异步化,高并发大杀器

今天来聊聊如何让项目异步化的一些事。

1.同步和异步,阻塞和非阻塞

同步和异步,阻塞和非阻塞, 这个几个词已经是老生常谈,当时常常还是有很多同学分不清楚,以为同步肯定就是阻塞,异步肯定就是非阻塞,其他他们不是一回事。

同步和异步关注的是结果消息的通信机制

  • 同步:同步的意思就是调用方需要主动等待结果的返回

  • 异步:异步的意思就是不需要主动等待结果的返回,而是通过其他手段比如,状态通知,回调函数等。

阻塞和非阻塞主要关注的是等待结果返回调用方的状态

  • 阻塞:是指结果返回之前,当前线程被挂起,不做任何事

  • 非阻塞:是指结果在返回之前,线程可以做一些其他事,不会被挂起。

可以看见同步和异步,阻塞和非阻塞主要关注的点不同,有人会问同步还能非阻塞,异步还能阻塞?当然是可以的,下面为了更好的说明他们的组合之间的意思,用几个简单的例子说明: 1.同步阻塞:同步阻塞基本也是编程中最常见的模型,打个比方你去商店买衣服,你去了之后发现衣服卖完了,那你就在店里面一直等,期间不做任何事(包括看手机),等着商家进货,直到有货为止,这个效率很低。

2.同步非阻塞:同步非阻塞在编程中可以抽象为一个轮询模式,你去了商店之后,发现衣服卖完了,这个时候不需要傻傻的等着,你可以去其他地方比如奶茶店,买杯水,但是你还是需要时不时的去商店问老板新衣服到了吗。

3.异步阻塞:异步阻塞这个编程里面用的较少,有点类似你写了个线程池,submit然后马上future.get(),这样线程其实还是挂起的。有点像你去商店买衣服,这个时候发现衣服没有了,这个时候你就给老板留给电话,说衣服到了就给我打电话,然后你就守着这个电话,一直等着他响什么事也不做。这样感觉的确有点傻,所以这个模式用得比较少。

4.异步非阻塞:异步非阻塞这也是现在高并发编程的一个核心,也是今天主要讲的一个核心。好比你去商店买衣服,衣服没了,你只需要给老板说这是我的电话,衣服到了就打。然后你就随心所欲的去玩,也不用操心衣服什么时候到,衣服一到,电话一响就可以去买衣服了。

2.同步阻塞 PK 异步非阻塞

上面已经看到了同步阻塞的效率是多么的低,如果使用同步阻塞的方式去买衣服,你有可能一天只能买一件衣服,其他什么事都不能干,如果用异步非阻塞的方式去买,买衣服只是你一天中进行的一个小事。

我们把这个映射到我们代码中,当我们的线程发生一次rpc调用或者http调用,又或者其他的一些耗时的IO调用,发起之后,如果是同步阻塞,我们的这个线程就会被阻塞挂起,直到结果返回,试想一下如果IO调用很频繁那我们的CPU使用率其实是很低很低。正所谓是物尽其用,既然CPU的使用率被IO调用搞得很低,那我们就可以使用异步非阻塞,当发生IO调用时我并不马上关心结果,我只需要把回调函数写入这次IO调用,我这个时候线程可以继续处理新的请求,当IO调用结束结束时,会调用回调函数。而我们的线程始终处于忙碌之中,这样就能做更多的有意义的事了。

这里首先要说明的是,异步化不是万能,异步化并不能缩短你整个链路调用时间长的问题,但是他能极大的提升你的最大qps。一般我们的业务中有两处比较耗时:

  • cpu: cpu耗时指的是我们的一般的业务处理逻辑,比如一些数据的运算,对象的序列化。这些异步化是不能解决的,得需要靠一些算法的优化,或者一些高性能框架。

  • iowait: io耗时就像我们上面说的,一般发生在网络调用,文件传输中等等,这个时候线程一般会挂起阻塞。而我们的异步化通常用于解决这部分的问题。

3.哪些可以异步化?

上面说了异步化是用于解决IO阻塞的问题,而我们一般项目中可以使用异步化如下:

下面我会从上面几个方面进行异步化的介绍.

4.servlet异步化

对于Java开发程序员来说servlet并不陌生吧,在项目中不论你使用struts2,还是使用的springmvc,本质上都是封装的servlet。但是我们的一般的开发,其实都是使用的同步阻塞模式如下: 异步化,高并发大杀器

上面的模式优点在于编码简单,适合在项目启动初期,访问量较少,或者是CPU运算较多的项目

缺点在于,业务逻辑线程和servlet容器线程是同一个,一般的业务逻辑总得发生点IO,比如查询数据库,比如产生RPC调用,这个时候就会发生阻塞,而我们的servlet容器线程肯定是有限的,当servlet容器线程都被阻塞的时候我们的服务这个时候就会发生拒绝访问,线程不然我当然们可以通过增加机器的一系列手段来解决这个问题,但是俗话说得好靠人不如靠自己,靠别人替我分担请求,还不如我自己搞定。所以在servlet3.0之后支持了异步化,我们采用异步化之后就会变成如下: 异步化,高并发大杀器

在这里我们采用新的线程处理业务逻辑,IO调用的阻塞就不会影响我们的serlvet了,实现异步serlvet的代码也比较简单,如下:

