采用Pull模型还是Push模型是很多中间件都会面临的一个问题。消息中间件、配置管理中心等都会需要考虑Client和Server之间的交互采用哪种模型：
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服务端主动推送数据给客户端？
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客户端主动从服务端拉取数据？
本篇文章对比Pull和Push，结合消息中间件的场景进一步探讨有没有其他更合适的模型。
Push VS Pull
1. Push
Push即服务端主动发送数据给客户端。在服务端收到消息之后立即推送给客户端。
Push模型最大的好处就是实时性。因为服务端可以做到只要有消息就立即推送，所以消息的消费没有“额外”的延迟。
但是Push模式在消息中间件的场景中会面临以下一些问题：
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在Broker端需要维护Consumer的状态，不利于Broker去支持大量的Consumer的场景
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Consumer的消费速度是不一致的，由Broker进行推送难以处理不同的Consumer的状况
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Broker难以处理Consumer无法消费消息的情况（Broker无法确定Consumer的故障是短暂的还是永久的）
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大量的推送消息会加重Consumer的负载或者冲垮Consumer
Pull模式可以很好的应对以上的这些场景。
2.Pull
Pull模式由Consumer主动从Broker获取消息。
这样带来了一些好处：
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Broker不再需要维护Consumer的状态（每一次pull都包含了其实偏移量等必要的信息）
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状态维护在Consumer，所以Consumer可以很容易的根据自身的负载等状态来决定从Broker获取消息的频率
Pull模式还有一个好处是可以聚合消息。
因为Broker无法预测写一条消息产生的时间，所以在收到消息之后只能立即推送给Consumer，所以无法对消息聚合后再推送给Consumer。 而Pull模式由Consumer主动来获取消息，每一次Pull时都尽可能多的获取已近在Broker上的消息。
但是，和Push模式正好相反，Pull就面临了实时性的问题。
因为由Consumer主动来Pull消息，所以实时性和Pull的周期相关，这里就产生了“额外”延迟。如果为了降低延迟来提升Pull的执行频率，可能在没有消息的时候产生大量的Pull请求（消息中间件是完全解耦的，Broker和Consumer无法预测下一条消息在什么时候产生）；如果频率低了，那延迟自然就大了。
另外，Pull模式状态维护在Consumer，所以多个Consumer之间需要相互协调，这里就需要引入ZK或者自己实现NameServer之类的服务来完成Consumer之间的协调。
有没有一种方式，能结合Push和Pull的优势，同时变各自的缺陷呢？答案是肯定的。
Long-Polling
使用long-polling模式，Consumer主动发起请求到Broker，正常情况下Broker响应消息给Consumer；在没有消息或者其他一些特殊场景下，可以将请求阻塞在服务端延迟返回。
long-polling不是一种Push模式，而是Pull的一个变种。
那么：
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在Broker一直有可读消息的情况下，long-polling就等价于执行间隔为0的pull模式（每次收到Pull结果就发起下一次Pull请求）。
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在Broker没有可读消息的情况下，请求阻塞在了Broker，在产生下一条消息或者请求“超时之前”响应请求给Consumer。
以上两点避免了多余的Pull请求，同时也解决Pull请求的执行频率导致的“额外”的延迟。
注意上面有一个概念：“超时之前”。每一个请求都有超时时间，Pull请求也是。“超时之前”的含义是在Consumer的“Pull”请求超时之前。
基于long-polling的模型，Broker需要保证在请求超时之前返回一个结果给Consumer，无论这个结果是读取到了消息或者没有可读消息。
因为Consumer和Broker之间的时间是有偏差的，且请求从Consumer发送到Broker也是需要时间的，所以如果一个请求的超时时间是5秒，而这个请求在Broker端阻塞了5秒才返回，那么Consumer在收到Broker响应之前就会判定请求超时。所以Broker需要保证在Consumer判定请求超时之前返回一个结果。
通常的做法时在Broker端可以阻塞请求的时间总是小于long-polling请求的超时时间。比如long-polling请求的超时时间为30秒，那么Broker在收到请求后最迟在25s之后一定会返回一个结果。中间5s的差值来应对Broker和Consumer的始终存在偏差和网络存在延迟的情况。 （可见Long-Polling模式的前提是Broker和Consumer之间的时间偏差没有“很大”）
Long-Polling还存在什么问题吗，还能改进吗？
Dynamic Push/Pull
“在Broker一直有可读消息的情况下，long-polling就等价于执行间隔为0的pull模式（每次收到Pull结果就发起下一次Pull请求）。”
