优雅的接口调优之并行处理优化

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2024年03月28日 12:40 · 阅读数 3

摘要：

本文解释了需要拆分并行化任务时需要关注的点，并且详细介绍了使用线程池，异步非阻塞，数据并行，分布式处理进行并行处理需要关注的内容。

1.并行化任务的前提

并行化任务处理的目的是将接口处理的不同阶段或独立任务并行化，以减少整体处理时间。但是将任务拆分的时候，并不是随意就可以执行的，需要进行分析是否可以拆分，以及拆分后需要有更多的考虑因素。

这里有需要提前注意的几个点：

考虑任务的独立性和无状态性： 分解后的子任务之间应该是相互独立的，不应该有共享的状态或资源。这确保了并行执行时 不会涉及到数据竞争或并发冲突 。
考虑任务的可分解性： 任务应该能够被有效地 分解为多个独立的子任务 。这样可以更容易地在多个线程或进程中并行执行这些子任务，从而提高整体的处理速度。
任务量合适： 并行化任务时，每个任务的大小应该合适，以充分利用并行处理的优势。如果任务太小，任务切换的开销可能超过实际计算的开销，导致性能下降。
考虑任务的计算密集性： 并行化任务特别适用于 计算密集型的场景，即任务执行过程中占用大量CPU资源。但如果任务是I/O密集型的，例如等待数据库查询结果，那么并行化的效果可能较差。
良好的任务分发机制： 存在一种 有效的机制来将任务分发给不同的执行单元（线程、进程、节点等）。良好的任务分发机制可以确保任务在各个执行单元之间均匀分配，避免负载不均衡。
数据的局部性： 如果任务涉及到大量的数据操作，考虑任务执行时是否有足够的数据局部性。即 任务执行时所需的数据能够在当前的执行单元中获得，而不需要频繁地从其他地方获取。
任务之间的通信成本： 在并行执行任务时，若是无法避免任务之间数据的共享和通信，需要考虑任务之间的通信成本。如果任务之间需要频繁地进行通信，可能会导致性能下降。因此，尽量避免任务之间的高度耦合和通信。
任务执行时间的可预测性： 确保 任务的执行时间相对可预测，避免出现某个任务执行时间过长而阻塞其他任务的情况。

2.处理方式

使用线程池

使用线程池进行并行处理时，需要注意以下的点，以确保线程池的稳定性和性能。合理配置以降低线程创建和销毁的开销，并且可以控制并发线程的数量，防止系统资源被耗尽。

选择合适的线程池大小： 避免线程数过多导致资源浪费，或线程数过少无法充分利用系统资源。可以通过调整核心线程数和最大线程数来平衡系统负载。
线程池类型： 根据应用的特性选择合适的线程池类型。FixedThreadPool适用于任务数固定的场景，而CachedThreadPool适用于任务数不固定的场景。Java 8 引入的ForkJoinPool也是一种可选择的线程池。以下是常用的几种线程池类型：

名称	创建方式	特点
FixedThreadPool（固定大小线程池）	ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(int n);	固定大小，适用于需要控制并发线程数量的场景，避免资源耗尽。
CachedThreadPool（缓存线程池）	ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();	可以动态调整线程数量，适用于执行很多短期异步任务的场景。
SingleThreadExecutor（单线程线程池）	ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();	单线程执行，适用于需要保证任务按照顺序执行的场景。
ScheduledThreadPool（定时线程池）	ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(int n);	具备定时执行任务的能力，适用于需要周期性执行任务的场景。

上述的线程池都实现了 ExecutorService 接口，提供了一组用于管理和控制线程的方法。它们都是基于 ThreadPoolExecutor 类的不同构造方式实现的，具有不同的特性和适用场景。

任务队列选择： 使用适当的任务队列，例如LinkedBlockingQueue或ArrayBlockingQueue，根据任务性质和负载情况选择不同的队列。以下是常用的线程池任务队列：

名称	例子	特点
直接提交队列（Direct handoff queue）		没有任务缓存，任务直接交给线程执行，适用于执行即时性、短小的任务。
无界队列（Unbounded queue）	LinkedBlockingQueue	队列大小不受限制，理论上可以接收任意数量的任务，但需要注意防止任务堆积导致内存溢出。
有界队列（Bounded queue）	ArrayBlockingQueue	队列有一个最大容量限制，当队列满时，新的任务会等待直到有空间可用。适用于控制任务的数量，避免内存溢出。
优先任务队列（Priority queue）	PriorityBlockingQueue	任务队列中的任务按照优先级顺序执行，优先级高的任务先执行。适用于需要按照一定规则调度执行任务的场景。
工作窃取队列（Work stealing queue）		主要用于 `ForkJoinPool` 中，每个线程都有自己的工作队列，线程可以从其他线程的队列中窃取任务执行。可以提高线程的利用率，避免线程因为等待任务而空闲。

