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本文主要分享 SkyWalking DataCarrier 异步处理库。
基于生产者消费者的模式,大体结构如下图:
下面我们来看看整体的项目结构,如下图所示 :
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer
包,主要包含 Channels 、Buffer 两个类。Channels 是 Buffer 数组的封装。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.Buffer
,缓存区。
buffer
属性,缓冲数组。Producer 保存的数据到 buffer
里。strategy
,缓冲策略( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.BufferStrategy
) 。index
属性,递增位置( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.common.AtomicRangeInteger
)。Buffer 在保存数据时,把 buffer
作为一个 “环“,使用 index
记录最后存储的位置,不断向下,循环存储到 buffer
中。通过这样的方式,带来良好的存储性能,避免扩容问题。But ,存储会存在冲突的问题:buffer
写入位置,暂未被消费,已经存在值。此时,根据不同的 BufferStrategy 进行处理。整体流程见 #save(data)
方法。
当 Buffer 被 Consumer 消费时,被调用 #obtain(start, end)
方法,获得数据并清空。为什么会带 start
、end
方法参数呢?下文揭晓答案。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.Channels
,内嵌多个 Buffer 的通道。
bufferChannels
属性,Buffer 数组。dataPartitioner
属性,数据分区( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.partition.IDataPartitioner
)。strategy
属性,缓冲策略( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.BufferStrategy
) 。Channels 在保存数据时,相比 Buffer ,从 buffer
变成了多 buffer
,因此需要先选一个 buffer
。通过使用不同的 IDataPartitioner 实现类,进行 Buffer 的选择。当缓冲策略为 BufferStrategy.IF_POSSIBLE
时,根据 IDataPartitioner 定义的重试次数,进行多次保存数据直到成功。整体流程见 #save(data)
方法。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.partition.IDataPartitioner
,数据分配者接口。定义了如下方法:
#partition(total, data)
接口方法,获得数据被分配的分区位置。#maxRetryCount()
接口方法,获得最大重试次数。IDataPartitioner 目前有两个子类实现:
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer
包,主要包含 ConsumerPool 、ConsumerThread 、IConsumer 三个类。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.IConsumer
,消费者接口。定义了如下方法:
#init()
接口方法,初始化消费者。#consume(List<T>)
接口方法,批量消费消息。#onError(List<T>, Throwable)
接口方法,处理当消费发生异常。#onExit()
接口方法,处理当消费结束。此处的结束时,ConsumerThread 关闭。我们在使用时,自定义 Consumer 类,实现 IConsumer 接口。例如:RemoteMessageConsumer 。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerThread
,继承 java.lang.Thread
,消费线程。
running
属性,是否运行中。
consumer
属性,消费者对象。
dataSources
属性,消费消息的数据源( DataSource )数组。一个 ConsumerThread ,可以消费多个 Buffer ,并且单个 Buffer 消费的分区范围可配置,即一个 Buffer 可以被多个 ConsumerThread 同时无冲突的消费。在 「4.3 ConsumerPool」 详细解析 ConsumerThread 分配 Buffer 的方式。
#addDataSource(sourceBuffer, start, end)
方法,添加 Buffer 部分范围。
#addDataSource(sourceBuffer)
方法,添加 Buffer 全部范围。
#run()
实现方法,不断、批量的消费数据。代码如下:
第 78 至 88 行:不断消费,直到线程关闭( #shutdown()
)。
第 80 行:调用 #consume()
方法,批量消费数据。
第 82 至 87 行:当未消费到数据,说明 dataSources
为空,等待 20 ms ,避免 CPU 空跑。
第 93 行:当线程关闭,调用 #consume()
方法,消费完 dataSources
剩余的数据。
第 95 行:调用 IConsumer#onExit()
方法,处理当消费结束。
#consume()
方法,批量消费数据。代码如下:
dataSources
中,获取要消费的数据。IConsumer#consume(List<T>)
方法。当消费发生异常时,调用 IConsumer#onError(List<T>, Throwable)
方法。org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerPool
,消费者池,提供了对 Channels 启动指定数量的 ConsumerThread 进行消费。
running
属性,是否运行中。consumerThreads
属性,ConsumerThread 数组,通过构造方法的 num
参数进行指定。channels
属性,数据通道。lock
属性,锁。保证 ConsumerPool 启动或关闭时的线程安全。#begin()
方法,启动 ConsumerPool ,进行数据消费。代码如下:
#allocateBuffer2Thread()
方法,将 channels
的多个 Buffer ,分配给 consumerThreads
的多个 ConsumerThread。close()
方法,关闭 ConsumerPool 。代码如下:
#allocateBuffer2Thread()
方法,将 channels
的多个 Buffer ,分配给 consumerThreads
的多个 ConsumerThread。一共会有三种情况:
%
ConsumerThread 数量进行分组,分配给 ConsumerThread ,如下图所示:%
Buffer 数量进行分组,分配给 Buffer 。其中,一个 Buffer 会被均分给多个 ConsumerThread ,如下图所示:Buffer#obtain(start, end)
方法的原因。org.skywalking.apm.commons.datacarrier.DataCarrier
,DataCarrier 异步处理库的入口程序。通过创建 DataCarrier 对象,使用生产者消费者的模式,执行异步执行逻辑。
构造方法 ,代码如下:
channels
属性,数据通道。在构造方法中,我们可以看到默认使用 SimpleRollingPartitioner 作为数据分区分配者,使用 BufferStrategy.BLOCKING
作为缓冲策略。
#setPartitioner(IDataPartitioner)
方法,设置数据分区分配者。
#setBufferStrategy(BufferStrategy)
方法,设置缓冲策略。
channelSize
方法参数,通道大小。
bufferSize
方法参数,缓冲区大小。
设置消费者和消费线程数量:
#consume(Class<? extends IConsumer<T>>, num)
#consume(IConsumer<T>, num)
生产消息
#produce(data)
关闭消费
#shutdownConsumers()
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