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在之前的文章中就讨论过为什么在高并发的情况下,程序会崩溃。主要原因是,在高并发的情况下,有大量用户请求需要程序计算处理,而目前的处理方式是,为每个用户请求分配一个线程,当程序内部因为访问数据库等原因造成线程阻塞时,线程无法释放去处理其他请求,这样就会造成请求堆积,不断消耗资源,最终导致程序崩溃。
这是传统的 Web 应用程序运行期的线程特性。对于一个高并发的应用系统来说,总是同时有很多个用户请求到达系统的 Web 容器。Web 容器为每个请求分配一个线程进行处理,线程在处理过程中,如果遇到访问数据库或者远程服务等操作,就会进入阻塞状态,这个时候,如果数据库或者远程服务响应延迟,就会出现程序内的线程无法释放的情况,而外部的请求不断进来,导致计算机资源被快速消耗,最终程序崩溃。
那么有没有不阻塞线程的编程方法呢?
一、反应式编程
答案就是反应式编程。反应式编程本质上是一种异步编程方案,在多线程(协程)、异步方法调用、异步 I/O 访问等技术基础之上,提供了一整套与异步调用相匹配的编程模型,从而实现程序调用非阻塞、即时响应等特性,即开发出一个反应式的系统,以应对编程领域越来越高的并发处理需求。
人们还提出了一个反应式宣言,认为反应式系统应该具备如下特质:
- 即时响应,应用的调用者可以即时得到响应,无需等到整个应用程序执行完毕。也就是说应用调用是非阻塞的。
- 回弹性,当应用程序部分功能失效的时候,应用系统本身能够进行自我修复,保证正常运行,保证响应,不会出现系统崩溃和宕机的情况。
- 弹性,系统能够对应用负载压力做出响应,能够自动伸缩以适应应用负载压力,根据压力自动调整自身的处理能力,或者根据自身的处理能力,调整进入系统中的访问请求数量。
- 消息驱动,功能模块之间,服务之间,通过消息进行驱动,完成服务的流程。
目前主流的反应式编程框架有 RxJava、Reactor 等,它们的主要特点是基于观察者设计模式的异步编程方案,编程模型采用函数式编程。
观察者模式和函数式编程有自己的优势,但是反应式编程并不是必须用观察者模式和函数式编程。Flower 就是一个纯消息驱动,完全异步,支持命令式编程的反应式编程框架。
下面我们就看看 Flower 如何实现异步无阻塞的调用,以及 Flower 这个框架设计使用了什么样的设计原则与模式。
二、反应式编程框架Flower的基本原理
一个使用 Flower 框架开发的典型 Web 应用的线程特性如下图所示:
当并发用户到达应用服务器的时候,Web 容器线程不需要执行应用程序代码,它只是将用户的 HTTP 请求变为请求对象,将请求对象异步交给 Flower 框架的 Service 去处理,自身立刻就返回。因为容器线程不做太多的工作,所以只需极少的容器线程就可以满足高并发的用户请求,用户的请求不会被阻塞,不会因为容器线程不够而无法处理。相比传统的阻塞式编程,Web 容器线程要完成全部的请求处理操作,直到返回响应结果才能释放线程;使用Flower 框架只需要极少的容器线程就可以处理较多的并发用户请求,而且容器线程不会阻塞。
用户请求交给基于 Flower 框架开发的业务 Service 对象以后,Service 之间依然是使用异步消息通讯的方式进行调用,不会直接进行阻塞式的调用。一个 Service 完成业务逻辑处理计算以后,会返回一个处理结果,这个结果以消息的方式异步发送给它的下一个Service。
传统编程模型的 Service 之间如果进行调用,被调用的Service 在返回之前,调用的 Service 方法只能阻塞等待。而 Flower 的 Service 之间使用了 AKKA Actor 进行消息通信,调用者的 Service 发送调用消息后,不需要等待被调用者返回结果,就可以处理自己的下一个消息了。事实上,这些 Service 可以复用同一个线程去处理自己的消息,也就是说,只需要有限的几个线程就可以完成大量的 Service 处理和消息传输,这些线程不会阻塞等待。
我们刚才提到,通常 Web 应用主要的线程阻塞,是因为数据库的访问导致的线程阻塞。Flower 支持异步数据库驱动,用户请求数据库的时候,将请求提交给异步数据库驱动,立刻就返回,不会阻塞当前线程,异步数据库访问连接远程的数据库,进行真正的数据库操作,得到结果以后,将结果以异步回调的方式发送给 Flower 的 Service 进行进一步的处理,这个时候依然不会有线程被阻塞。
也就是说,使用 Flower 开发的系统,在一个典型的 Web 应用中,几乎没有任何地方会被阻塞,所有的线程都可以被不断地复用,有限的线程就可以完成大量的并发用户请求,从而大大地提高了系统的吞吐能力和响应时间,同时,由于线程不会被阻塞,应用就不会因为并发量太大或者数据库处理缓慢而宕机,从而提高了系统的可用性。
Flower 框架实现异步无阻塞,一方面是利用了 Web 容器的异步特性,主要是 Servlet3.0以后提供的 AsyncContext,快速释放容器线程;另一方面是利用了异步的数据库驱动以及异步的网络通信,主要是 HttpAsyncClient 等异步通信组件。而 Flower 框架内,核心的应用代码之间的异步无阻塞调用,则是利用了 Akka 的 Actor 模型实现。
Akka Actor 的异步消息驱动实现如下:
一个 Actor 向另一个 Actor 进行通讯的时候,当前 Actor 就是一个消息的发送者sender,当它想要向另一个 Actor 进行通讯的时候,就需要获得另一个 Actor 的ActorRef,也就是一个引用,通过引用进行消息通信。而 ActorRef 收到消息以后,会将这个消息放入到目标 Actor 的 Mailbox 里面去,然后就立即返回了。
