TPL Dataflow 流水线组件应对高并发，低延迟场景相当巴适

回顾上文

　　作为单体程序，依赖的第三方服务虽不多，但是2C的程序还是有不少内容可讲；作为一个常规互联网系统，无外乎就是接受请求、处理请求，输出响应。

由于业务渐渐增长，单机多核的共享内存模式带来的问题很多，编程也困难，随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程，因此Actor模型又重新受到了人们的重视。

-----调试多线程都懂------

* 传统的编程模型通常使用回调和同步对象（如锁）来协调任务和访问共享数据， 从宏观看传统模型：任务是一步步紧接着完成的，资源是需要抢占的。

* Actor模式是一种并发模型，与另一种模型共享内存完全相反，Actor模型share nothing。所有的线程(或进程)通过消息传递的方式进行合作，这些线程(或进程)称为Actor， 预先定义了任务的流水线后，不关注数据什么时候流到这个任务 ，专注完成工序任务。

https://www.cnblogs.com/csguo/p/7521322.html

https://www.cnblogs.com/youxin/p/3589881.html

.Net TPL Dataflow组件帮助我们快速实现Actor模型。

TPL Dataflow是微软前几年给出的数据处理库，内置常见的处理块，可将这些块组装成一个处理管道，"块"对应处理管道中的"阶段"，可类比AspNetCore 中Middleware 和pipeline.。

TPL Dataflow库为消息传递和并行化CPU密集型和I / O密集型应用程序提供了编程基础，这些应用程序具有高吞吐量和低延迟。它还可以让您明确控制数据的缓冲方式并在系统中移动。
为了更好地理解数据流编程模型，请考虑从磁盘异步加载图像并创建这些图像的应用程序。
- 传统的编程模型通常使用回调和同步对象（如锁）来协调任务和访问共享数据，
- 通过使用数据流编程模型，您可以创建在从磁盘读取图像时处理图像的数据流对象。在数据流模型下，您可以声明数据在可用时的处理方式以及数据之间的依赖关系。由于运行时管理数据之间的依赖关系，因此通常可以避免同步访问共享数据的要求。此外，由于运行时调度基于数据的异步到达而工作，因此数据流可以通过有效地管理底层线程来提高响应性和吞吐量。　　
需要注意的是:TPL Dataflow 非分布式数据流，消息在进程内传递, 使用nuget引用 System.Threading.Tasks.Dataflow 包。

TPL Dataflow 核心概念

Buffer & Block

TPL Dataflow 内置的Block覆盖了常见的应用场景，当然如果内置块不能满足你的要求，你也可以自定“块”。

Block可以划分为下面3类：

Buffering Only 【Buffer不是缓存Cache的概念，而是一个缓冲区的概念】
Execution
Grouping

使用以上块混搭处理管道, 大多数的块都会执行一个操作，有些时候需要将消息分发到不同Block，这时可使用特殊类型的缓冲块给管道“”分叉”。

Execution Block

　　可执行的块有两个核心组件：

输入、输出消息的缓冲区（一般称为Input,Output队列）
在消息上执行动作的委托

　　消息在输入和输出时能够被缓冲：当Func委托的运行速度比输入的消息速度慢时，后续消息将在到达时进行缓冲；当下一个块的输入缓冲区中没有容量时，将在输出时缓冲。

每个块我们可以配置：

缓冲区的总容量，默认无上限
执行操作委托的并发度，默认情况下块按照顺序处理消息，一次一个。

我们将块链接在一起形成一个处理管道，生产者将消息推向管道。

TPL Dataflow有一个基于pull的机制（使用Receive和TryReceive方法），但我们将在管道中使用块连接和推送机制。

TransformBlock（Execution category）-- 由输入输出缓冲区和一个Func<TInput, TOutput>委托组成，消费的每个消息，都会输出另外一个，你可以使用这个Block去执行输入消息的转换，或者转发输出的消息到另外一个Block。
TransformManyBlock (Execution category) -- 由输入输出缓冲区和一个Func<TInput, IEnumerable<TOutput>>委托组成，它为输入的每个消息输出一个 IEnumerable<TOutput>
BroadcastBlock （Buffering category）-- 由只容纳1个消息的缓冲区和Func<T, T>委托组成。缓冲区被每个新传入的消息所覆盖，委托仅仅为了让你控制怎样克隆这个消息，不做消息转换。

　　　　　　　　　　　　该块可以链接到多个块（管道的分叉），虽然它一次只缓冲一条消息，但它一定会在该消息被覆盖之前将该消息转发到链接块（链接块还有缓冲区）。

ActionBlock （Execution category）-- 由缓冲区和Action<T>委托组成，他们一般是管道的结尾，他们不再给其他块转发消息，他们只会处理输入的消息。
BatchBlock (Grouping category)-- 告诉它你想要的每个批处理的大小，它将累积消息，直到它达到那个大小，然后将它作为一组消息转发到下一个块。

　　还有一下其他的Block类型：BufferBlock、WriteOnceBlock、JoinBlock、BatchedJoinBlock，我们暂时不会深入。

Pipeline Chain React

　　当输入缓冲区达到上限容量，为其供货的上游块的输出缓冲区将开始填充，当输出缓冲区已满时，该块必须暂停处理，直到缓冲区有空间，这意味着一个Block的处理瓶颈可能导致所有前面的块的缓冲区被填满。

　　但是不是所有的块变满时，都会暂停，BroadcastBlock 有允许1个消息的缓冲区，每个消息都会被覆盖，因此如果这个广播块不能将消息转发到下游，则在下个消息到达的时候消息将丢失，这在某种意义上是一种限流（比较生硬）.

