpenFlowPacketInEvent(Event):
pass
如你所见，定义一个事件非常容易，而定义一个事件几乎就完成了通信需要进行的所有准备工作——不需要创建额外的Future或者Channel对象，甚至，不需要关心要进行通信的双方究竟是谁、在哪、有多少个。使用注解withIndices来定义一个Event的索引，这是必须的，即使Event没有可选的索引，也必须用@withIndices()来表明Event没有索引。
接下来，处理OpenFlow协议的协程会在这个事件发生时通知需要处理事件的协程，它只需要调用发送方的标准方法：
for m in container.waitForSend(OpenFlowPacketInEvent(
conn.datapath,
conn,
message.table,
message.cookies,
message = message
)):
yield m
在这个过程中，我们创建了一个新的Event的实例，并提供了相应的索引的值。除了规定的索引值以外，我们还可以给这个Event对象提供额外的属性，它可以直接通过keyword-argument在构造函数中初始化，也可以在创建后再进行属性赋值。所有的索引也会自动被赋给相应的属性，比如说newevent.datapath就会得到datapath索引的值。将这个对象传递给waitForSend过程就完成了发送，waitForSend是个协程过程，使用for来在外层协程中代理这个过程，在Python3当中也可以更简单写成yield from container.waitForSend(...)
那么接下来是接收方的问题，接收方不需要关心事件何时由谁发出，当需要等待一个新的事件发生的时候，只需要简单使用：
packet_in_matcher = OpenFlowPacketInEvent.createMatcher(None, None, my_table, my_cookies)
# Or:
# packet_in_matcher = OpenFlowPacketInEvent.createMatcher(table = my_table, cookies = my_cookies)
yield (packet_in_matcher,)
在协程中使用yield会暂停协程执行，在VLCP中，yield返回的是一个EventMatcher构成的元组，它可以包含一个或多个EventMatcher。EventMatcher通过Event子类的createMatcher方法创建，它代表一种匹配规则，即匹配这个子类的Event中，相应索引匹配相应值的事件。返回多个EventMatcher时，yield语句会在某个事件匹配任意一个EventMatcher时返回。匹配到的EventMatcher会保存在container.matcher，而发生的事件会保存在container.event。
VLCP内部使用前缀树的数据结构对Event和EventMatcher进行匹配，这是一个很有效率的数据结构，将Event匹配到相应的EventMatcher只需要O(1)的时间。
对同一个事件，不同的协程可以通过createMatcher时的不同参数，来匹配事件集合的不同的子集，这在处理量非常大的时候可以有效提高处理效率，同时不增加程序复杂度。除了使用索引以外，还可以增加一个自定义的筛选过程：
customized_matcher = OpenFlowPacketInEvent.createMatcher(
table = my_table,
cookies = my_cookies,
_ismatch = lambda x: len(x.message.data) < 100)
_ismatch的keyword参数用来指定一个函数用于筛选，它接受Event作为唯一的参数，返回True或者False表示是否应当匹配这个Event。_ismatch只有指定索引值已经匹配的情况下才会进行计算。
Event的子类可以进一步派生。进一步派生的Event会继承父类的类型和索引，但也会有自己的类型和索引。子类的子类遵循一般的继承派生的规则：父类的EventMatcher可以匹配子类的Event，但子类的EventMatcher不能匹配父类的Event。比如：
@withIndices('a', 'b')
class MyEventBase(Event):
pass
@withIndices('c', 'd')
class MyEventChild(MyEventBase):
pass
MyEventChild(1,2,3,4) # a = 1, b = 2, c = 3, d = 4
MyEventBase.createMatcher(1,2).isMatch(MyEventChild(1,2,3,4)) # True
MyEventChild.createMatcher(1,2).isMatch(MyEvent(1,2)) # False
利用这种特殊的继承关系可以拓展原有逻辑，在兼容以前代码的情况下提供新的功能。
VLCP的事件循环结构
VLCP的事件循环结构可以用上图表示。所有在调度器中运行的协程，都会在暂停运行时将自己注册到匹配树中，与一个或多个EventMatcher进行关联，这个过程通过yield语句完成。在事件循环运行过程中，调度器每次从中心队列中取出一个事件，在匹配树中查找与这个事件匹配的EventMatcher和相关联的协程，然后依次唤醒这些协程，通知它们等待的事件已经发生；协程在运行时，可以将事件通过send过程发送到中心消息队列。在协程停止运行时，协程重新使用yield语句将自己注册到匹配树中，等待下一个循环。
当消息队列为空或无法出队时，调度器会调用Poller（在Linux当中由EPoll实现，其他操作系统当中使用Select）等待socket活动。Poller会将socket的活动返回成PollEvent，这同样是Event的子类，这些事件会由负责处理socket活动的协程进行处理，然后进一步产生后续的事件。当没有活动的socket时，调度器会开始引导整个框架退出。
