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线程框架模型总结

章鱼carl

发布于 2022-03-31 03:28:01

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本篇对笔者接触过的线程框架模型做一个概括性的总结。

主要介绍三种模型：

1. Disruptor：Apache Storm底层应用了Disruptor来实现worker内部的线程通信；

2. Reactor：Apache Netty整体架构基于Reactor模式；

3. Actor：Akka是在JVM上的Actor模型的实现。而Apache Flink的RPC框架是基于Akka实现的，之后任务执行框架修改为基于Actor的Mailbox模型；

Disruptor

https://lmax-exchange.github.io/disruptor/user-guide/index.html
https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor

LMAX Disruptor 是一个高性能的线程间消息库。它起源于 LMAX 对并发性、性能和非阻塞算法的研究，如今已成为 Exchange 基础设施的核心部分。

Disruptor 是一个提供并发环形缓冲区数据结构的库。它被设计为在异步事件处理架构中提供低延迟、高吞吐量的工作队列。

核心抽象

1. RingBuffer——Disruptor底层数据结构实现，核心类，是线程间交换数据的中转地；

2. Sequencer——序号管理器，生产同步的实现者，负责消费者/生产者各自序号、序号栅栏的管理和协调,Sequencer有单生产者,多生产者两种不同的模式,里面实现了各种同步的算法；

3. Sequence——序号，声明一个序号，用于跟踪RingBuffer中任务的变化和消费者的消费情况，Disruptor里面大部分的并发代码都是通过对Sequence的值同步修改实现的,而非锁,这是Disruptor高性能的一个主要原因；

4. SequenceBarrier——序号栅栏，管理和协调生产者的游标序号和各个消费者的序号，确保生产者不会覆盖消费者未来得及处理的消息，确保存在依赖的消费者之间能够按照正确的顺序处理

5. EventProcessor——事件处理器，监听RingBuffer的事件，并消费可用事件，从RingBuffer读取的事件会交由实际的生产者实现类来消费；它会一直侦听下一个可用的序号，直到该序号对应的事件已经准备好。

6. EventHandler——业务处理器，是实际消费者的接口，完成具体的业务逻辑实现，第三方实现该接口；代表着消费者。

7. Producer——生产者接口，第三方线程充当该角色，producer向RingBuffer写入事件。

8. Wait Strategy——Wait Strategy决定了一个消费者怎么等待生产者将事件（Event）放入Disruptor中。

Java内置了几种内存消息队列，如下所示：

我们知道CAS算法比通过加锁实现同步性能高很多，而上表可以看出基于CAS实现的队列都是无界的，而有界队列是通过同步实现的。在系统稳定性要求比较高的场景下，为了防止生产者速度过快，如果采用无界队列会最终导致内存溢出，只能选择有界队列。

而有界队列只有ArrayBlockingQueue，该队列是通过加锁实现的，在请求锁和释放锁时对性能开销很大，这时候基于有界队列的高性能的Disruptor就应运而生。

Disruptord的高性能之道

1. 环形数据结构

为了避免垃圾回收，采用数组而非链表，本质是对象资源复用技术。同时，数组对处理器的缓存机制更加友好。

2. 元素位置定位

数组长度2^n，通过位运算，加快定位的速度。下标采取递增的形式。不用担心index溢出的问题。index是long类型，即使100万QPS的处理速度，也需要30万年才能用完。

3. 无锁设计

每个生产者或者消费者线程，会先申请可以操作的元素在数组中的位置，申请到之后，直接在该位置写入或者读取数据。整个过程通过原子变量CAS，保证操作的线程安全。

Reactor

https://netty.io/
https://github.com/netty/netty

这个模式从Java NIO中来，是一种基于事件驱动的设计模式。Doug Lea（JUC并发包的作者）的"Scalable IO in Java"中阐述了Reactor模式。

Scalable IO in Java 地址：

http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf

演进过程

最最原始的网络编程思路就是服务器用一个while循环，不断监听端口是否有新的套接字连接，如果有，那么就调用一个处理函数处理，类似：

while(true){
socket = accept();
    handle(socket)
}

这种方法的最大问题是无法并发，效率太低，如果当前的请求没有处理完，那么后面的请求只能被阻塞，服务器的吞吐量太低。

之后，想到了使用多线程，也就是很经典的connection per thread，每一个连接用一个线程处理，tomcat服务器的早期版本确实是这样实现的。

优点：

一定程度上极大地提高了服务器的吞吐量，因为之前的请求在read阻塞以后，不会影响到后续的请求，因为他们在不同的线程中。

缺点：

缺点在于资源要求太高，系统中创建线程是需要比较高的系统资源的，如果连接数太高，系统无法承受，而且，线程的反复创建-销毁也需要代价。

单线程Reactor

抽象出来两个组件——Reactor和Handler两个组件：

(1) Reactor：负责响应IO事件，当检测到一个新的事件，将其发送给相应的Handler去处理；新的事件包含连接建立就绪、读就绪、写就绪等。

(2) Handler：将自身（handler）与事件绑定，负责事件的处理，完成channel的读入，完成处理业务逻辑后，负责将结果写出channel。

缺点：

当其中某个 handler 阻塞时，会导致其他所有的client 的 handler 都得不到执行，并且更严重的是，handler 的阻塞也会导致整个服务不能接收新的 client 请求(因为 acceptor 也被阻塞了)。因为有这么多的缺陷，因此单线程Reactor 模型用的比较少。这种单线程模型不能充分利用多核资源，所以实际使用的不多。因此，单线程模型仅仅适用于handler 中业务处理组件能快速完成的场景。