编程实践

生产者投递消息

可使用Post或者SendAsync 方法向首块投递消息

Post方法即时返回true/false， True意味着消息被block接收（缓冲区有空余）， false意味着拒绝了消息（缓冲区已满或者Block已经出错了）。
SendAsync方法返回一个Task<bool>, 将会以异步的方式阻塞直到块接收、拒绝、块出错。

Post、SendAsync的不同点在于SendAsync可以延迟投递（下一管道的输入buffer不空，可稍后投递消息）。

定义流水线

按照上图工作流定义流水线

        public EqidPairHandler(IHttpClientFactory httpClientFactory, RedisDatabase redisCache, IConfiguration con, LogConfig logConfig, ILoggerFactory loggerFactory)
        {
            _httpClient = httpClientFactory.CreateClient("bce-request");
            _redisDB0 = redisCache[0];
            _redisDB = redisCache;
            _logger = loggerFactory.CreateLogger(nameof(EqidPairHandler));
            var option = new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true };

            publisher = _redisDB.RedisConnection.GetSubscriber();
            _eqid2ModelTransformBlock = new TransformBlock<EqidPair, EqidModel>
              (
                   // redis piublih 没有做在TransformBlock fun里面， 因为publih失败可能影响后续的block传递
                   eqidPair => EqidResolverAsync(eqidPair),
                   new ExecutionDataflowBlockOptions
                   {
                       MaxDegreeOfParallelism = con.GetValue<int>("MaxDegreeOfParallelism")
                   }
              );
            // https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/parallel-programming/walkthrough-creating-a-dataflow-pipeline
            _logBatchBlock = new LogBatchBlock<EqidModel>(logConfig, loggerFactory);
            _logPublishBlock = new ActionBlock<EqidModel>(x => PublishAsync(x) );
            _broadcastBlock = new BroadcastBlock<EqidModel>(x => x); // 由只容纳一个消息的缓存区和拷贝函数组成

　　　　　　_broadcastBlock.LinkTo(_logBatchBlock.InputBlock, option);
　　　　　　_broadcastBlock.LinkTo(_logPublishBlock, option);
　　　　　　_eqid2ModelTransformBlock.LinkTo(_broadcastBlock, option);

public class LogBatchBlock<T> : ILogDestination<T> where T : IModelBase
    {
        private readonly string _dirPath;
        private readonly Timer _triggerBatchTimer;
        private readonly Timer _openFileTimer;
        private DateTime? _nextCheckpoint;
        private TextWriter _currentWriter;
        private readonly LogHead _logHead;
        private readonly object _syncRoot = new object();
        private readonly ILogger _logger;
        private readonly BatchBlock<T> _packer;
        private readonly ActionBlock<T[]> batchWriterBlock;
        private readonly TimeSpan _logFileIntervalTimeSpan;

        /// <summary>
        /// Generate  request log file.
        /// </summary>
        public LogBatchBlock(LogConfig logConfig, ILoggerFactory loggerFactory)
        {
            _logger = loggerFactory.CreateLogger<LogBatchBlock<T>>();

            _dirPath = logConfig.DirPath;
            if (!Directory.Exists(_dirPath))
            {
                Directory.CreateDirectory(_dirPath);
            }
            _logHead = logConfig.LogHead;

            _packer = new BatchBlock<T>(logConfig.BatchSize);
            batchWriterBlock = new ActionBlock<T[]>(models => WriteToFile(models));     // 形成pipeline必须放在LinkTo前面
            _packer.LinkTo(batchWriterBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });

            // 防止BatchPacker一直不满足10条数据，无法打包，故设定间隔15s强制写入
            _triggerBatchTimer = new Timer(state =>
            {
                _packer.TriggerBatch();
            }, null, TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromSeconds(logConfig.Period));