选择合适的任务队列取决于具体的应用场景和任务性质。

拒绝策略的选择： 拒绝策略，也就是当任务无法加入线程池时如何处理。常见的策略包括抛弃任务、抛弃最早的任务、调用任务执行者的线程来执行任务等。

名称	描述	特点	适用场景
AbortPolicy（默认策略）	直接抛出 `RejectedExecutionException` 异常	不会处理被拒绝的任务，会立即抛出异常。	对任务拒绝没有特殊处理要求，直接抛出异常。
CallerRunsPolicy	使用调用者线程来执行被拒绝的任务。	被拒绝的任务在调用线程中直接执行，不会抛出异常。	对任务拒绝不处理，直接在调用者线程中执行。
DiscardOldestPolicy	丢弃队列中等待最久的任务，然后将被拒绝的任务添加到队列中。	通过丢弃等待时间最长的任务来腾出空间，不会抛出异常。	对任务拒绝不处理，且希望保留队列中较新的任务。
DiscardPolicy	直接丢弃被拒绝的任务，不做任何处理。	对任务拒绝不处理，直接丢弃，不会抛出异常。	对任务拒绝不处理，直接丢弃。

选择拒绝策略时，需要根据具体场景和业务需求来合理选择，确保选择的策略符合系统的容错和性能要求。

线程工厂： 如果需要 对线程进行特殊配置，可以自定义线程工厂。线程工厂允许你创建定制的线程，例如设置线程名、优先级等。
任务执行时间： 确保任务执行时间适中。如果任务执行时间太长，可能导致线程池中的线程一直忙于执行长时间任务，而其他任务排队等待。
任务分解粒度： 合理划分任务的粒度，确保每个任务的执行时间适中。过小的任务可能导致线程切换开销过大，而过大的任务可能无法充分利用多核处理器。
异常处理： 在任务执行时，确保有适当的异常处理机制。异常处理应该能够捕获并记录异常，以避免线程因为未捕获的异常而终止。
周期性任务： 对于周期性执行的任务，可以使用ScheduledThreadPoolExecutor。注意确保任务执行时间短，以免影响下一次任务的执行。
线程池关闭： 在应用退出时，确保正确关闭线程池。可以使用shutdown()或shutdownNow()来关闭线程池，释放资源。
监控和调优： 在生产环境中，监控线程池的运行状况，包括线程数、活动线程数、任务队列大小等指标。根据监控结果进行必要的调优。
避免线程泄漏： 确保在使用完线程后，及时释放线程资源，以避免线程泄漏问题。

异步非阻塞处理

也可以将接口中的一些操作设计成异步非阻塞的方式，允许处理其他任务而不必等待某个操作完成。这可以通过使用异步框架、回调机制或者使用异步 I/O 实现。

异步非阻塞处理与线程池还是有很大的区别的

	异步非阻塞处理	线程池
处理方式	异步非阻塞处理是一种事件驱动的处理方式。在这种模型中，任务的执行不会等待，而是通过事件通知或回调机制来处理任务的完成。在任务执行的过程中，调用者线程可以继续执行其他任务而不需要等待。	线程池是一种多线程处理的方式，它通过预先创建一组线程，并将任务分配给这些线程来处理。每个任务在独立的线程中执行，线程之间相对独立，任务的执行顺序由线程池管理。
底层实现	异步非阻塞处理通常涉及事件循环、回调函数、Future/Promise等概念。底层通常使用少量的线程来处理大量的任务，通过事件触发来实现异步执行。	线程池的底层实现涉及线程的创建、管理、调度等。线程池可以提高任务的并发执行能力，但也可能面临线程切换、资源竞争等问题。
执行方式	异步非阻塞处理通过事件驱动和回调机制，任务的执行不会等待。	线程池通过多线程处理，每个任务在独立的线程中执行。
任务关系	异步非阻塞处理中任务相对独立，执行不依赖于其他任务。	线程池中任务通过线程调度来执行，线程之间可能存在依赖关系。

