• 架构设计 | 异步处理流程,多种实现模式详解


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    一、异步处理

    1、异步概念

    异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成,而是允许后续操作,直至其它线程将处理完成,并回调通知此线程。

    必须强调一个基础逻辑,异步是一种设计理念,异步操作不等于多线程,MQ中间件,或者消息广播,这些是可以实现异步处理的方式。

    同步处理和异步处理相对,需要实时处理并响应,一旦超过时间会结束会话,在该过程中调用方一直在等待响应方处理完成并返回。同步类似电话沟通,需要实时对话,异步则类似短信交流,发送消息之后无需保持等待状态。

    2、异步处理优点

    虽然异步处理不能实时响应,但是处理复杂业务场景,多数情况都会使用异步处理。

    • 异步可以解耦业务间的流程关联,降低耦合度;
    • 降低接口响应时间,例如用户注册,异步生成相关信息表;
    • 异步可以提高系统性能,提升吞吐量;
    • 流量削峰即把请求先承接下来,然后在异步处理;
    • 异步用在不同服务间,可以隔离服务,避免雪崩;

    异步处理的实现方式有很多种,常见多线程,消息中间件,发布订阅的广播模式,其根据逻辑在于先把请求承接下来,放入容器中,在从容器中把请求取出,统一调度处理。

    注意:一定要监控任务是否产生积压过度情况,任务如果积压到雪崩之势的地步,你会感觉每一片雪花都想勇闯天涯。

    3、异步处理模式

    异步流程处理的实现有好多方式,但是实际开发中常用的就那么几种,例如:

    • 基于接口异步响应,常用在第三方对接流程;
    • 基于消息生产和消费模式,解耦复杂流程;
    • 基于发布和订阅的广播模式,常见系统通知

    异步适用的业务场景,对数据强一致性的要求不高,异步处理的数据更多时候追求的是最终一致性。

    二、接口响应异步

    1、流程描述

    基于接口异步响应的方式,有一个本地业务服务,第三方接口服务,流程如下:

    • 本地服务发起请求,调用第三方服务接口;
    • 请求包含业务参数,和成功或失败的回调地址;
    • 第三方服务实时响应流水号,作为该调用的标识;
    • 之后第三方服务处理请求,得到最终处理结果;
    • 如果处理成功,回调本地服务的成功通知接口;
    • 如果处理失败,回调本地服务的失败通知接口;
    • 整个流程基于部分异步和部分实时的模式,完整处理;

    注意:如果本地服务多次请求第三方服务,需要根据流水号判断该请求的状态,业务的状态设计也是极其复杂,要根据流水号和状态追溯整个流程的执行进度,避免错乱。

    2、流程实现案例

    模拟基础接口

    @RestController
    public class ReqAsyncWeb {
        private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ReqAsyncWeb.class);
        @Resource
        private ReqAsyncService reqAsyncService ;
        // 本地交易接口
        @GetMapping("/tradeBegin")
        public String tradeBegin (){
            String sign = reqAsyncService.tradeBegin("TradeClient");
            return sign ;
        }
        // 交易成功通知接口
        @GetMapping("/tradeSucNotify")
        public String tradeSucNotify (@RequestParam("param") String param){
            LOGGER.info("tradeSucNotify param={"+ param +"}");
            return "success" ;
        }
        // 交易失败通知接口
        @GetMapping("/tradeFailNotify")
        public String tradeFailNotify (@RequestParam("param") String param){
            LOGGER.info("tradeFailNotify param={"+ param +"}");
            return "success" ;
        }
        // 第三方交易接口
        @GetMapping("/respTrade")
        public String respTrade (@RequestParam("param") String param){
            LOGGER.info("respTrade param={"+ param +"}");
            reqAsyncService.respTrade(param);
            return "NO20200520" ;
        }
    }
    

    模拟第三方处理

    @Service
    public class ReqAsyncServiceImpl implements ReqAsyncService {
    
        private static final String serverUrl = "http://localhost:8005" ;
    
        @Override
        public String tradeBegin(String param) {
            String orderNo = HttpUtil.get(serverUrl+"/respTrade?param="+param);
            if (StringUtils.isEmpty(orderNo)){
                return "Trade..Fail...";
            }
            return orderNo ;
        }
    
        @Override
        public void respTrade(String param) {
            try {
                Thread.sleep(10000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            Thread thread01 = new Thread(
                    new RespTask(serverUrl+"/tradeSucNotify?param="+param),"SucNotify");
            Thread thread02 = new Thread(
                    new RespTask(serverUrl+"/tradeFailNotify?param="+param),"FailNotify");
            thread01.start();
            thread02.start();
        }
    }
    

