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全链路异步,让你的 SpringCloud 性能优化10倍+

背景

随着业务的发展,微服务应用的流量越来越大,使用到的资源也越来越多。

在微服务架构下,大量的应用都是 SpringCloud 分布式架构,这种架构,总体是全链路同步模式

同步编程模式不仅造成了资源的极大浪费,并且在流量发生激增波动的时候,受制于系统资源而无法快速的扩容。

全球后疫情时代,降本增效是大背景。

如何降本增效?

可以通过技术升级,全链路同步模式 ,升级为 全链路异步模式

尼恩作为40岁资深老架构师,带大家来做一把全链路异步模式改造,给大家看看研究成果,一定会惊到大家目瞪口呆。

本文作为 全链路异步架构的知识,收录在尼恩《尼恩Java面试宝典》的架构专题中

注:本文以 PDF 持续更新,最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件,请从这里获取:码云


全链路同步模式架构图

先回顾一下全链路同步模式架构图

全链路同步模式 ,如何升级为 全链路异步模式, 就是一个一个 环节的异步化。

40岁老架构师尼恩,持续深化自己的3高架构知识宇宙,当然首先要去完成一次牛逼的全链路异步模式 微服务实操,下面是尼恩的实操过程、效果、压测数据。

全链路异步模式

网关纯异步化(提升 9倍以上)

网关层的特点:

  • 不需要访问业务数据库只做协议转换和流量转发
  • 特点是 IO 密集型,特别适合纯异步的架构,可以极大的节省资源。

如何进行网关异步化?

使用高性能的通信框架Netty,这是一个基于NIO 非阻塞IO+ Reactor 纯异步线程模型的纯异步化框架。

网关的技术选型主要有 zuul,SpringCloud GetWay 。

  • zuul 1虽然使用的同步io,zuul2它也是使用异步的netty,但是没有和SpringCloud 框架集成
  • springcloud getway 它是基于spring 5.0 、spring boot 2.0 和spring reacter,为微服务提供一个简单有效的网关API路由接口。和SpringCloud 框架完美集成,目标是为了代替zuul

SpringCloud GetWay 是基于webFlux框架实现的,而WebFlux框架底层则使用了高性能的Reactor模式通信框架Netty。所以最终还是基于IO的王者组件Netty。

如果大家使用Zuul 1,那么 升级为 SpringCloud GetWay,性能可以提升 9倍以上,

以上结论,是来自于尼恩的读者群(50+),如有疑问,可以来单挑。

总体来说,这个环节,是纯异步化最容易的。

这个环节,大部分已经升级到了 springcloud getway 已经使用了纯异步的架构;

Web 服务异步化(2W并发场景提升 20倍以上)

Web 服务作为微服务体系内的重要组成,服务节点众多,

Springboot的Web 服务默认为 Tomcat + Servlet 不支持纯异步化编程,

Tomcat + Servlet模式的问题:总体上没有使用Reactor 反应器模式, 每一个请求是阻塞处理的,属于同步 Web 服务类型。

Servlet 有异步的版本,可惜没有用起来。具体请参考 40岁老架构师尼恩为大家整理的深度文章:

京东一面:20种异步,你知道几种? 含协程

所以:跑在 大家生产环境上的,还是Tomcat + Servlet 同步 Web 服务。

如何实现 Web 服务异步化:

  • 方式一:基于 Netty 实现web服务
  • 方式二:使用 WebFlux (还是 Netty 实现web服务)

Spring WebFlux是一个响应式堆栈 Web 框架 ,它是完全非阻塞的,支持响应式流(Reactive Stream)背压,并在Netty,Undertow和Servlet 3.1 +容器等服务器上运行

我们再来看一下对于 WebFlux 的对比测试数据 (来自于参考文献1):

可见,非阻塞的处理方式规避了线程排队等待的情况,从而可以用少量而固定的线程处理应对大量请求的处理。

还有更绝的,小伙伴又一步到位直接测试了一下20000用户的情况:

  1. 对 mvc 的测试由于出现了许多的请求fail,最终以失败告终;
  2. 而 WebFlux 应对20000用户已然面不改色心不慌,吞吐量达到7228 req/sec

注意:正好是10000用户下的两倍,绝对是真实数据!也就是说, 2W并发场景提升 20倍以上

95%响应时长仅117ms。

最后,再给出两个吞吐量和响应时长的图,更加直观地感受异步非阻塞的WebFlux是如何一骑绝尘的吧:

此时,我们更加理解了Nodejs的骄傲,不过我们大Java语言也有了Vert.x和现在的Spring WebFlux。

RPC 调用异步化(提升 9倍以上)

异步RPC 调用,等待upstream 上游 response 返回时,线程不处于block 状态

作为微服务架构中数据流量最大的一部分,RPC 调用异步化的收益巨大;

RPC 调用主要的框架有:

特点是:

