【转】聊聊java高并发系统之异步非阻塞

[京东技术]声明：本文转载自微信公众号“开涛的博客”，转载务必声明。

 

在做电商系统时，流量入口如首页、活动页、商品详情页等系统承载了网站的大部分流量，而这些系统的主要职责包括聚合数据拼装模板、热点统计、缓存、下游功能降级开关、托底数据等等。其中聚合数据需要调用其它多个系统服务获取数据、拼装数据/模板然后返回给前端，聚合数据来源主要有依赖系统/服务、缓存、数据库等；而系统之间的调用可以通过如http接口调用（如HttpClient）、SOA服务调用（如dubbo、thrift）等等。

 

在Java中，如使用Tomcat，一个请求会分配一个线程进行请求处理，该线程负责获取数据、拼装数据或模板然后返回给前端；在同步调用获取数据接口的情况下（等待依赖系统返回数据），整个线程是一直被占用并阻塞的。如果有大量的这种请求，每个请求占用一个线程，但线程一直处于阻塞，降低了系统的吞吐量，这将导致应用的吞吐量下降；我们希望在调用依赖的服务响应比较慢，此时应该让出线程和CPU来处理下一个请求，当依赖的服务返回了再分配相应的线程来继续处理。而这应该有更好的解决方案：异步/协程。而Java是不支持协程的（虽然有些Java框架说支持，但还是高层API的封装），因此在Java中我们还可以使用异步来提升吞吐量。目前java一些开源框架（HttpClient\HttpAsyncClient、dubbo、thrift等等）大部分都支持。

 

几种调用方式

同步阻塞调用

即串行调用，响应时间为所有服务的响应时间总和；

 

半异步(异步Future)

线程池，异步Future，使用场景：并发请求多服务，总耗时为最长响应时间；提升总响应时间，但是阻塞主请求线程，高并发时依然会造成线程数过多，CPU上下文切换；

 

全异步(Callback)

Callback方式调用，使用场景：不考虑回调时间且只能对结果做简单处理，如果依赖服务是两个或两个以上服务，则不能合并两个服务的处理结果；不阻塞主请求线程，但使用场景有限。

 

异步回调链式编排

异步回调链式编排（JDK8 CompletableFuture），使用场景：其实不是异步调用方式，只是对依赖多服务的Callback调用结果处理做结果编排，来弥补Callback的不足，从而实现全异步链式调用。

 

接下来看看如何设计利用全异步Callback调用和异步回调链式编排处理结果来实现全异步系统设计。

 

同步阻塞调用

public class Test {

   public static void main(String[] args) throws Exception {

       RpcService rpcService = new RpcService();

       HttpService httpService = new HttpService();

       //耗时10ms

       Map<String, String> result1 = rpcService.getRpcResult();

       //耗时20ms

       Integer result2 = httpService.getHttpResult();

       //总耗时30ms

    }

   static class RpcService {

       Map<String, String> getRpcResult() throws Exception {

           //调用远程方法（远程方法耗时约10ms，可以使用Thread.sleep模拟）

       }

    }

   static class HttpService {

       Integer getHttpResult() throws Exception {

           //调用远程方法（远程方法耗时约20ms，可以使用Thread.sleep模拟）

           Thread.sleep(20);

           return 0;

       }

    }

}

 

半异步(异步Future)

public class Test {

   final static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

   public static void main(String[] args) {

       RpcService rpcService = new RpcService();

       HttpService httpService = new HttpService();

       Future<Map<String, String>> future1 = null;

       Future<Integer> future2 = null;

       try {

           future1 = executor.submit(() -> rpcService.getRpcResult());

           future2 = executor.submit(() -> httpService.getHttpResult());

           //耗时10ms

           Map<String, String> result1 = future1.get(300, TimeUnit.MILLISECONDS);

           //耗时20ms

           Integer result2 = future2.get(300, TimeUnit.MILLISECONDS);

           //总耗时20ms

       } catch (Exception e) {

           if (future1 != null) {

                future1.cancel(true);

           }

           if (future2 != null) {

                future2.cancel(true);

           }

           throw new RuntimeException(e);

       }

    }

   static class RpcService {

       Map<String, String> getRpcResult() throws Exception {

           //调用远程方法（远程方法耗时约10ms，可以使用Thread.sleep模拟）

       }

    }

   static class HttpService {

       Integer getHttpResult() throws Exception {

           //调用远程方法（远程方法耗时约20ms，可以使用Thread.sleep模拟）

       }

    }

}

 

全异步(Callback)

public class AsyncTest {

public staticHttpAsyncClient httpAsyncClient;

   public static CompletableFuture<String> getHttpData(String url) {

       CompletableFuture asyncFuture = new CompletableFuture();

       HttpPost post = new HttpPost(url);

       HttpAsyncRequestProducer producer = HttpAsyncMethods.create(post);

       AsyncCharConsumer<HttpResponse> consumer = newAsyncCharConsumer<HttpResponse>() {

            HttpResponse response;

           protected HttpResponse buildResult(final HttpContext context) {

                return response;

           }

…...

       };

       FutureCallback callback = new FutureCallback<HttpResponse>() {

           public void completed(HttpResponse response) {

               asyncFuture.complete(EntityUtils.toString(response.getEntity()));

           }

…...