    三、生产消费异步

    1、流程描述

    这里基于Kafka中间件,演示流程消息生成,消息处理的异步解耦流程,基本步骤:

    • 消息生成之后,写入Kafka队列 ;
    • 消息处理方获取消息后,进行流程处理;
    • 消息在中间件提供的队列中持久化存储 ;
    • 消息发起方如果挂掉,不影响消息处理 ;
    • 消费方如果挂掉,不影响消息生成;

    基于这种消息中间件模式,完成业务解耦,提高系统吞吐量,是架构中常用的方式。

    2、流程实现案例

    消息发送

    @Service
    public class KafkaAsyncServiceImpl implements KafkaAsyncService {
    
        @Resource
        private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    
        @Override
        public void sendMsg(String msg) {
            // 这里Topic如果不存在,会自动创建
            kafkaTemplate.send("kafka-topic", msg);
        }
    }
    

    消息消费

    @Component
    public class KafkaConsumer {
    
        private static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);
    
        @KafkaListener(topics = "kafka-topic")
        public void listenMsg (ConsumerRecord<?,String> record) {
            String value = record.value();
            LOGGER.info("KafkaConsumer01 ==>>"+value);
        }
    }
    

    注意:这里就算有多个消息消费方,也只会在一个消费方处理消息,这就是该模式的特点。

    四、发布订阅异步

    1、流程描述

    这里基于Redis中间件,说明消息广播模式流程,基本步骤:

    • 提供一个消息传递频道channel;
    • 多个订阅频道的客户端client;
    • 消息通过PUBLISH命令发送给频道channel ;
    • 客户端就会收到频道中传递的消息 ;

    之所以称为广播模式,该模式更注重通知下发,流程交互性不强。实际开发场景:运维总控系统,更新了某类服务配置,通知消息发送之后,相关业务线上的服务在拉取最新配置,更新到服务中。

    2、流程实现案例

    发送通知消息

    @Service
    public class RedisAsyncServiceImpl implements RedisAsyncService {
    
        @Resource
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;
    
        @Override
        public void sendMsg(String topic, String msg) {
            stringRedisTemplate.convertAndSend(topic,msg);
        }
    }
    

    客户端接收

    @Service
    public class ReceiverServiceImpl implements ReceiverService {
    
        private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger("ReceiverMsg");
    
        @Override
        public void receiverMsg(String msg) {
            LOGGER.info("Receiver01 收到消息:msg-{}",msg);
        }
    }
    

    配置广播模式

    @Configuration
    public class SubMsgConfig {
    
        @Bean
        RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory factory,
                                                MessageListenerAdapter msgListenerAdapter,
                                                MessageListenerAdapter msgListenerAdapter02){
            RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
            container.setConnectionFactory(factory);
            //注册多个监听,订阅一个主题,实现消息广播
            container.addMessageListener(msgListenerAdapter, new PatternTopic("topic:msg"));
            container.addMessageListener(msgListenerAdapter02, new PatternTopic("topic:msg"));
            return container;
        }
    
        @Bean
        MessageListenerAdapter msgListenerAdapter(ReceiverService receiverService){
            return new MessageListenerAdapter(receiverService, "receiverMsg");
        }
        @Bean
        MessageListenerAdapter msgListenerAdapter02(ReceiverService02 receiverService02){
            return new MessageListenerAdapter(receiverService02, "receiverMsg");
        }
    
        @Bean
        ReceiverService receiverService(){
            return new ReceiverServiceImpl();
        }
        @Bean
        ReceiverService02 receiverService02(){
            return new ReceiverServiceImpl02();
        }
    }
    

    这里配置了多个订阅的客户端。

    五、任务积压监控

    生成一个消息,就因为有一个处理该消息的任务要执行,这就导致任务可能出现积压的情况,常见原因大致有如下几个:

    • 任务产生的服务过多,任务处理的服务过少,不均衡;
    • 任务处理时间太长,也导致生产过剩;
    • 中间件本身容量偏小,需要扩容或集群化管理;

    如果任务积压过多,可能要对任务生成进行流量控制,或者提升任务的处理能力,从而避免雪崩情况。

    六、源代码地址

    GitHub·地址
    https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
    GitEE·地址
    https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent
    

    推荐阅读:《架构设计系列》,萝卜青菜,各有所需

    序号 标题
    01 架构设计:单服务.集群.分布式,基本区别和联系
    02 架构设计:分布式业务系统中,全局ID生成策略
    03 架构设计:分布式系统调度,Zookeeper集群化管理
    04 架构设计:接口幂等性原则,防重复提交Token管理
    05 架构设计:缓存管理模式,监控和内存回收策略
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cicada-smile/p/13046699.html
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