我们在将接口中的操作设计成异步非阻塞方式时，需要注意以下关键点：

选择合适的异步框架或库： 如Spring WebFlux、Netty等，以支持异步编程。根据具体业务和技术栈选择框架，确保它符合系统的需求。

名称	特点	适用场景
Spring WebFlux	基于反应式编程的Web框架，支持异步和非阻塞的处理。集成了Reactor库，提供了响应式流处理。适用于构建高性能、高并发的Web应用程序。	需要处理大量并发请求的Web应用，特别是在互联网领域。
Netty	高性能的异步事件驱动框架，专注于网络通信。支持TCP、UDP、HTTP等多种协议。非常灵活，可用于构建各种网络应用。	高性能的网络通信应用，例如服务器、代理等。
Akka	基于Actor模型的并发框架，支持异步消息传递。提供分布式计算和容错机制。适用于构建高并发和分布式系统。	处理大量并发和分布式任务的应用，如实时数据处理系统。
Vert.x	非阻塞、事件驱动的应用框架，支持多种语言。提供了异步I/O、事件总线等功能。适用于构建响应式和高性能的应用。	对于需要处理大量并发连接的应用，如聊天应用、实时通信等。
CompletableFuture (Java 8+)	Java标准库提供的异步编程工具。支持组合多个异步操作。适用于简单的异步任务处理。	在Java应用中进行简单的异步编程。

对于构建Web应用，Spring WebFlux可能是一个良好的选择；

对于网络通信应用，Netty可能更合适；

而在构建高并发分布式系统时，Akka或Vert.x可能是更好的选择。

在Java应用中，CompletableFuture提供了一种简单而有效的异步编程方式。

回调机制设计： 合理设计回调机制，确保异步操作完成后能够执行相应的回调函数。可以使用Java 8的CompletableFuture、回调接口等方式。
错误处理： 为异步操作提供良好的错误处理机制。异步操作可能在未来的某个时间点抛出异常，需要确保能够捕获并处理这些异常，以避免对系统的影响。
超时控制： 对于异步任务，设置合理的超时时间，以防止长时间运行的任务对系统造成阻塞。可以通过定时任务、Timeout机制或设置Future的超时等方式。
并发控制： 考虑并发控制机制，防止异步任务并发执行时引发的数据一致性问题。例如，使用乐观锁或悲观锁等。
资源管理： 异步操作可能涉及到外部资源，如数据库连接、文件句柄等。要确保异步任务执行完成后及时释放相关资源，防止资源泄漏。
日志记录： 在异步任务中增加足够的日志记录，方便排查问题。由于异步任务执行流程可能较为复杂，清晰的日志对于故障排查非常有帮助。
测试覆盖： 对异步非阻塞操作进行充分的单元测试和集成测试，覆盖各种场景和异常情况。确保异步操作的正确性和稳定性。
性能优化： 异步非阻塞操作的性能可能受到线程切换和上下文切换的影响。对于性能关键的系统，需要进行性能优化，权衡系统的吞吐量和延迟。

异步非阻塞方式可以显著提高系统的并发能力和响应性能，但在实施时需要谨慎处理各种潜在的问题，确保系统的稳定性和可维护性。

数据并行

如果接口处理中包含大量数据处理操作，可以考虑将数据分割成多个块，并并行处理这些块。这适用于处理大规模数据集的情况，例如批量处理。

这种将大规模数据集分割成多个块并并行处理是一种有效的优化策略，可以提高处理大量数据的效率。然而，在实施这种并行处理时，有一些值得注意的点：

块的划分策略： 选择适当的划分策略以确保块的大小合理，既不会导致每个块太小而产生过多的任务调度开销，也不会导致每个块太大而失去并行性的优势。考虑使用分治算法，按照数据特征将数据均匀划分。
任务调度开销： 并行处理可能涉及任务调度和管理开销，特别是在多线程或异步环境中。要注意确保任务的执行时间足够长，以抵消调度的开销。
资源限制： 并行处理可能引起资源竞争，包括CPU、内存、I/O等。确保系统具有足够的资源来支持并行处理，避免因资源争用而导致性能下降。
异常处理： 在并行处理中，异常的处理可能变得更为复杂。我们需要确保能够适当地捕获和处理每个任务的异常，以避免影响整体处理流程。
数据依赖性： 如果数据之间存在依赖关系，确保在处理块时不会破坏这些依赖。考虑使用适当的同步机制或等待机制来处理数据之间的依赖性。
结果合并： 在所有块处理完成后，可能需要将结果合并为最终的处理结果。我们需要确保合并过程的效率和正确性。
性能测试： 在实施并行处理之前进行性能测试，以确保并行化带来的性能提升能够满足预期。对不同规模的数据集进行测试，以评估性能在不同负载下的表现。
动态调整： 根据系统负载和资源情况，动态调整并行处理的线程数或任务分配策略，以适应不同的运行环境。

