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響應式編程實現(xiàn)異步 RPC,提升 Xxl-Job 調度吞吐量

開發(fā) 架構
xxl-job實現(xiàn)的RPC類似Feign框架,是基于http這種七層協(xié)議實現(xiàn)的,而http協(xié)議是無狀態(tài)的,因此一個連接不能同時被用于多個線程發(fā)送請求,只能等待一個請求響應后再放入連接池被其它線程使用。

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在xxl-job中,RPC即用于調度中心請求執(zhí)行器執(zhí)行job、kill job,也用于執(zhí)行器請求調度中心主動注冊、執(zhí)行結果上報。

xxl-job實現(xiàn)的RPC類似Feign框架,是基于http這種七層協(xié)議實現(xiàn)的,而http協(xié)議是無狀態(tài)的,因此一個連接不能同時被用于多個線程發(fā)送請求,只能等待一個請求響應后再放入連接池被其它線程使用。

對于執(zhí)行器而言,由于只與調度中心交互,請求量也少,因此這種RPC實現(xiàn)不會對執(zhí)行器性能有什么影響。

調度中心則不同,它需要同時與多個執(zhí)行器交互,如果同一時刻需要下發(fā)幾百個執(zhí)行job的請求給執(zhí)行器,使用這種阻塞的RPC,意味著需要開啟幾百個線程,使用幾百個連接發(fā)送請求,而這幾百個線程都需要阻塞等待響應,Job越多,需要的線程數(shù)就會越多,對調動中心的性能影響就越大。

xxl-job即便更新到最新的2.x版本,也存在性能問題,無非就是使用了分布式鎖與使用同步阻塞的RPC調用。

知道了為什么同步RPC會影響調度中心的性能,再來理解為什么異步RPC能解決這個問題的原因就容易很多。

響應式編程通過事件觸發(fā)回調解決同步阻塞問題,要求整條鏈路上都無阻塞,即無I/O阻塞(數(shù)據(jù)庫操作、網(wǎng)絡請求響應等)。

我們重構后的新版本調度中心(xxl-job),我們使用了reactor-netty-http框架實現(xiàn)異步RPC,當然,我們需要解決的只是調度中心的性能問題,因此執(zhí)行器是可以不用改動的、兼容舊版本的。

reactor-netty-http并非解決http這種協(xié)議的無狀態(tài)問題,依然一個連接同時只能用于發(fā)送一個請求,需要等待響應后才能被用于發(fā)送其它請求。但reactor-netty-http不會創(chuàng)建一個線程去阻塞等待,而是通過事件輪詢方式,去消費響應,釋放連接回連接池。

在使用reactor-netty-http之后,我們只需要配置CPU核心數(shù)個工作線程處理向執(zhí)行器發(fā)送RPC請求,reactor-netty-http在一個線程上完成請求發(fā)送后,就會繼續(xù)處理其它請求發(fā)送,當輪詢到某些連接收到客戶端響應事件后,再處理這些響應,釋放連接回連接池,調回doNext。

最終從效果上看,基于reactor-netty-http實現(xiàn)的RPC,類似于dubbo使用長連接實現(xiàn)的異步RPC。

圖片

reactor-netty-http可能會創(chuàng)建大量連接,但不會創(chuàng)建大量線程,可用使用netstat觀察連接數(shù)的增長,使用jstack工具觀察reactor-netty-http創(chuàng)建的線程數(shù)。

要解決調度的性能問題,除了異步RPC是不夠的,異步RPC只能幫我們解決下發(fā)請求的阻塞問題。而且響應式編程要求整個鏈路上必須無阻塞。那么異步回調的事件消費也必須是異步的。

同時,我們將執(zhí)行器節(jié)點信息、Job數(shù)據(jù)也完全存儲在內存中,讓觸發(fā)->job查詢->執(zhí)行器查詢->執(zhí)行器節(jié)點查詢->日記打印->調度下發(fā)整條鏈路都完全無阻塞。而數(shù)據(jù)的一致性,則通過分布式一致性算法保證,為了穩(wěn)定以及開發(fā)簡單,我們基于zookeeper實現(xiàn)。

 

責任編輯:武曉燕 來源: Java藝術
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