在做电商系统时，聊聊流量入口如首页、高并活动页、发系非阻商品详情页等系统承载了网站的异步大部分流量，而这些系统的聊聊主要职责包括聚合数据拼装模板、热点统计、高并缓存、发系非阻下游功能降级开关、异步托底数据等等。聊聊其中聚合数据需要调用其它多个系统服务获取数据、高并拼装数据/模板然后返回给前端，发系非阻聚合数据来源主要有依赖系统/服务、异步缓存、聊聊数据库等;而系统之间的高并调用可以通过如http接口调用(如HttpClient)、SOA服务调用(如dubbo、发系非阻thrift)等等。
在Java中，如使用Tomcat，一个请求会分配一个线程进行请求处理，该线程负责获取数据、拼装数据或模板然后返回给前端;在同步调用获取数据接口的情况下(等待依赖系统返回数据)，整个线程是一直被占用并阻塞的。如果有大量的这种请求，每个请求占用一个线程，但线程一直处于阻塞，降低了系统的吞吐量，云服务器这将导致应用的吞吐量下降;我们希望在调用依赖的服务响应比较慢，此时应该让出线程和CPU来处理下一个请求，当依赖的服务返回了再分配相应的线程来继续处理。而这应该有更好的解决方案：异步/协程。而Java是不支持协程的(虽然有些Java框架说支持，但还是高层API的封装)，因此在Java中我们还可以使用异步来提升吞吐量。目前java一些开源框架(HttpClient\HttpAsyncClient、dubbo、thrift等等)大部分都支持。
几种调用方式
同步阻塞调用
即串行调用，响应时间为所有服务的响应时间总和;
半异步(异步Future)
线程池，异步Future，使用场景：并发请求多服务，总耗时为最长响应时间;提升总响应时间，但是阻塞主请求线程，高并发时依然会造成线程数过多，CPU上下文切换;
全异步(Callback)
Callback方式调用，使用场景：不考虑回调时间且只能对结果做简单处理，如果依赖服务是两个或两个以上服务，则不能合并两个服务的香港云服务器处理结果;不阻塞主请求线程，但使用场景有限。
异步回调链式编排
异步回调链式编排(JDK8 CompletableFuture)，使用场景：其实不是异步调用方式，只是对依赖多服务的Callback调用结果处理做结果编排，来弥补Callback的不足，从而实现全异步链式调用。
接下来看看如何设计利用全异步Callback调用和异步回调链式编排处理结果来实现全异步系统设计。
同步阻塞调用
public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { RpcService rpcService = new RpcService(); HttpService httpService = new HttpService(); //耗时10ms Map<String, String> result1 = rpcService.getRpcResult(); //耗时20ms Integer result2 = httpService.getHttpResult(); //总耗时30ms } static class RpcService { Map<String, String> getRpcResult() throws Exception { //调用远程方法（远程方法耗时约10ms，可以使用Thread.sleep模拟） } } static class HttpService { Integer getHttpResult() throws Exception { //调用远程方法（远程方法耗时约20ms，可以使用Thread.sleep模拟） Thread.sleep(20); return 0; } } } 半异步(异步Future)
public class Test { final static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); public static void main(String[] args) { RpcService rpcService = new RpcService(); HttpService httpService = new HttpService(); Future<Map<String, String>> future1 = null; Future<Integer> future2 = null; try { future1 = executor.submit(() -> rpcService.getRpcResult()); future2 = executor.submit(() -> httpService.getHttpResult()); //耗时10ms Map<String, String> result1 = future1.get(300, TimeUnit.MILLISECONDS); //耗时20ms Integer result2 = future2.get(300, TimeUnit.MILLISECONDS); //总耗时20ms } catch (Exception e) { if (future1 != null) { future1.cancel(true); } if (future2 != null) { future2.cancel(true); } throw new RuntimeException(e); } } static class RpcService { Map<String, String> getRpcResult() throws Exception { //调用远程方法（远程方法耗时约10ms，可以使用Thread.sleep模拟） } } static class HttpService { Integer getHttpResult() throws Exception { //调用远程方法（远程方法耗时约20ms，可以使用Thread.sleep模拟） } } } 全异步(Callback)
public class AsyncTest { public staticHttpAsyncClient httpAsyncClient; public static CompletableFuture<String> getHttpData(String url) { CompletableFuture asyncFuture = new CompletableFuture(); HttpPost post = new HttpPost(url); HttpAsyncRequestProducer producer = HttpAsyncMethods.create(post); AsyncCharConsumer<HttpResponse> consumer = newAsyncCharConsumer<HttpResponse>() { HttpResponse response; protected HttpResponse buildResult(final HttpContext context) { return response; } …... }; FutureCallback callback = new FutureCallback<HttpResponse>() { public void completed(HttpResponse response) { asyncFuture.complete(EntityUtils.toString(response.getEntity())); } …... }; httpAsyncClient.execute(producer, consumer, callback); return asyncFuture; } public static void main(String[] args) throws Exception { AsyncTest.getHttpData("http://www.jd.com"); Thread.sleep(1000000); } } 本示例使用HttpAsyncClient演示。
异步回调链式编排
CompletableFuture提供了50多个API，可以满足所需的各种场景的异步处理的编排，在此列举三个场景：
场景1：三个服务并发异步调用，返回CompletableFuture，不阻塞主线程;
方法test1：