这是上面long-polling在服务端一直有可消费消息的处理情况。在这个情况下，一条消息如果在long-polling请求返回时到达服务端，那么它被Consumer消费到的延迟是：
假设Broker和Consumer之间的一次网络开销时间为R毫秒，
那么这条消息需要经历3R才能到达Consumer
第一个R：消息已经到达Broker，但是long-polling请求已经读完数据准备返回Consumer，从Broker到Consumer消耗了R
第二个R：Consumer收到了Broker的响应，发起下一次long-polling，这个请求到达Broker需要一个R
的时间
第三个R：Broker收到请求读取了这条数据，那么返回到Consumer需要一个R的时间
所以总共需要3R（不考虑读取的开销，只考虑网络开销）另外，在这种情况下Broker和Consumer之间一直在进行请求和响应（long-polling变成了间隔为0的pull）。
考虑这样一种方式，它有long-polling的优势，同时能减少在有消息可读的情况下由Broker主动push消息给Consumer，减少不必要的请求。
消息中间件的Consumer实现
在消息中间件的Consumer中会有一个Buffer来缓存从Broker获取的消息，而用户的消费线程从这个Buffer中获取消费来消息，获取消息的线程和消费线程通过这个Buffer进行数据传递。
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pull线程从服务端获取数据，然后写入到Buffer
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consume线程从Buffer获取消息进行消费
有这个Buffer的存在，是否可以在long-polling请求时将Buffer剩余空间告知给Broker，由Broker负责推送数据。此时Broker知道最多可以推送多少条数据，那么就可以控制推送行为，不至于冲垮Consumer。
上面这幅图是akka的Dynamic Push/Pull示意图，思路就是每次请求会带上本地当前可以接收的数据的容量，这样在一段时间内可以由Server端主动推送消息给请求方，避免过多的请求。
akka的Dynamic Push/Pull模型非常适合应用到Consumer获取消息的场景。
Broker端对Dynamic Push/Pull的处理流程大致如下：
收到long-polling请求
while(有数据可以消费&请求没超时&Buffer还有容量) {
读取一批消息
Push到Consumer
Buffer-PushedAmount 即减少Buffer容量
}
response long-polling请求
结束（等待下一个long-polling再次开始这个流程）Consumer端对Dynamic Push/Pull的处理流程大致如下：
收到Broker的响应：
if (long-polling的response) {
将获取的消息写入Buffer
获取Buffer的剩余容量和其他状态
发起新的long-polling请求
} else {
// Dynamic Push/Pull的推送结果
将获取的消息写入到Buffer（不发起新的请求）
}举个例子：
Consumer发起请求时Buffer剩余容量为100，Broker每次最多返回32条消息，那么Consumer的这次long-polling请求Broker将在执行3次push(共push96条消息)之后返回response给Consumer（response包含4条消息）。
如果采用long-polling模型，Consumer每发送一次请求Broker执行一次响应，这个例子需要进行4次long-polling交互（共4个request和4个response，8次网络操作；Dynamic Push/Pull中是1个request，三次push和一个response，共5次网络操作）。
总结：
Dynamic Push/Pull的模型利用了Consumer本地Buffer的容量作为一次long-polling最多可以返回的数据量，相对于long-polling模型减少了Consumer发起请求的次数，同时减少了不必要的延迟（连续的Push之间没有延迟，一批消息到Consumer的延迟就是一个网络开销；long-polling最大会是3个网络开销）。
Dynamic Push/Pull还有一些需要考虑的问题，比如连续推送的顺序性保证，如果丢包了怎么处理之类的问题，有兴趣可以自己考虑一下（也可以私下交流）。
结语
本篇内容比较了Push、Poll、Long-Polling、Dynamic Push/Pull模型。
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Push模型实时性好，但是因为状态维护等问题，难以应用到消息中间件的实践中。
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Pull模式实现起来会相对简单一些，但是实时性取决于轮训的频率，在对实时性要求高的场景不适合使用。
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Long-Polling结合了Push和Pull各自的优势，在Pull的基础上保证了实时性，实现也不会非常复杂，是比较常用的一种实现方案。
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Dynamic Push/Pull在Long-Polling的基础上，进一步优化，减少更多不必要的请求。但是先对实现起来会复杂一些，需要处理更多的异常情况。
参考内容：Google->Reactive Stream Processing with Akka Streams
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