当你把业务拆分到多个服务中去后，数据如何共享，可能是最易面临的问题。
로직이 여러개의 서비스로 분리되었을때, 데이터를 어떻게 공유할 것인가, 이는 제일 쉽게 마주치는 문제일것이다
最简单粗暴的方法是通过消息传递数据。如果 A 服务需要 B 服务中的数据，可以由 B 服务发送一个消息，将数据打包携带过去。如果是一份数据，很多地方都需要获得它，那么用一个服务装下这组数据，提供一组查询接口即可。DataCenter 模块对此做了简单的封装。
제일 단순 무식한 방법은 메시지를 통해 데이러틀 전달하는 것이다. 만약 A 서비스가 B 서비스내의 데이터가 필요하면, B 서비스는 메시지를 보내서, 이 데이터를 패킹하여 전달한다. 데이터의 경우, 아주 많은곳에서 그데이터를 얻어야 한다면, 하나의 서비스에 이 데이터 그룹을 담아, 검색하는 인터페이스를 제공하면 된다. DataCenter 모듈은 이를 간단하게 패키지화 했다.
如果你仅仅需要一组只读的结构信息分享给很多服务（比如一些配置数据），你可以把数据写到一个 lua 文件中，让不同的服务加载它。Cluster 的配置文件就是这样做的。注意：默认 skynet 使用自带的修改版 lua ，会缓存 lua 源文件。当一个 lua 文件通过 loadfile 加载后，磁盘上的修改不会影响下一次加载。所以你需要直接用 io.open 打开文件，再用 load 加载内存中的 string 。
만약 그저 읽기 전용의 데이터를 여러개의 서비스로 공유할 필요가 있을때(예를들어 설정 데이터), 데이터를 lua 파일에 쓰고, 각각의 서비스가 그파일을 로드하게 할 수 있다. Cluster 의 설정 파일이 바로 이렇게 되어있다. 주의: skynet 이 사용하는 수정된 버전의 lua 는, lua 의 원파일을 캐쉬할 수 있다. lua 파일이 loadfile 을 통해 로딩된후, 디스크상의 수정은 다음 로딩 명령에 영향을 미추지 못한다. 필요하다면 직접 io.open 을 사용하여 문서를 읽고, 다시 load 를 사용하여 메모리내의 string 에 읽어 들여여 한다.
另一个更好的方法是使用 sharetable 模块。
또다른 더 좋은 방법은 sharetable 모듈의 사용이다.
ShareTable
Skynet 使用修改过的 Lua 虚拟机，可以直接将一个 table 在不同的虚拟机间共享读取（但不可改变）。这个模块封装了这个特性。
skynet 은 수정된 Lua 가상머신을 사용하며, table 을 각각의 가상머신에서 공유하여 읽을 수 있다(수정은 불가하다). 이 모듈은 이 특성을 패키지화 했다.
sharetable.loadfile(filename, …) 从一个源文件读取一个共享表，这个文件需要返回一个 table ，这个 table 可以被多个不同的服务读取。… 是传给这个文件的参数。
sharetable.loadfile(filename, …) 원본파일에서 공유테이블을 읽어들인다, 이 파일은 table 을 반환 해야 하며, 이 table 은 서로다른 서비스에서 읽어들일수 있다. “…” 는 이 파일에 제공하는 파라메터이다.
sharetable.loadstring(filename, source, …) 和 loadfile 类似，但是是从一个字符串读取。
sharetable.loadstring(filename, source, …) 과 loadfile 은 비슷하다, 하지만 문자열에서 읽어 들인다.
sharetable.loadtable(filename, tbl) 直接将一个 table 共享。
sharetable.loadtable(filename, tbl) table 을 직접 공유한다.
sharetable.query(filename) 以 filename 为 key 查找一个被共享的 table 。
sharetable.query(filename) filename 을 key로하여 공유된 table 을 검색한다.
sharetable.update(filenames) 更新一个或多个 key 。
sharetable.update(filenames) 한개또는 여러개의 key 를 갱신한다.
sharetable.queryall(filenamelist) 查询多个共享表，若 filenamelist 为 nil，则会查询全部。返回是一个列表。
sharetable.queryall(filenamelist) 여러개의 공유테이블을 검색하며, filenamelist 가 nil 일경우, 전체 검색한다. 응답값은 테이블이다.
