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:

• servlet异步化,springmvc异步化
• rpc调用如(dubbo,thrift),http调用异步化
• 数据库调用，缓存调用异步化

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:

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:

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:

1. @WebServlet(name = "WorkServlet",urlPatterns = "/work",asyncSupported =true)
2. public class WorkServlet extends HttpServlet{
3. private static final long serialVersionUID = 1L;
4. @Override
5. protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
6. this.doPost(req, resp);
7. }
9. @Override
10. protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
11. //设置ContentType,关闭缓存
12. resp.setContentType("text/plain;charset=UTF-8");
13. resp.setHeader("Cache-Control","private");
14. resp.setHeader("Pragma","no-cache");
15. final PrintWriter writer= resp.getWriter();
16. writer.println("老师检查作业了");
17. writer.flush();
18. List<String> zuoyes=new ArrayList<String>();
19. for (int i = 0; i < 10; i++) {
20. zuoyes.add("zuoye"+i);;
21. }
22. //开启异步请求
23. final AsyncContext ac=req.startAsync();
24. doZuoye(ac, zuoyes);
25. writer.println("老师布置作业");
26. writer.flush();
27. }
29. private void doZuoye(final AsyncContext ac, final List<String> zuoyes) {
30. ac.setTimeout(1*60*60*1000L);
31. ac.start(new Runnable() {
32. @Override
33. public void run() {
34. //通过response获得字符输出流
35. try {
36. PrintWriter writer=ac.getResponse().getWriter();
37. for (String zuoye:zuoyes) {
38. writer.println("\""+zuoye+"\"请求处理中");
39. Thread.sleep(1*1000L);
40. writer.flush();
41. }
42. ac.complete();
43. } catch (Exception e) {
44. e.printStackTrace();
45. }
46. }
47. });
48. }
49. }

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+

1. <dependency>
2. <groupId>javax.servlet</groupId>
3. <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
4. <version>3.1.0</version>
5. <scope>provided</scope>
6. </dependency>
7. <dependency>
8. <groupId>org.springframework</groupId>
9. <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
10. <version>4.2.3.RELEASE</version>
11. </dependency>

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

1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2. <web-app version="3.0" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
3. xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
4. xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee
5. http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_3_0.xsd">
6. <filter>
7. <filter-name>testFilter</filter-name>
8. <filter-class>com.TestFilter</filter-class>
9. <async-supported>true</async-supported>
10. </filter>
12. <servlet>
13. <servlet-name>mvc-dispatcher</servlet-name>
14. <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
15. .........
16. <async-supported>true</async-supported>
17. </servlet>

• 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

1. @RequestMapping(value="/asynctask", method = RequestMethod.GET)
2. public DeferredResult<String> asyncTask() throws IOReactorException {
3. IOReactorConfig ioReactorConfig = IOReactorConfig.custom().setIoThreadCount(1).build();
4. ConnectingIOReactor ioReactor = new DefaultConnectingIOReactor(ioReactorConfig);
5. PoolingNHttpClientConnectionManager conManager = new PoolingNHttpClientConnectionManager(ioReactor);
6. conManager.setMaxTotal(100);
7. conManager.setDefaultMaxPerRoute(100);
8. CloseableHttpAsyncClient httpclient = HttpAsyncClients.custom().setConnectionManager(conManager).build();
9. // Start the client
10. httpclient.start();
11. //设置超时时间200ms
12. final DeferredResult<String> deferredResult = new DeferredResult<String>(200L);
13. deferredResult.onTimeout(new Runnable() {
14. @Override
15. public void run() {
16. System.out.println("异步调用执行超时！thread id is : " + Thread.currentThread().getId());
17. deferredResult.setResult("超时了");
18. }
19. });
20. System.out.println("/asynctask 调用！thread id is : " + Thread.currentThread().getId());
21. final HttpGet request2 = new HttpGet("http://www.apache.org/");
22. httpclient.execute(request2, new FutureCallback<HttpResponse>() {
24. public void completed(final HttpResponse response2) {
25. System.out.println(request2.getRequestLine() + "->" + response2.getStatusLine());
26. deferredResult.setResult(request2.getRequestLine() + "->" + response2.getStatusLine());
27. }
29. public void failed(final Exception ex) {
30. System.out.println(request2.getRequestLine() + "->" + ex);
31. }
33. public void cancelled() {
34. System.out.println(request2.getRequestLine() + " cancelled");
35. }
37. });
38. return deferredResult;
39. }

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:

1. Object asyncManagerAttr = servletRequest.getAttribute(WEB_ASYNC_MANAGER_ATTRIBUTE);
2. return asyncManagerAttr instanceof WebAsyncManager ;

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。

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:

具体的NIO client到底做了什么事呢，具体如下面模型：

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:

1. public class HTTPAsyncClientDemo {
2. public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException, IOReactorException {
3. //具体参数含义下文会讲
4. //apache提供了ioReactor的参数配置，这里我们配置IO 线程为1
5. IOReactorConfig ioReactorConfig = IOReactorConfig.custom().setIoThreadCount(1).build();
6. //根据这个配置创建一个ioReactor
7. ConnectingIOReactor ioReactor = new DefaultConnectingIOReactor(ioReactorConfig);
8. //asyncHttpClient使用PoolingNHttpClientConnectionManager管理我们客户端连接
9. PoolingNHttpClientConnectionManager conManager = new PoolingNHttpClientConnectionManager(ioReactor);
10. //设置总共的连接的最大数量
11. conManager.setMaxTotal(100);
12. //设置每个路由的连接的最大数量
13. conManager.setDefaultMaxPerRoute(100);
14. //创建一个Client
15. CloseableHttpAsyncClient httpclient = HttpAsyncClients.custom().setConnectionManager(conManager).build();
16. // Start the client
17. httpclient.start();
19. // Execute request
20. final HttpGet request1 = new HttpGet("http://www.apache.org/");
21. Future<HttpResponse> future = httpclient.execute(request1, null);
22. // and wait until a response is received
23. HttpResponse response1 = future.get();
24. System.out.println(request1.getRequestLine() + "->" + response1.getStatusLine());
26. // One most likely would want to use a callback for operation result
27. final HttpGet request2 = new HttpGet("http://www.apache.org/");
28. httpclient.execute(request2, new FutureCallback<HttpResponse>() {
29. //Complete成功后会回调这个方法
30. public void completed(final HttpResponse response2) {
31. System.out.println(request2.getRequestLine() + "->" + response2.getStatusLine());
32. }
34. public void failed(final Exception ex) {
35. System.out.println(request2.getRequestLine() + "->" + ex);
36. }
38. public void cancelled() {
39. System.out.println(request2.getRequestLine() + " cancelled");
40. }
42. });
43. }
44. }

下面给出httpAsync的整个类图:

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。