自从春招实习之后，眼界真的就一下子开阔起来了，也感觉到了以前的自己好菜啊（虽然现在也是，笑～）。果然学习之路不能停！

微服务如今应当是一个优秀的程序员必须学习的一种架构思想，而RPC框架作为微服务的核心，不说读一遍源码吧，起码它的实现原理还是应该知道的。

然而目前的RPC服务框架，大多存在一个问题，就是当服务提供端Provider应用中，有的服务流量大，耗时长，导致线程池资源被这些服务占尽，从而影响同一应用中的其他服务正常提供。为此，这次博文主要介绍一下我对于这方面的思考。

前言

在进入正文之前，可以先看一下阿里中间件岛风大佬的这篇博文（传送门），这篇博文复现了Dubbo应用中，线程池耗尽的场景。这其实在线上是十分普遍，解决方法无非是根据业务调整参数，或者引入其他的限流、资源隔离框架，例如Hystrix、Sentinel等，使得资源间互不干扰。其实本身Dubbo也可以对不同的服务配置不同的业务线程池（通过配置protocol）从而实现服务的资源隔离，但是这种方式的弊端在于，一旦服务增多，线程数量会迅速膨胀。线程池过多不便于统一管理，同时过多的线程所带来过多的上下文切换也会影响服务器性能。

在绝大多数场景下，对服务资源的隔离可以通过开源框架Sentinel来实现，其通过配置某个服务的并发数，来达到限流和线程资源隔离的目的。坦白的讲，这已经能够满足绝大多数需求了，但是手动取配置这些参数还是比较有难度的，大多得靠大佬们的经验了，而且也不够灵活。

我在学习的时候，也突发奇想，有没有可能不依赖外部的组件，而实现内部的服务资源隔离？再更进一步，有没有可能根据应用内各个服务的流量数据，对每个服务资源进行动态的分配和绑定呢？

打个比方说，某个应用里存在A、B两个服务，100个线程。白天的时候，A服务的流量大，B服务的流量很小，那么在这个时间段内，我们的应用分配给A的资源理应更多。但是也不能全给A拿走了，B也得喝口汤，不然又会出现线程耗尽的情况，所以此时我们可能根据流量数据的比对分给A服务80个线程，B服务20个线程；而到了晚上，A服务没啥人用了，B服务流量来了，那我们就给B更多的资源，但也要保证A可用，比如说，A服务20线程，B服务80线程。

我承认我一开始只是想简单写个RPC框架，学习实现原理而已。但突然有了这样一个想法，我就来了动力，想看看自己的想法行不行得通，下面我便介绍下我的思考，说的有不对的地方也欢迎大家指出和探讨。

线程隔离的三个组件

借鉴了传统的RPC框架的实现原理后，我们只需要修改或者增加三样东西，就可以完成上述的功能，分别为：线程池、数据监控节点Metric和线程动态分配的Monitor。这三者之间的关系可以先看一下这张图有个大概的印象。

线程池

首先需要修改的自然是线程池。以Dubbo为例，其默认的线程池为fixed线程池，io线程接收到请求后，委托Dubbo线程池完成后续的处理，通过调用ExecutorService.execute。

但是在这里，使用JDK中的线程池显然是行不通了。线程池中的Thread也不再是单纯的Thread，而需要更进一步的抽象。这里参考Netty中NioEventLoop的设计思想，将每条Thread抽象为一条Loop，其既是任务执行的本体Thread，也是ExecutorService的抽象，而所有Loop交由LoopGroup统一管理，由LoopGroup决定将任务提交至哪一个线程。这里我实现的比较简单，每个线程有个专属的id，通过拿到线程的id，将任务提交到对应的线程，原理可以参考下图：

私以为核心在于维护服务与线程id的对应关系，以及在请求到来时，LoopGroup会根据请求中服务的类型，选择对应id的线程，并交由该线程去处理请求。

数据监控

数据的监控相对来说是最好办的。这里我参考了Sentinel的实现，使用时间窗口法统计各个服务的流量数据，包括pass、success、rt、reject、excetpion等。（关于Sentinel中的时间窗口，后面有时间再专门写篇源码分析）