注 1：考虑到性能原因，推荐使用 sharetable.loadfile 创建这个共享表。因为使用 sharetable.loadtable 会经过一次序列化和拷贝，对于太大的表，这个过程非常的耗时。
주 1: 성능을 고려하여, sharetable.loadfile 로 생성한 테이블의 사용을 추천한다. sharetable.loadtable 은 직렬화화 복사를 거치며, 아주 큰 표에 있어, 이 과정은 매우 긴시간을 필요로 한다.
注 2：可以多次 load 同一个 filename 的表，这样的话，对应的 table 会被更新。使用这张表的服务需要调用 update 更新。
주 2: 동일한 filename 의 표를 여러번 load 할수 있으먀, 이럴경우, 대응하는 table 은 갱신된다. 이 표를 사용하는 서비스는 update 를 호출하여 갱신해야 한다.
注 3 ：一张表一旦被 query 一次，其数据的生命期将一直维持调用 query 的该服务退出。目前没有手段主动消除对一张共享表的引用。 주 3: 표가 일단 query 되면, 이 데이터의 생명주기는 query 를 호출한 서비스가 종료될때 까지 유지된다. 현재는 테이블에 대한 인용을 자발적으로 삭제할 수단이 없다.
以下还有一些过去曾经出现过的类似模块，仅仅因为兼容目的，暂时还在仓库中存在。
아래는 이전에 있었던 비슷한종류의 모듈이다, 호환성을위함이며, 잠시 라이브러리중에 존재한다.
ShareData 当大量的服务可能需要共享一大块并不太需要更新的结构化数据，每个服务却只使用其中一小部分。你可以设想成，这些数据在开发时就放在一个数据仓库中，各个服务按需要检索出需要的部分。
整个工程需要的数据仓库可能规模庞大，每个服务却只需要使用其中一小部分数据，如果每个服务都把所有数据加载进内存，服务数量很多时，就因为重复加载了大量不会触碰的数据而浪费了大量内存。在开发期，却很难把数据切分成更小的粒度，因为很难时刻根据需求的变化重新切分。
如果使用 DataCenter 这种中心式管理方案，却无法避免每次在检索数据时都要进行一次 RPC 调用，性能或许无法承受。
sharedata 模块正是为了解决这种需求而设计出来的。sharedata 只支持在同一节点内（同一进程下）共享数据，如果需要跨节点，需要自行同步处理。
local sharedata = require “skynet.sharedata” 可以引入这个模块。
sharedata.new(name, value) 在当前节点内创建一个共享数据对象。 value 可以是一张 lua table ，但不可以有环。且 key 必须是字符串或 32bit 正整数。 value 还可以是一段 lua 文本代码，而 sharedata 模块将解析这段代码，把它封装到一个沙盒中运行，最终取得它返回的 table。如果它不返回 table ，则采用它的沙盒全局环境。 如果 value 是一个以 @ 开头的字符串，这个字符串会被解释为一个文件名。sharedata 模块将加载该文件名指定的文件。 sharedata.update(name, value) 更新当前节点的共享数据对象。 sharedata.delete(name) 删除当前节点的共享数据对象。 sharedata.query(name) 获取当前节点的共享数据对象。 一旦 query 到一个共享数据对象，你可以像普通 lua 表那样读取其中的数据，但禁止改写。把其中的分支赋值给 local 变量是安全的，但如果你把最终的叶节点的值取出来后，就不可能被数据源的 update 操作更新了。所以，一般你需要持有至少一级表，每次用它来索引其下的数据。
注意: query 到一个对象后，除非该对象在系统中被 delete ，暂没有任何手段可以清除本地服务中的代理对象。
一旦有人调用 sharedata.update ，所有持有这个对象的服务都会自动去数据源头更新数据。但由于这是一个并行的过程，更新并不保证立刻生效。但使用共享数据的读取方一定能在同一个时间片（单次 skynet 消息处理过程）访问到同一版本的共享数据。
更新过程是惰性的，如果你持有一个代理对象，但在更新数据后没有访问里面的数据，那么该代理对象会一直持有老版本的数据直到第一次访问。这个行为的副作用是：老版本的 C 对象会一直占用内存。如果你需要频繁更新数据，那么，为了加快内存回收，可以通知持有代理对象的服务在更新后，主动调用 sharedata.flush() 。
