背景
前段时间在做应用的性能优化时，分析了下整体请求，profile看到90%的时间更多的是一些外部服务的I/O等待，cpu利用率其实不高，在10%以下。 单次请求的响应时间在50ms左右，所以tps也不会太高，测试环境压力测试过程，受限于环境因素撑死只能到200tps，20并发下。
I/O
- nas上文件 (共享文件存储)
- output/xxx (磁盘文件)
- memcache client / cat client (cache服务)
- database (oracle , mysql) (数据库)
- dubbo client (外部服务)
- search client (搜索引擎)
思路
正因为考虑到I/O阻塞，长的外部环境单个请求处理基本都是在几十ms，刚开始的第一个思路是页面做ajax处理。
使用ajax的几个缺陷：
- 功能代码需进行重构，按照页面需求进行分块处理。 一次ajax请求返回一块的页面数据
- 数据重复请求。因为代码是分块，两次ajax中获取的member对象等，可能就没法共用，会造成重复请求。
- ajax加载对seo不优化，公司还是比较注重seo，因为这会给客户带来流量价值，而且是免费的流量。
- ajax技术本身存在一些磕磕碰碰的点： 跨域问题，返回数据问题，超时处理等。
- ajax处理需要有嵌入性，每个开发都需要按照ajax特有的规范或者机制进行编码，有一定的约束
顺着ajax的思路，是否有一种方式可以很好的解决I/O阻塞，并且又尽量的透明化，也不存在ajax如上的一些问题。
所以就有了本文的异步并行加载机制的研究。原理其实和ajax的有点类似：
一般ajax的请求：
- request就代表html页面的一次渲染过程
- 首先给页面的一块区域渲染一块空的div id=A内容和一块div id=B的内容
- 浏览器继续渲染页面的其他内容
- 在页面底部执行具体的js时，发起div id=A的请求，等A返回后填充对应的div内容，发起div id=B的请求，返回后同样填充。
说明：不同浏览器有不同的机制，默认执行js都是串行处理。
看一下异步并行机制的设计时序图：
说明： 结合ajax的思路，异步并行加载机制在原理设计上有点不同，就是针对ajax的请求发起都是并行的。
引入的问题：
但同样，引入并行加载的设计后，需要考虑的一个点就是如果A和B的数据之间是有一定的依赖关系时怎么处理。
例子
if(modelA.isOk()){//先依赖modelA的请求
modelB.getXXX()
}
解释下依赖关系，帖子中很多人理解上有一些偏差。
B服务依赖A，指B服务的请求发起或者请求参数，取决于A的返回的结果。 那假定这个A返回结果是一个pojo bean，那依赖结果的概念是指依赖bean具体的属性。因为你直接依赖A，那只能是if(modelA == null)这样的一种关系， 一般更多情况是说我要看下if(modelA.level = 'PM')
一种解决思路：
半自动化处理。 任何异步并行加载的时机点，全都取决于代码编写的顺序。 如果有依赖关系的存在，比如例子中的B依赖A的结果，则B会阻塞等待至A的结果返回，最后A和B的处理就又回归到一个有顺序序的请求处理。
最后从技术实现上看：
从技术实现上说，在调用serviceA获取结果的时，我会直接返回一个假的LazyLoad产生的mock对象。此时对应的属性值全为null，在你具体依赖到该modelA的属性数据时，就会有一个阻塞等待，转为串行的过程。
例子：
ModelA modelA = serviceA.getModel(); //1. 异步发起请求
ModelB modelB = serviceB.getModel(); //2. 异步发起请求
// 3. 此时serviceA和serviceB都在各自并行的加载model
if(modelA.isOk()){//4. 此时依赖了modelA的结果，阻塞等待modeA的异步请求的返回
ModelC modelC = servicec.getModel(); //5. 异步发起请求
}
// 6. 此时serviceB和serviceC都在各自并行的加载model
......