多线程Reactor

在单线程Reactor模式基础上，做如下改进：

1. 将Handler处理器的执行放入线程池，多线程进行业务处理。

2. 对于Reactor而言，可以仍为单个线程。如果服务器为多核的CPU，为充分利用系统资源，可以将Reactor拆分为两个线程。

Reactor优缺点

优点：

(1) 响应快，不必为单个同步时间所阻塞，虽然Reactor本身依然是同步的；

(2) 编程相对简单，可以最大程度的避免复杂的多线程及同步问题，并且避免了多线程/进程的切换开销；

(3) 可扩展性，可以方便的通过增加Reactor实例个数来充分利用CPU资源；

可复用性，reactor框架本身与具体事件处理逻辑无关，具有很高的复用性；

缺点：

(1) 相比传统的简单模型，Reactor增加了一定的复杂性，因而有一定的门槛，并且不易于调试。

(2) Reactor模式需要底层的SynchronousEvent Demultiplexer支持，比如Java中的Selector支持，操作系统的select系统调用支持，如果要自己实现Synchronous Event Demultiplexer可能不会有那么高效。

(3) Reactor模式在IO读写数据时还是在同一个线程中实现的，即使使用多个Reactor机制的情况下，那些共享一个Reactor的Channel如果出现一个长时间的数据读写，会影响这个Reactor中其他Channel的相应时间，比如在大文件传输时，IO操作就会影响其他Client的相应时间，因而对这种操作，使用传统的Thread-Per-Connection或许是一个更好的选择，或者此时使用改进版的Reactor模式如Proactor模式。

Reactor vs Proactor模型：

Reactor模型：

1 向事件分发器注册事件回调

2 事件发生

3 事件分发器调用之前注册的函数

4 在回调函数中读取数据，对数据进行后续处理

Proactor模型：

1 向事件分发器注册事件回调

2 事件发生

3 操作系统读取数据，并放入应用缓冲区，然后通知事件分发器

4 事件分发器调用之前注册的函数

5 在回调函数中对数据进行后续处理

以下是Netty中的Reactor模型：

https://www.jianshu.com/p/0d0eece6d467

Actor

https://akka.io/
https://github.com/akka/akka

Carl Hewitt 在1973年对Actor模型进行了如下定义："Actor模型是一个把'Actor'作为并发计算的通用原语". Actor是异步驱动，可以并行和分布式部署及运行的最小颗粒。也就是说，它可以被分配，分布，调度到不同的CPU，不同的节点，乃至不同的时间片上运行，而不影响最终的结果。因此Actor在空间（分布式）和时间（异步驱动）上解耦的。而Akka是Lightbend（前身是Typesafe）公司在JVM上的Actor模型的实现。我们在了解actor模型之前，首先来了解actor模型主要是为了解决什么样的问题。

在akka系统的官网上主要介绍了现代并发编程模型所遇到的问题，里面主要提到了三个点

(1) 在面向对象的语言中一个显著的特点是封装，然后通过对象提供的一些方法来操作其状态，但是共享内存的模型下，多线程对共享对象的并发访问会造成并发安全问题。一般会采用加锁的方式去解决

加锁会带来一些问题：

1. 加锁的开销很大，线程上下文切换的开销大

2. 加锁导致线程block，无法去执行其他的工作，被block无法执行的线程，其实也是占据了一种系统资源

3. 加锁在编程语言层面无法防止隐藏的死锁问题

(2) Java中并发模型是通过共享内存来实现，cpu中会利用cache来加速主存的访问，为了解决缓存不一致的问题，在java中一般会通过使用volatile来标记变量，让jmm的happens before机制来保障多线程间共享变量的可见性。因此从某种意义上来说是没有共享内存的，而是通过cpu将cache line的数据刷新到主存的方式来实现可见。因此与其去通过标记共享变量或者加锁的方式，依赖cpu缓存更新，倒不如每个并发实例之间只保存local的变量，而在不同的实例之间通过message来传递。

(3) call stack的问题当我们编程模型异步化之后，还有一个比较大的问题是调用栈转移的问题，如下图中主线程提交了一个异步任务到队列中，worker thread 从队列提取任务执行，调用栈就变成了workthread发起的，当任务出现异常时，处理和排查就变得困难。

那么akka 的actor的模型是怎样处理这些问题的？

actor通过消息传递的方式与外界通信。消息传递是异步的。每个actor都有一个邮箱，该邮箱接收并缓存其他actor发过来的消息，actor一次只能同步处理一个消息，处理消息过程中，除了可以接收消息，不能做任何其他操作。

Actor模型的另一个好处就是可以消除共享状态，因为它每次只能处理一条消息，所以actor内部可以安全的处理状态，而不用考虑锁机制。

(1) actor之间可以互相发送message。

(2) actor在收到message之后会将其存入其绑定的Mailbox中。

(3) Actor中Mailbox中提取消息，执行内部方法，修改内部状态。

(4) 继续给其他actor发送message。

可以看到下图，actor内部的执行流程是顺序的，同一时刻只有一个message在进行处理，也就是actor的内部逻辑可以实现无锁化的编程。actor和线程数解耦，可以创建很多actor绑定一个线程池来进行处理，no lock，no block的方式能减少资源开销，并提升并发的性能

参考

1  https://developer.aliyun.com/article/616952?spm=a2c6h.13262185.0.0.4ce163f8Bh85tc

2  https://zhuanlan.zhihu.com/p/404668883

3  https://www.jianshu.com/p/e48d83e39a2f

4  https://zhuanlan.zhihu.com/p/229338771