sharedata 是基于共享内存工作的，且访问共享对象内的数据并不会阻塞当前的服务。所以可以保证不错的性能，并节省大量的内存。
sharedata 的缺点是更新一次的成本非常大，所以不适合做服务间的数据交换。你可以考虑它的替代品：stm 模块。
sharedata 的实现是将原来的数据存储在自定义的table中，并在访问上保持原来的层级结构。自定义的table是一个userdata，其它lua VM通过自定义table的指针访问自定义table中的内容。corelib.lua中定义了userdata的元表。元表中包含__index、__len、__pairs等方法，使得访问userdata像访问原有数据一样。
如果你仅仅想利用 sharedata 模块分发配置表数据，而不关心自动更新数据、共享一部分内存。那么可以使用更高效的接口：
sharedata.deepcopy(name, keys, …) 这个 api 会获得 name 对应的数据表，并根据你需要的 key 将数据做一次深拷贝，生成一个 lua table 。这样访问的效率更高。例如：sharedata.deepcopy(“foobar”, “x”, “y”) 会返回 foobar.x.y 的内容。
STM STM (Software transactional memory) 模块同样基于共享内存，所以也只能用于同一个 skynet 节点内。它是一个试验性模块，不一定比消息传递的方式更好。只是提供一个新思路来进行同一节点内的服务间数据交换。
因为它不经过 skynet 的消息投递，信息传递的时效性比消息投递要好一些。但由于依旧需要在不同的 lua vm 间交换数据，序列化（使用 skynet.pack 和 skynet.unpack）必不可少。因为绕过了消息投递，它还可以用于广播。多个读取者可以同时去读一个写入者更新的数据。
stm 是以一个 C 编写的 lua 模块形式提供的。
local stm = require “skynet.stm” 可以引入这个模块。由于 api 多是操作 C 指针，所以调用其中的 api 上需要小心（否则会有内存泄露）。
stm.new(pointer, size) 可以生成一个共享对象，生成者可以改写这个对象。pointer/size 是一个 C 指针以及长度。skynet.pack 可以正确生成它们。它返回一个 stmobj ，是一个 userdata ，lua 的 gc 会正确的回收它引用的内存。 stm.copy(stmobj) 可以从一个共享对象中生成一份读拷贝。它返回一个 stmcopy ，是一个 lightuserdata 。通常一定要把这个 lightuserdata 传到需要读取这份数据的服务。随意丢弃这个指针会导致内存泄露。注：一个拷贝只能供一个读取者使用，你不可以把这个指针传递给多个服务。如果你有多个读取者，为每个人调用 copy 生成一份读拷贝。 stm.newcopy(stmcopy) 把一个 C 指针转换为一份读拷贝。只有经过转换，stm 才能正确的管理它的生命期。 持有 stmobj ，则是这个共享对象的写入者。你可以用 stmobj(pointer, size) 的方式更新其中携带的信息。（这个 userdata 重载了 call 方法）。
持有 stmcopy ，则是这个共享对象的读取者。stmcpy 是用 stm.copy 生成的那个指针，传递给 stm.newcopy 构造出来的。你可以用 stmcopy(function (pointer, size [,ud]) … end [,ud]) 的方式读出其中的数据。如果数据没有更新，将返回 false ；否则，将更新过的数据指针 ponter 以及长度，传递给传入的反序列化函数，并返回 true 以及反序列化函数的结果。
test/teststm.lua 是一个简单的使用范例。
ShareMap sharemap 是对 stm 的简单应用。你可以用 sharemap 创建一个对象负责读写一张预定义的数据结构（使用 sproto 描述结果）。然后构造出读对象传递给其它服务。
当读写方修改了数据内容后，可以通过调用 commit 将修改后的副本同步给所有读取方。而读取方则需要主动调用 update 获得最新副本。
test/testsm.lua 是一个简单的使用范例。
注意：如果需要同步的数据结构比较大，这种方式的成本也会增加。因为每次 commit 都会全量序列化整个结构