modelB.xxxx() //7. 数据处理，modelB已经异步加载完成，此时不会阻塞等结果了
modelC.xxxx() //8. 数据处理，modelB已经异步加载完成，此时不会阻塞等结果了
来看个对比图：
很明显，一次request请求总的响应时间就等于最长的依赖关系请求链的相应时间。
(业务层)异步并行机制的优点：
- 继承了ajax异步加载的优点
- 增加了并行加载的特性
相比于ajax的其他优势：
- 同时不会对页面seo有任何的影响，页面输出时都是一次性输出html页面
- 减少了ajax异步发起的http请求
- 两块代码的资源不会存在重复请求，允许进行资源共享
实现
说明：
- 原本服务service。 这个不用多解释，就是原本存在的一些需要被代理的对象，比如DAO，rpc调用客户端等。
- 代理参数设置。 比如设置一些超时时间等
- 并行执行容器。 一个多线程处理的容器，执行并行加载
- 代理服务。 对服务service的一个包装过后的代理对象
- 代理服务Model 。 代理对象根据客户端的一些请求返回对应的代理Model，用于代理控制。
- AsyncLoadProxy就是模型中对应的代理服务
- AsyncLoadConfig就是模型中对应的代理参数设置
- AsyncLoadExecutor就是模型中对应的并行执行容器。
- AsyncLoadEnhanceProxy是目前代理服务的一种技术实现，基于cglib的动态代理。后续可以研究下javassist技术，据说性能上比cglib要高。
- AsyncLoadMethodMatch是针对参数设置的一个细化，类似于spring的aop的切面点(PointCut)的概念，在具体的切面上执行异步并行加载机制。
- AsyncLoadExecutor目前是采用了jdk1.5中cocurrent包的pool池技术。支持两个队列设置：running队列，就绪队列。 针对就绪队列满了后，提供REJECT(拒绝后续请求)/BLOCK(阻塞等待队列有空位置)两种处理模式。
// 初始化config
AsyncLoadConfig config = new AsyncLoadConfig(3 * 1000l);
// 初始化executor
AsyncLoadExecutor executor = new AsyncLoadExecutor(10, 100);
executor.initital();
// 初始化proxy
AsyncLoadEnhanceProxy<AsyncLoadTestService> proxy = new AsyncLoadEnhanceProxy<AsyncLoadTestService>();
proxy.setService(asyncLoadTestService);
proxy.setConfig(config);
proxy.setExecutor(executor);
// 执行测试
AsyncLoadTestService service = proxy.getProxy();
AsyncLoadTestModel model1 = service.getRemoteModel("first", 1000); // 每个请求sleep 1000ms
AsyncLoadTestModel model2 = service.getRemoteModel("two", 1000); // 每个请求sleep 1000ms
AsyncLoadTestModel model3 = service.getRemoteModel("three", 1000); // 每个请求sleep 1000ms
long start = 0, end = 0;
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println(model1.getDetail());
end = System.currentTimeMillis();
want.number(end - start).greaterThan(500l); // 第一次会阻塞, 响应时间会在1000ms左右
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println(model2.getDetail());
end = System.currentTimeMillis();
want.number(end - start).lessThan(500l); // 第二次不会阻塞，因为第一个已经阻塞了1000ms，并行加载已经完成
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println(model3.getDetail());
end = System.currentTimeMillis();
want.number(end - start).lessThan(500l); // 第三次也不会阻塞，因为第一个已经阻塞了1000ms，并行加载已经完成
// 销毁executor
executor.destory();
一些扩展
扩展一：AsyncLoadFactoryBean
类似于spring的ProxyFactoryBean的概念，基于spring FactoryBean接口实现。
配置事例：
<!-- 并行加载容器--> <bean id="asyncLoadExecutor" class="com.alibaba.tpolps.common.asyncload.AsyncLoadExecutor" init-method="initital" destroy-method="destory"> <property name="poolSize" value="10" /> <!-- 并行线程数 --> <property name="acceptCount" value="100" /> <!-- 就绪队列长度 --> <property name="mode" value="REJECT" /> <!-- 就绪队列满了以后的处理模式 --> </bean> <bean id="asyncLoadMethodMatch" class="com.alibaba.tpolps.common.asyncload.impl.AsyncLoadPerl5RegexpMethodMatcher" > <property name="patterns"> <list> <value>(.*)RemoteModel(.*)</value> </list> </property> <property name="excludedPatterns"> <!-- 排除匹配方法 --> <list> <value>(.*)listRemoteModel(.*)</value> </list> </property> <property name="excludeOveride" value="false" /> </bean> <bean id="asyncLoadConfig" class="com.alibaba.tpolps.common.asyncload.AsyncLoadConfig"> <property name="defaultTimeout" value="3000" /> <property name="matches"> <map> <entry key-ref="asyncLoadMethodMatch" value="2000" /> <!-- 针对每个match设置超时时间 --> </map> </property> </bean> <!-- 异步加载模FactoryBean --> <bean id="asyncLoadTestFactoryBean" class="com.alibaba.tpolps.common.asyncload.impl.spring.AsyncLoadFactoryBean"> <property name="target"> <ref bean="asyncLoadTestService" /> <!-- 指定具体的服务 --> </property> <property name="executor" ref="asyncLoadExecutor" /> <property name="config" ref="asyncLoadConfig" /> </bean>
扩展二： AsyncLoadTemplate
基于模板模式，提供异步并行机制。可以编程方式指定进行异步并行加载的执行单元。 比如针对好几个service的调用合并为一次并行加载。
事例代码：
AsyncLoadTestModel model2 = asyncLoadTemplate.execute(new AsyncLoadCallback<AsyncLoadTestModel>() {
@Override
public AsyncLoadTestModel doAsyncLoad() {
// 总共sleep 2000ms
return asyncLoadTestService.getRemoteModel("ljhtest", 1000);
}
});
System.out.println(model2.getDetail());
思考
- 基于cglib的技术局限，存在一些限制。比如final类，java原始类型等不支持异步并行。一点技术局限性
- 并行加载机制不适合于cpu密集性的应用，针对I/O密集型的应用效果会比较明显，设置好对应的并行加载容器。具体参数需要细细斟酌，进行相关的压力测试和分析。
- 对开发的一个嵌入性，需要考虑对应的Timeout机制，比如异常处理等。同样，我们也可以设置没有timeout(个人不太建议)
最后
具体的代码可以访问： https://github.com/agapple/asyncload
ps : 大家有兴趣或者有更好的一些想法，可以一起讨论下。 至于其他语言的异步并行加载方案也可以一并讨论下，小成本大收益，何乐而不为呢！
说明一下：(2月24号新增的内容)
设计的初衷是追求尽量少的嵌入性，尽可能的对业务开发透明。所以会采用字节码增强的方式进行处理。
最理想的情况：
1. 普通开发人员完成业务编码开发，按照正常的方式，不需要关心异步加载这一套。
2. 最后项目的技术经理或者架构师，配置一份xml，决定哪些service的哪几个方法要进行异步并行加载。
3. 项目进入提测，回归测试等。
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