实现serlvet的关键在于http采取了长连接,也就是当请求打过来的时候就算有返回也不会关闭,因为可能还会有数据,直到返回关闭指令。 AsyncContext ac=req.startAsync(); 用于获取异步上下文,后续我们通过这个异步上下文进行回调返回数据,有点像我们买衣服的时候,给老板一个电话,而这个上下文也是一个电话,当有衣服到的时候,也就是当有数据准备好的时候就可以打电话发送数据了。 ac.complete(); 用来进行长链接的关闭。

## 4.1springmvc异步化 现在其实很少人来进行serlvet编程,都是直接采用现成的一些框架,比如struts2,springmvc。下面介绍下使用springmvc如何进行异步化:

  • 首先确认你的项目中的Servlet是3.0以上的!!,其次springMVC4.0+

  • web.xml头部声明,必须要3.0,filter和serverlet设置为异步

  • 使用springmvc封装了servlet的AsyncContext,使用起来比较简单。以前我们同步的模式的Controller是返回额ModelAndView,而异步模式直接生成一个defrredResult(支持我们超时扩展)即可保存上下文,下面给出如何和我们HttpClient搭配的简单demo

注意: 在serlvet异步化中有个问题是filter的后置结果处理,没法使用,对于我们一些打点,结果统计直接使用serlvet异步是没法用的。在springmvc中就很好的解决了这个问题,springmvc采用了一个比较取巧的方式通过请求转发,能让请求再次过滤器。但是又引入了新的一个问题那就是过滤器会处理两次,这里可以通过SpringMVC源码中自身判断的方法,我们可以在filter中使用下面这句话来进行判断是不是属于springmvc转发过来的请求,从而不处理filter的前置事件,只处理后置事件:

5.全链路异步化

上面我们介绍了serlvet的异步化,相信细心的同学都看出来似乎并没有解决根本的问题,我的IO阻塞依然存在,只是换了个位置而已,当IO调用频繁同样会让业务线程池快速变满,虽然serlvet容器线程不被阻塞,但是这个业务依然会变得不可用。

异步化,高并发大杀器

那么怎么才能解决上面的问题呢?答案就是全链路异步化,全链路异步追求的是没有阻塞,打满你的CPU,把机器的性能压榨到极致模型图如下:

异步化,高并发大杀器 具体的NIO client到底做了什么事呢,具体如下面模型:

异步化,高并发大杀器

上面就是我们全链路异步的图了(部分线程池可以优化)。全链路的核心在于只要我们遇到IO调用的时候,我们就可以使用NIO,从而避免阻塞,也就解决了之前说的业务线程池被打满得到尴尬场景。

5.1远程调用异步化

我们一般远程调用使用rpc或者http。对于rpc来说一般thrift,http,motan等支持都异步调用,其内部原理也都是采用事件驱动的NIO模型,对于http来说一般的apachehttpclient和okhttp也都提供了异步调用。 下面简单介绍下Http异步化调用是怎么做的: 首先来看一个例子:

下面给出httpAsync的整个类图:

异步化,高并发大杀器

对于我们的HTTPAysncClient 其实最后使用的是InternalHttpAsyncClient,在InternalHttpAsyncClient中有个ConnectionManager,这个就是我们管理连接的管理器,而在httpAsync中只有一个实现那就是PoolingNHttpClientConnectionManager,这个连接管理器中有两个我们比较关心的一个是Reactor,一个是Cpool。

  • Reactor :所有的Reactor这里都是实现了IOReactor接口。在PoolingNHttpClientConnectionManager中会有拥有一个Reactor,那就是DefaultConnectingIOReactor,这个DefaultConnectingIOReactor,负责处理Acceptor。在DefaultConnectingIOReactor有个excutor方法,生成IOReactor也就是我们图中的BaseIOReactor,进行IO的操作。这个模型就是我们上面的1.2.2的模型

  • CPool :在PoolingNHttpClientConnectionManager中有个CPool,主要是负责控制我们连接,我们上面所说的maxTotal和defaultMaxPerRoute,都是由其进行控制,如果每个路由的满了他会断开最老的一个链接,如果总共的total满了他会放入leased队列,释放空间的时候就会将其重新连接。

5.2数据库调用异步化

对于数据库调用一般的框架并没有提供异步化的方法,这里推荐自己封装或者使用网上开源的,这里我们公司有个开源的 https://github.com/ainilife/zebra-dao/blob/master/README_ZH.md 能很好的支持异步化

6.最后

异步化并不是高并发的银弹,但是有了异步化的确能提高你机器的qps,吞吐量等等。上述讲的一些模型如果能合理的做一些优化,然后进行应用,相信能对你的服务有很大的帮助的。

想要获取更多信息请关注我的公众号吧

异步化,高并发大杀器

原文 

https://mp.weixin.qq.com/s/RFh2uePvSq_tnz93n4Alrw

本站部分文章源于互联网,本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载,为网友免费提供。如有著作权人或出版方提出异议,本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们,以便我们及时纠正。

PS:推荐一个微信公众号: askHarries 或者qq群:474807195,里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多

转载请注明原文出处:Harries Blog™ » 异步化,高并发大杀器

赞 (0)
分享到:更多 ()

评论 0

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址