若是仔细考虑这些因素，则可以更好地利用并行处理来提高大规模数据集的处理效率，并确保系统的稳定性和可维护性。

分布式处理

如果系统规模较大，可以考虑使用分布式计算框架来进行并行处理。分布式处理可以通过将任务分发到多个节点来提高整体的处理能力。

在考虑使用分布式计算框架进行并行处理时，需要注意以下一些关键点：

数据分布： 合理分布数据到各个节点，避免热点数据和不均匀的数据分布。数据的划分要考虑到任务之间的依赖性，以确保每个节点可以独立执行任务。
任务粒度： 确保任务的粒度适中，不要将任务划分得太小而导致通信开销过大，也不要划分得太大而失去了并行性的优势。
节点通信： 节点之间的通信是分布式系统中的一个关键问题。要注意减少节点之间的通信频率和数据量，以降低通信开销。
故障处理： 分布式系统中节点的故障是常见的情况，需要有相应的故障处理机制。包括节点故障的检测、故障转移、重试机制等。
一致性和可靠性： 确保在分布式环境中维护一致性和可靠性。这可能涉及到分布式事务、数据复制、一致性协议等方面的考虑。
节点管理： 节点的管理包括节点的动态扩缩容、资源管理、负载均衡等。要确保系统可以动态适应负载变化。
数据存储： 考虑数据的存储方式，是否需要使用分布式存储系统。在大规模数据处理中，通常需要支持高性能的分布式存储。
调度和协调： 确保有良好的任务调度和协调机制，以保证任务按照预期的顺序和依赖关系执行。
安全性： 分布式系统的安全性是一个重要关注点，需要考虑数据传输的加密、身份认证、权限控制等方面。
性能监控和调优： 在运行过程中需要实时监控系统性能，及时发现和解决潜在的性能问题。
成本效益： 考虑分布式计算的成本效益，确保分布式架构是符合业务需求和资源预算的。
技术选型： 根据业务需求和系统特点选择适合的分布式计算框架，例如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等。

名称	特点	适用场景
Apache Hadoop	Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架。它基于MapReduce编程模型，使用Hadoop Distributed File System（HDFS）进行数据存储。	适用于批处理任务，特别是大规模数据的离线处理。
Apache Spark	Spark是一种快速、通用、可扩展的分布式计算框架。它支持多种计算模型，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习。	适用于迭代式算法、交互式数据查询、实时流处理以及复杂的机器学习任务。
Apache Flink	Flink是一个流式处理框架，支持有状态的流处理和批处理。它提供了事件时间处理、精确一次语义等特性。	适用于实时流处理和批处理，对于事件时间和状态处理有强大的支持。
Apache Storm	Storm是一个实时流处理框架，支持复杂的拓扑结构和容错机制。它适用于大规模实时数据处理。	适用于需要低延迟、高吞吐量的实时数据处理场景。
Apache Beam	Beam是一个统一的流批一体化模型，可以在多个分布式计算引擎上运行，包括Apache Spark和Google Cloud Dataflow。	适用于同时支持批处理和流处理的应用，具有较好的跨引擎可移植性。
Distributed TensorFlow	TensorFlow是一个开源的机器学习框架，分布式 TensorFlow通过多个节点进行模型训练和推断。	适用于大规模深度学习任务，支持模型的分布式训练。
Ray (RLlib)	Ray是一个通用分布式计算框架，其中RLlib是其强化学习库。Ray支持任务并行、数据并行和弹性伸缩。	适用于分布式任务执行和强化学习算法的分布式训练。
Dask	Dask是一个并行计算框架，支持任务图的构建和执行。它可以在单机或分布式环境中运行。	适用于规模较小的数据处理和科学计算，支持任务图的动态构建。

最后在实施并行处理时，我们需要仔细分析系统的特点，根据实际情况选择合适的并行化策略，以达到提高系统性能和吞吐量的目的。到此结束，撒花完结。