聊聊java高并发系统之异步非阻塞-java阻塞队列

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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("http://www.jd.com"); 
       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("http://www.jd.com"); 
      CompletableFuture future2 = service.getHttpData("http://www.jd.com"); 
      CompletableFuture future3 =service.getHttpData("http://www.jd.com"); 
      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("http://www.jd.com"); 
      CompletableFuture future2 =service.getHttpData("http://www.jd.com"); 
      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("http://www.jd.com"); 
        CompletableFuture future2 = service.getHttpData("http://www.jd.com"); 
        CompletableFuture<String> future3= future1.thenApply((param) -> { 
            CompletableFuture future4 =service.getHttpData("http://www.jd.com"); 
            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：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。

【本文来自51CTO专栏作者张开涛的微信公众号(开涛的博客)，公众号id: kaitao-1234567】

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