Dump Plugin并行化实践

先简单介绍下Dump Plugin的由来，在搜索Dump中心服务化的项目中，我们把Dump中心的增量数据产出分为2个阶段，Loader阶段和Join阶段，Loader阶段把数据准备成Key-Values形式，Join阶段将数据取出，计算各种业务逻辑并产出最终数据。业务逻辑的计算是相当繁琐且易出错，这类事情做一遍足以，所以设计了一个接口，按照业务自身划分成一个个小块逻辑实现接口。这些个小业务逻辑模块即构成Dump的业务Plugin。
这样做的好处：
1，  按业务本身划分，结构相对清晰，容易维护。
2，  架构和业务通过接口交互，重构架构将尽可能少的影响业务代码
3，  每个业务模块的耗时能准确统计出并能做针对性的优化。

在最初的版本中，先根据依赖关系计算好plugin的执行顺序，然后顺序执行，是一个串行的过程，如下图：

此种方式，计算耗时与业务的复杂程度成正比。而目前Dump中心已经有十几个个业务逻辑Plugin，并且plugin之间有复杂的依赖关系。所以我们尝试用更高效的并发方式去运行这些plugin。这个项目用的开发语言是Java，Java的多线程有多种成熟的设计模式，结合现有框架，我们设计了两种方案并分别尝试。

方案1，以单条数据为粒度，在一条数据的运行内部实现并行化，如下图:

简单的来说，就是起一个工作线程组来运行plugin，来一条数据后，工作线程根据依赖关系获取当前可运行的plugin，当所有plugin都运行完毕后，输出数据。类似于Work Thread模式，工作线程没数据就等着，来了数据就做。主要代码流程如下：

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public class Main {
 private Semaphore mainSemaphore, workSemaphore;
 private Data data;
 private int workThreadNum;
 
 public Data run(Data data) {
   this.data = data;
   workSemaphore.release(workThreadNum);
   mainSemaphore.acquire(workThreadNum);
   return this.data;
 }
 
 class WorkThread implements Runnable {
 private boolean loop = true;
 public void run() {
   while(loop) {
     workSemaphore.acquire();
     //getValidPlugin: 一个synchronized的调用，获得未运行的Plguin
     Plugin plugin = getValidPlugin();
     if(plugin != null)
       plugin.run(data);
     else
       mainSemaphore.release(1);
     }
   }
 }
}

代码中使用两个Semaphore信号量来同步主线程和工作线程，每条数据都需要激活和同步，并有一个synchronized的方法来获取当前可运行的Plugin，线程同步开销比较大。实现过程中，采用重任务优先，预先计算等方法，降低并行额外引入的开销。在单个Plugin耗时长，关键路径和非关键路径上的plugin耗时相差不大的情况下，此种方案效果不错。但在目前的业务情况下，效果提升不明显，实测约提升了10%。

通过分析plugin的依赖关系，发现目前业务逻辑下，有两个耗时大的plugin均是关键路径上的，方案1的并行是针对单个宝贝的，我们想能否在批量数据或数据流中实现数据维度的并行。数据维度的并行，最简单的方案是将数据逐条扔给ThreadPoolExecutor，每个线程串行执行，但这种方案对于现有结构来说不合适，原因是plugin的代码无法保证线程安全，于是就有了方案2，如下图：

每个Plugin都起一个工作线程，数据像流水线一样从Plugin中间流过，plugin的依赖关系决定数据的流向，类似于Guarded Suspension模式，工作线程维护一个Queue来缓存，等plugin准备好，就从Queue中取数据处理。主要代码流程如下：

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public interface QueuePutter {
 public void put(Data data);
}
 
public class Main implements QueuePutter{
 private BlockingQueue<Data> resultQueue = new LinkedBlockingQueue<Data>();
 
 public List<Data> run(List<Data> dataList) {
   List<Data> resultList = new ArrayList<Data>();
   for(Data data : dataList) {
     firstPluginThread.put(data);
   }
   putLastData();
   while(true) {
     Data data = resultQueue.take();
     if(isLastData(data)) break;
     resultList.add(data);
   }
   return resultList;
 }
 
 public void put(Data data) {
   this.resultQueue.put(data);
 }
}
 
public class PluginThread implements Runnable,QueuePutter {
   private Plugin plugin = null;
   private PluginThread nextPluginThread = null;
   private boolean loop = true;
   private BlockingQueue<Data> queue = new LinkedBlockingQueue<Data>(10);
 
   public PluginThread(Plugin plugin, QueuePutter next) {
     this.plugin = plugin;
     this.nextPluginThread = next;
   }
 
   public void run() {
     while(loop) {
       Data data = this.queue.take();
       data = this.plugin.run(data);
       this.nextPluginThread.put(data);
     }
   }
 
   public void put(Data data) {
     this.queue.put(data);
   }
 }

代码中同步操作通过BlockingQueue来实现。主线程将数据分发给第一个plugin线程，而最后一个plugin线程负责将数据写回给主线程。主线程用一条特殊的数据来标识这组数据的结尾，而后在主线程队列里一直扫描特殊数据，FIFO队列保证了处理的时序。逻辑上来说，方案2的单条数据的处理还是串行，而是多条数据之间的并行，整体性能只取决于最慢的Plugin的耗时，实测中对于批量数据来说，效果要好于方案1。

总结：实践Dump Plugin并行的两种实现方式，对单数据的列并行和对批量数据/数据流的行并行。