public static void test1() throws Exception { HelloClientDemoTest service = new HelloClientDemoTest(); /** * 场景1 两个以上服务并发异步调用，返回CompletableFuture,不阻塞主线程 * 并且两个服务也是异步非阻塞调用 */ CompletableFuture future1 = service.getHttpData("http://www.jd.com"); CompletableFuture future2 = service.getHttpData("http://www.jd.com"); CompletableFuture future3 =service.getHttpData("http://www.jd.com"); List<CompletableFuture> futureList = Lists.newArrayList(future1,future2, future3); CompletableFuture<Void> allDoneFuture =CompletableFuture.allOf(futureList.toArray(newCompletableFuture[futureList.size()])); CompletableFuture<String> future4 =allDoneFuture.thenApply(v -> { List<Object> result =futureList.stream().map(CompletableFuture::join) .collect(Collectors.toList()); //注意顺序 String result1 = (String)result.get(0); String result2 = (String)result.get(1); String result3 = (String)result.get(2); //处理业务.... return result1 + result2 + result3; }).exceptionally(e -> { //e.printStackTrace(); return ""; }); //返回 } 场景2、两个服务并发异步调用，返回CompletableFuture，不阻塞主线程;
方法test2：
public void test2() throws Exception { HelloClientDemoTest service = new HelloClientDemoTest(); /** * 场景2 两个接口并发异步调用，返回CompletableFuture,不阻塞主线程 * 并且两个服务也是异步非阻塞调用 */ CompletableFuture future1 = service.getHttpData("http://www.jd.com"); CompletableFuture future2 =service.getHttpData("http://www.jd.com"); CompletableFuture future3 =future1.thenCombine(future2, (f1, f2) -> { //处理业务.... return f1 + "," + f2; }).exceptionally(e -> { return ""; }); //返回 } 场景3、两个服务，服务器托管并发异步调用两个服务，并且一个服务的结果返回后再次调用另一服务，然后将三个结果后并处理，返回CompletableFuture，整个处理过程中不阻塞任何线程;
方法test3：
publicvoid test3() throws Exception { HelloClientDemoTest service = new HelloClientDemoTest(); /** * 场景3 两请求依赖调用，然后与另一服务结果组合处理，返回CompletableFuture,不阻塞主线程 * 并且两个服务也是异步非阻塞调用 */ CompletableFuture future1 = service.getHttpData("http://www.jd.com"); CompletableFuture future2 = service.getHttpData("http://www.jd.com"); CompletableFuture<String> future3= future1.thenApply((param) -> { CompletableFuture future4 =service.getHttpData("http://www.jd.com"); return future4; }); CompletableFuture future5 =future2.thenCombine(future3, (f2, f3) -> { //....处理业务 return f2 + "," + f3; }).exceptionally(e -> { return ""; }); //返回future5 } 全异步Web系统设计
主要技术：servlet3，JDK8 CompletableFuture，支持异步Callback调用的RPC框架。
先看一下处理流程图：
servlet3：Servlet 接收到请求之后，可能首先需要对请求携带的数据进行一些预处理;接着，Servlet 线程将请求转交给一个异步线程来执行业务处理，线程本身返回至容器。针对业务处理较耗时的情况，这将大大减少服务器资源的占用，并且提高并发处理速度。servlet3可参考商品详情页系统的Servlet3异步化实践，结合其中讲解的servlet3整合：
public void submitFuture(finalHttpServletRequest req, final Callable<CompletableFuture> task) throwsException{ final String uri = req.getRequestURI(); final Map<String, String[]> params = req.getParameterMap(); final AsyncContext asyncContext = req.startAsync(); asyncContext.getRequest().setAttribute("uri", uri); asyncContext.getRequest().setAttribute("params", params); asyncContext.setTimeout(asyncTimeoutInSeconds * 1000); if(asyncListener != null) { asyncContext.addListener(asyncListener); } CompletableFuture future = task.call(); future.thenAccept(result -> { HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse)asyncContext.getResponse(); try { if(result instanceof String) { byte[] bytes = new byte[0]; if (StringUtils.isBlank(result)){ resp.setContentType("text/html;charset=gbk"); resp.setContentLength(0); } else { bytes =result.getBytes("GBK"); } //resp.setBufferSize(bytes.length); resp.setContentType("text/html;charset=gbk"); if(StringUtils.isNotBlank(localIp)) { resp.setHeader("t.ser", localIp); } resp.setContentLength(bytes.length); resp.getOutputStream().write(bytes); } else { write(resp,JSONUtils.toJSON(result)); } } catch (Throwable e) { resp.setStatus(HttpServletResponse.SC_INTERNAL_SERVER_ERROR); //程序内部错误 try { LOG.error("get infoerror, uri : { }, params : { }", uri,JSONUtils.toJSON(params), e); } catch (Exception ex) { } } finally { asyncContext.complete(); } }).exceptionally(e -> { asyncContext.complete(); return null; }); } 另外还有Java中协程库Quasar，可参考《Java的纤程库 - Quasar》，目前没有在应用中使用并在测试FiberHttpServlet的时候遇到很多坑，日后把Quasar自如运用后形成日记，希望能结实更多的朋友一起研究，踩坑。
作者：孙伟，目前负责京东商品详情页统一服务系统，写过java，写过ngx_lua，还写过storm等，喜欢学习研究新事物。
【本文来自专栏作者张开涛的微信公众号(开涛的博客)，公众号id: kaitao-1234567】
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