       };

       httpAsyncClient.execute(producer, consumer, callback);

       return asyncFuture;

    }

 

   public static void main(String[] args) throws Exception {

       AsyncTest.getHttpData("网页链接);

       Thread.sleep(1000000);

    }

}

 

本示例使用HttpAsyncClient演示。

 

异步回调链式编排

CompletableFuture提供了50多个API，可以满足所需的各种场景的异步处理的编排，在此列举三个场景：

 

场景1：三个服务并发异步调用，返回CompletableFuture，不阻塞主线程；

方法test1：

   public static void test1() throws Exception {

       HelloClientDemoTest service = new HelloClientDemoTest();

       /**

        * 场景1 两个以上服务并发异步调用，返回CompletableFuture,不阻塞主线程

        * 并且两个服务也是异步非阻塞调用

        */

       CompletableFuture future1 = service.getHttpData("网页链接);

       CompletableFuture future2 = service.getHttpData("网页链接);

       CompletableFuture future3 =service.getHttpData("网页链接);

       List<CompletableFuture> futureList = Lists.newArrayList(future1,future2, future3);

       CompletableFuture<Void> allDoneFuture =CompletableFuture.allOf(futureList.toArray(newCompletableFuture[futureList.size()]));

       CompletableFuture<String> future4 =allDoneFuture.thenApply(v -> {

            List<Object> result =futureList.stream().map(CompletableFuture::join)

                   .collect(Collectors.toList());

            //注意顺序

            String result1 = (String)result.get(0);

            String result2 = (String)result.get(1);

            String result3 = (String)result.get(2);

            //处理业务....

            return result1 + result2 + result3;

        }).exceptionally(e -> {

            //e.printStackTrace();

            return "";

        });

       //返回

    }

 

场景2、两个服务并发异步调用，返回CompletableFuture，不阻塞主线程；

方法test2：

   public void test2() throws Exception {

       HelloClientDemoTest service = new HelloClientDemoTest();

       /**

        * 场景2 两个接口并发异步调用，返回CompletableFuture,不阻塞主线程

        * 并且两个服务也是异步非阻塞调用

        */

       CompletableFuture future1 = service.getHttpData("网页链接);

       CompletableFuture future2 =service.getHttpData("网页链接);

       CompletableFuture future3 =future1.thenCombine(future2, (f1, f2) -> {

            //处理业务....

            return f1 + "," + f2;

        }).exceptionally(e -> {

            return "";

        });

       //返回

    }

 

场景3、两个服务，并发异步调用两个服务，并且一个服务的结果返回后再次调用另一服务，然后将三个结果后并处理，返回CompletableFuture，整个处理过程中不阻塞任何线程；

方法test3：

    publicvoid test3() throws Exception {

       HelloClientDemoTest service = new HelloClientDemoTest();

       /**

        * 场景3 两请求依赖调用，然后与另一服务结果组合处理，返回CompletableFuture,不阻塞主线程

        * 并且两个服务也是异步非阻塞调用

        */

        CompletableFuture future1 = service.getHttpData("网页链接);

        CompletableFuture future2 = service.getHttpData("网页链接);

        CompletableFuture<String> future3= future1.thenApply((param) -> {

            CompletableFuture future4 =service.getHttpData("网页链接);

            return future4;

        });

        CompletableFuture future5 =future2.thenCombine(future3, (f2, f3) -> {

            //....处理业务

            return f2 + "," + f3;

        }).exceptionally(e -> {

            return "";

        });

        //返回future5

    }

 

全异步Web系统设计

主要技术：servlet3，JDK8 CompletableFuture，支持异步Callback调用的RPC框架。

 

先看一下处理流程图：

servlet3：Servlet 接收到请求之后，可能首先需要对请求携带的数据进行一些预处理；接着，Servlet 线程将请求转交给一个异步线程来执行业务处理，线程本身返回至容器。针对业务处理较耗时的情况，这将大大减少服务器资源的占用，并且提高并发处理速度。servlet3可参考商品详情页系统的Servlet3异步化实践，结合其中讲解的servlet3整合：

public void submitFuture(finalHttpServletRequest req, final Callable<CompletableFuture> task) throwsException{

       final String uri = req.getRequestURI();

       final Map<String, String[]> params = req.getParameterMap();

       final AsyncContext asyncContext = req.startAsync();

       asyncContext.getRequest().setAttribute("uri", uri);

       asyncContext.getRequest().setAttribute("params", params);

       asyncContext.setTimeout(asyncTimeoutInSeconds * 1000);

       if(asyncListener != null) {

           asyncContext.addListener(asyncListener);

       }

       CompletableFuture future = task.call();

       future.thenAccept(result -> {

           HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse)asyncContext.getResponse();

           try {

                if(result instanceof String) {

                    byte[] bytes = new byte[0];

                    if (StringUtils.isBlank(result)){

                       resp.setContentType("text/html;charset=gbk");

                       resp.setContentLength(0);

                    } else {

                        bytes =result.getBytes("GBK");

                    }

                   //resp.setBufferSize(bytes.length);

                   resp.setContentType("text/html;charset=gbk");

                   if(StringUtils.isNotBlank(localIp)) {

                       resp.setHeader("t.ser", localIp);

                    }

                   resp.setContentLength(bytes.length);

                   resp.getOutputStream().write(bytes);

                } else {

                    write(resp,JSONUtils.toJSON(result));

                }

           } catch (Throwable e) {

               resp.setStatus(HttpServletResponse.SC_INTERNAL_SERVER_ERROR); //程序内部错误

                try {

                    LOG.error("get infoerror, uri : {},  params : {}", uri,JSONUtils.toJSON(params), e);

                } catch (Exception ex) {

                }

           } finally {

                asyncContext.complete();

           }

       }).exceptionally(e -> {

           asyncContext.complete();

           return null;

       });

}

 

另外还有Java中协程库Quasar，可参考《Java的纤程库 - Quasar》，目前没有在应用中使用并在测试FiberHttpServlet的时候遇到很多坑，日后把Quasar自如运用后形成日记，希望能结实更多的朋友一起研究，踩坑。

 

作者介绍：孙伟，目前负责京东商品详情页统一服务系统，写过java，写过ngx_lua，还写过storm等，喜欢学习研究新事物。