也就是说一个 Actor 向另一个 Actor 发送消息的时候,不需要另一个 Actor 去真正地处理这个消息,只需要将消息发送到目标 Actor 的 Mailbox 里面就可以了。自己不会被阻塞,可以继续执行自己的操作,而目标 Actor 检查自己的 Mailbox 中是否有消息,如果有消息,Actor 则会在从 Mailbox 里面去获取消息,对消息进行异步的处理,而所有的 Actor会共享线程,这些线程不会有任何的阻塞。
三、反应式编程框架Flower的设计方法
但是直接使用 Actor 进行编程有很多不便,Flower 框架对 Actor 进行了封装,开发者只需要编写一些细粒度的 Service,这些 Service 会被包装在 Actor 里面,进行异步通信。Flower Service 例子如下:
publicclassServiceAimplementsService<Message2>{
@Override
publicObjectprocess(Message2message){
returnmessage.getAge()+1;
}
}
每个 Service 都需要实现框架的 Service 接口的 process 方法,process 方法的输入参数就是前一个 Service process 方法的返回值,这样只需要将 Service 编排成一个流程,Service 的返回值就会变成 Actor 的一个消息,被发送给下一个 Service,从而实现Service 的异步通信。
Service 的流程编排有两种方式,一种方式是编程实现,如下:
getServiceFlow().buildFlow("ServiceA","ServiceB");
表示 ServiceA 的返回值将作为消息发送给 ServiceB,成为 ServiceB 的输入值,这样两个Service 就可以合作完成一些更复杂的业务逻辑。
Flower 还支持可视化的 Service 流程编排,像下面这张图一样编辑流程定义文件,就可以开发一个异步业务处理流程。
那么这个 Flower 框架是如何实现的呢?
Flower 框架的设计也是基于依赖倒置原则。所有应用开发者实现的Service 类都需要包装在 Actor 里面进行异步调用,但是 Actor 不会依赖开发者实现的Service 类,开发者也不会依赖 Actor 类,他们共同依赖一个 Service 接口,这个接口是框架提供的,如上面例子所示。
Actor 与 Service 的依赖倒置关系如下图所示:
每个 Actor 都依赖一个 Service 接口,而具体的 Service 实现类,比如 MyService,则实现这个 Service 接口。在运行期实例化 Actor 的时候,这个接口被注入具体的 Service 实现类,比如 MyService。在 Flower 中,调用 MyService 对象,其实就是给包装MyService 对象的 Actor 发消息,Actor 收到消息,执行自己的 onReceive 方法,在这个方法里,Actor 调用 MyService 的 process 方法,并将 onReceive 收到的 Message 对象当做 process 的输入参数传入。
process 处理完成后,返回一个 Object 对象。Actor 会根据编排好的流程,获取MyService 在流程中的下一个 Service 对应的 Actor,即 nextServiceActor,将 process返回的 Object 对象当做消息发送给这个 nextServiceActor。这样,Service 之间就根据编排好的流程,异步、无阻塞地调用执行起来了。
四、反应式编程框架Flower的落地效果
Flower 框架在部分项目中落地应用,应用效果较为显著,一方面,Flower 可以显著提高系统的性能。这是某个 C# 开发的系统使用 Flower 重构后的 TPS 性能比较,使用 Flower 开发的系统 TPS 差不多是原来 C# 系统的两倍。
另一方面,Flower 对系统可用性也有较大提升,目前常见互联网应用架构如下图:
用户请求通过网关服务器调用微服务完成处理,那么当有某个微服务连接的数据库查询执行较慢时,如图中服务 1,那么按照传统的线程阻塞模型,就会导致服务 1 的线程都被阻塞在这个慢查询的数据库操作上。同样的,网关线程也会阻塞在调用这个延迟比较厉害的服务1 上。
最终的效果就是,网关所有的线程都被阻塞,即使是不调用服务 1 的用户请求也无法处理,最后整个系统失去响应,应用宕机。使用阻塞式编程,实际的压测效果如下,当服务 1响应延迟,出错率大幅飙升的时候,通过网关调用正常的服务 2 的出错率也非常高。
使用 Flower 开发的网关,实际压测效果如下,同样服务 1 响应延迟,出错率极高的情况下,通过 Flower 网关调用服务 2 完全不受影响。
五、总结
事实上,Flower 不仅是一个反应式 Web 编程框架,还是反应式的微服务框架。也就是说,Flower 的 Service 可以远程部署到一个 Service 容器里面,就像我们现在常用的微服务架构一样。Flower 会提供一个独立的 Flower 容器,用于启动一些 Service,这些Service 在启动了以后,会向注册中心进行注册,而且应用程序可以将这些分布式的Service 进行流程编排,得到一个分布式非阻塞的微服务系统。整体架构和主流的微服务架构很像,主要的区别就是 Flower 的服务是异步的,通过流程编排的方式进行服务调用,而不是通过接口依赖的方式进行调用。
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/u/4263597/blog/4460627