            //  实时写文件流能确保随时生成文件，但存在极端情况：某小时没有需要写入的数据，导致该小时不会创建文件，以下定时任务确保创建文件
            _logFileIntervalTimeSpan = TimeSpan.Parse(logConfig.LogFileInterval);
            _openFileTimer = new Timer(state =>
            {
                AlignCurrentFileTo(DateTime.Now);
            }, null, TimeSpan.Zero, _logFileIntervalTimeSpan);
        }

        public ITargetBlock<T> InputBlock => _packer;

        private void AlignCurrentFileTo(DateTime dt)
        {
            if (!_nextCheckpoint.HasValue)
            {
                OpenFile(dt);
            }
            if (dt >= _nextCheckpoint.Value)
            {
                CloseFile();
                OpenFile(dt);
            }
        }

        private void OpenFile(DateTime now, string fileSuffix = null)
        {
            string filePath = null;
            try
            {
                var currentHour = now.Date.AddHours(now.Hour);
                _nextCheckpoint = currentHour.Add(_logFileIntervalTimeSpan);
                int hourConfiguration = _logFileIntervalTimeSpan.Hours;
                int minuteConfiguration = _logFileIntervalTimeSpan.Minutes;
                filePath = $"{_dirPath}/u_ex{now.ToString("yyMMddHH")}{fileSuffix}.log";

                var appendHead = !File.Exists(filePath);
                if (filePath != null)
                {
                    var stream = new FileStream(filePath, FileMode.Append, FileAccess.Write);
                    var sw = new StreamWriter(stream, Encoding.Default);
                    if (appendHead)
                    {
                        sw.Write(GenerateHead());
                    }
                    _currentWriter = sw;
                    _logger.LogDebug($"{DateTime.Now} TextWriter has been created.");
                }
            }
            catch (Exception e)
            {
                if (fileSuffix == null)
                {
                    _logger.LogWarning($"OpenFile failed:{e.StackTrace.ToString()}:{e.Message}." );
                    OpenFile(now, $"-{Guid.NewGuid()}");
                }
                else
                {
                    _logger.LogError($"OpenFile failed after retry: {filePath}", e);
                }
            }
        }

        private void CloseFile()
        {
            if (_currentWriter != null)
            {
                _currentWriter.Flush();
                _currentWriter.Dispose();
                _currentWriter = null;
                _logger.LogDebug($"{DateTime.Now} TextWriter has been disposed.");
            }
            _nextCheckpoint = null;
        }

        private string GenerateHead()
        {
            StringBuilder head = new StringBuilder();
            head.AppendLine("#Software: " + _logHead.Software)
                .AppendLine("#Version: " + _logHead.Version)
                .AppendLine($"#Date: {DateTime.UtcNow.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}")
                .AppendLine("#Fields: " + _logHead.Fields);
            return head.ToString();
        }

        private void WriteToFile(T[] models)
        {
            try
            {
                lock (_syncRoot)
                {
                    var flag = false;
                    foreach (var model in models)
                    {
                        if (model == null)
                            continue;
                        flag = true;
                        AlignCurrentFileTo(model.ServerLocalTime);
                        _currentWriter.WriteLine(model.ToString());
                    }
                    if (flag)
                        _currentWriter.Flush();
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                _logger.LogError("WriteToFile Error : {0}", ex.Message);
            }
        }

        public bool AcceptLogModel(T model)
        {
            return _packer.Post(model);
        }

        public string GetDirPath()
        {
            return _dirPath;
        }

        public async Task CompleteAsync()
        {
            _triggerBatchTimer.Dispose();
            _openFileTimer.Dispose();
            _packer.TriggerBatch();
            _packer.Complete();
            await InputBlock.Completion;
            lock (_syncRoot)
            {
                CloseFile();
            }
        }
    }

仿IIS日志写入组件

注意事项：异常处理

　　上述程序在部署时就遇到相关的坑位，在测试环境_eqid2ModelTransformBlock 内Func委托稳定执行，程序并未出现异样；

　　部署到生产之后，该Pipeline运行一段时间就停止工作，一直很困惑，后来通过监测_eqid2ModelTransformBlock.Completion 属性，发现该块在执行某次Func委托时报错，提前进入完成态

官方资料表明：某块进入Fault、Cancel状态，都会导致该块提前进入“完成态”，但因Fault、Cancle进入的“完成态”会导致输入buffer和输出buffer 被清空。

　　After Fault has been called on a dataflow block, that block will complete, and its Completion task will enter a final state. Faulting a block, as with canceling a block, causes buffered messages (unprocessed input messages as well as unoffered output messages) to be lost.

当TPL Dataflow不再处理消息并且能保证不再处理消息的时候，就被定义为 "完成态", IDataflow.Completion属性（Task对象）标记了该状态， Task对象的TaskStatus枚举值描述了此Block进入完成态的真实原因

- TaskStatus.RanToCompletion　　　 "成功完成" 在Block中定义的任务

- TaskStatus.Fault 　　　　因未处理的异常 导致"过早的完成"

- TaskStatus.Cancled 　　　　因取消操作 导致 "过早的完成"

　　故需要小心处理异常，一般情况下我们使用try、catch包含所有的执行代码以确保所有的异常都被处理。

本文作为TPL Dataflow的入门指南，微软技术栈的同事可持续关注这个基于Actor模型的流水线处理组件，处理单体程序中高并发，低延迟场景相当巴适。

作者：JulianHuang

码甲拙见，如有问题请下方留言大胆斧正；码字+Visio制图，均为原创，看官请不吝好评+关注， ~。。~

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posted @ 2019-07-12 19:04 博客猿马甲哥阅读(2578) 评论(2) 编辑收藏举报

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TPL Dataflow 流水线组件应对高并发，低延迟场景相当巴适

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