  • feign 是同步IO 、阻塞模式的同步 RPC框架
  • dubbo 是基于Netty的非阻塞IO + Reactor 反应堆线程模型的 异步RPC框架

40岁老架构师尼恩,完成了 SpringCloud + Dubbo RPC 的集成,在同一个微服务下,同时使用了Feign + Dubbo

然后进行了性能的对比验证

dubbo 的压测数据

wrk -t8 -c200 -d30s --latency  http://cdh1:18081/dubbo-consumer-demo/user/detail/v1?userId=1[root@centos1 src]# wrk -t8 -c200 -d30s --latency  http://cdh1:18081/dubbo-consumer-demo/user/detail/v1?userId=1
Running 30s test @ http://cdh1:18081/dubbo-consumer-demo/user/detail/v1?userId=18 threads and 200 connectionsThread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- StdevLatency    30.10ms   45.68ms 644.45ms   95.43%Req/Sec     1.12k   465.63     2.36k    66.87%Latency Distribution50%   18.94ms75%   28.43ms90%   46.21ms99%  283.56ms264316 requests in 30.07s, 148.47MB read
Requests/sec:   8788.96
Transfer/sec:      4.94MB

feign 的压测数据

wrk -t8 -c200 -d30s --latency  http://cdh1:18081/dubbo-consumer-demo/echo/variable/11[root@centos1 src]# wrk -t8 -c200 -d30s --latency  http://cdh1:18081/dubbo-consumer-demo/echo/variable/11
Running 30s test @ http://cdh1:18081/dubbo-consumer-demo/echo/variable/118 threads and 200 connectionsThread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- StdevLatency   321.50ms  294.59ms   2.00s    61.77%Req/Sec    87.18     43.39   232.00     67.00%Latency Distribution50%  309.06ms75%  503.06ms90%  687.99ms99%    1.21s20495 requests in 30.10s, 7.64MB readSocket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 49
Requests/sec:    680.90
Transfer/sec:    259.99KB

从数据来看, dubbo rpc 是feign rpc 性能10倍

当然,感兴趣的小伙伴,也可以自己实操一下,更有感触。

Cache异步化(提升2倍+)

Cache Aside 缓存模式,是大家通用的Cache使用方式,Cache纯异步的架构,必须使用异步存储层客户端,

主要有:

  • Redisson
  • Lettuce

Redisson、Lettuce如何选型?请参考40岁老架构师尼恩的文章:

Jedis那么低性能,还在用?赶紧换上 lettuce 吧

40岁老架构师尼恩,完成了自己的开发脚手架Crazy-SpringCloud 的Cache异步化,经过对比验证,性能提升足足2倍多

使用Lettuce的场景:

[root@centos1 ~]# wrk -t8 -c200 -d30s --latency   http://192.168.56.121:7703/uaa-react-provider/api/userCacheAside/detail/v1?userId=1
Running 30s test @ http://192.168.56.121:7703/uaa-react-provider/api/userCacheAside/detail/v1?userId=18 threads and 200 connectionsThread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- StdevLatency    18.29ms   13.56ms 213.57ms   89.56%Req/Sec     1.51k   504.74     4.26k    72.86%Latency Distribution50%   14.56ms75%   19.92ms90%   31.20ms99%   76.70ms359546 requests in 30.10s, 53.15MB read
Requests/sec:  11945.39
Transfer/sec:      1.77MB

使用jedis的场景

 wrk -t8 -c200 -d30s --latency  http://192.168.56.121:7702/uaa-provider/api/user/detailCacheAside/v1?userId=1[root@centos1 src]#  wrk -t8 -c200 -d30s --latency  http://192.168.56.121:7702/uaa-provider/api/user/detailCacheAside/v1?userId=1
Running 30s test @ http://192.168.56.121:7702/uaa-provider/api/user/detailCacheAside/v1?userId=18 threads and 200 connectionsThread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- StdevLatency    42.20ms   44.79ms   1.11s    93.41%Req/Sec   683.30    245.08     1.85k    67.39%Latency Distribution50%   32.65ms75%   48.30ms90%   72.32ms99%  199.81ms162271 requests in 30.09s, 71.96MB read
Requests/sec:   5393.75
Transfer/sec:      2.39MB

吞吐量 从 5000 提升到 10000

99% 响应时间 从199.81ms降低到 76.70ms

DB的异步化 (假装提升10倍)

数据操作是每个请求调用链的 终点,纯异步的架构必须使用异步存储层客户端,

比如说,可以使用纯异步化的框架 Spring Data R2DBC

在尼恩的Crazy-SpringCloud 脚手架 纯异步化 改造中,没有对 的DB 进行异步化改造,为啥呢?DB是一个低吞吐的物种,对于DB而已,请求太多,反而忙不过来,造成整体的性能下降。

所以,尼恩没有对DB进行纯异步化改造,反而是进行隔离和保护:

  • 参考 Hystrix 舱壁模式, 通过 DB 的操作进行 线程池隔离,
  • 使用 手写 Hystrix Command 的方式,进行 DB 操作的 高压防护。

控制线程数和请求数,保护不至于拖垮DB

由于高压防护,在高并发场景能快速失败,所以肯定提升不止10倍,不过是假装提升10倍

纯异步与伪异步

异步调用目的在于防止当前业务线程被阻塞。

伪异步将任务包装为Runnable 放入另一个线程执行并等待,当前Biz 线程不阻塞;

纯异步为响应式编程模型,通过IO 实践驱动任务完成。

两个概念很重要,这里不做赘述,具体请参考 40岁老架构师尼恩为大家整理的深度文章:

京东一面:20种异步,你知道几种? 含协程

全链路异步,让你的性能优化10倍+

降本增效时代,大家行动起来吧,对SpringCloud 微服务进行一场性能提升革命

想尽办法,让一台服务器,发挥10台的价值

特别提示:

在尼恩的全链路异步 改造的过程中, 大量使用 了 响应式编程。关于响应式编程的知识,请参考尼恩的 深度文章:

Flux、Mono、Reactor 实战(史上最全)

遗憾的是,响应式编程非常复杂,

后面,尼恩还会有响应式编程专题的3高架构笔记pdf,做到通俗易懂,带大家轻轻松松成为响应式编程专家。

参考文献

https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79492439

https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128899176

https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/124120506

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