而至于监控节点的形式，根据调用链路的具体实现不同，在Dubbo中可以是一个filter，而我因为将调用链路抽象为一个Pipeline，所以它作为Pipeline上的一个节点，参考下图：

这里贴上MetricContext的关键源码：

//处理请求时，pass+1，同时记录开始时间并保存在线程上下文中
@Override
protected void handle(Object obj) {
    if(obj instanceof RpcRequest){
        RpcContext rpcContext=RpcContext.getContext();
        rpcContext.setStartTime(TimeUtil.currentTimeMillis());
        paladinMetric.addPass(1);
    }
}

//响应请求时，说明请求处理正常，则通过线程上下文拿到开始时间，
//计算出响应时间rt后将rt写入统计数据，同时success+1
@Override
protected void response(Object obj) {
        RpcContext rpcContext=RpcContext.getContext();
        Long startTime=rpcContext.getStartTime();
        if(startTime!=null){
            Long rt=TimeUtil.currentTimeMillis()-startTime;
            paladinMetric.addRT(rt);
            paladinMetric.addSuccess(1);
            logger.warn(rpcContext.getRpcRequest().getClassName()
                    +":"
                    +rpcContext.getRpcRequest().getMethodName()
                    +" 's RT is "
                    +rt);
        }else{
            logger.error(rpcContext.getRpcRequest().getClassName()
                    +":"
                    +rpcContext.getRpcRequest().getMethodName()
                    +"has no start time!");
        }
}

//这里就是统一处理异常的方法，区分为普通异常和拒绝异常，
//如果是拒绝异常，说明线程已满，拒绝添加任务，reject+1
@Override
protected void caughtException(Object obj) {
    paladinMetric.addException(1);
    if(obj instanceof RejectedExecutionException){
        paladinMetric.addReject(1);
    }
}

每个Context都会继承AbstractContext，只需要实现handle、response和caughtException方法即可，由AbstractContext屏蔽了底层pipeline的顺序调用。

线程分配

最后就是如何动态的将线程分配给服务。在这里，我们需要抽象一个评价模型，去评估各个服务应该占用多少资源（线程），可以参考下图：

简单来说，由于监控节点的存在，我们很容易就拿到每个服务的流量数据，然后抽象出每一个服务的评价模型，最后通过某种策略，得到线程分配的结果。

同时服务-线程的对应关系的读写，显然是一个读多写少的场景。可以后台开启一个线程，每隔一段时间（比如20s），执行一次动态分配的策略。采用CopyOnWrite的思想，将对应关系的引用用volatile修饰，线程重新分配完成之后，直接替换掉其引用即可，这样对性能的影响便没有那么大了。

这里的问题在于，如何合理的制定分配的策略。由于我实在缺乏相应的经验，所以写的比较捞，希望有大佬可以指点一二。

效果如何

说了这么多，那我们便来看看效果如何。代码我都放在了github上（由于时间比较短再加上本人菜，写得比较粗糙，请大家见谅T T），代码样例都在paladin-demo模块中，这里我就直接上结果了。

先定义一下参数，线程数总共20，每个服务最少能分配线程数为5，每条线程的阻塞队列容量为4，服务端两个服务，一个阻塞时间长，另一个无阻塞。

这里先定义一个阻塞时间长的服务HelloWorld。

然后我们通过http请求触发任务，模拟大流量请求。

同时给出一个无阻塞的服务HelloPaladin，可以通过http访问。

先后启动服务服务提供端和消费端，开启任务。控制台直接炸裂。

服务疯狂抛出拒绝异常。我们再输入localhost:8080/helloPaladin?value=lalala，多点几次，可以发现页面很快就能返回结果，这也意味着这个服务并没有被干扰。

最后我们来看一下，在任务启动后，线程分配的情况如何：

22:15:06,653  INFO PaladinMonitor:81 - totalScore: 594807
22:15:06,653  INFO PaladinMonitor:91 - service: com.lcf.HelloPaladin:1.0.0_paladin, score: 1646
22:15:06,653  INFO PaladinMonitor:91 - service: com.lcf.HelloWorld:1.0.0_paladin, score: 593161
22:15:06,654  INFO PaladinMonitor:113 - Threads re-distribution result: {com.lcf.HelloPaladin:1.0.0_paladin=[1, 2, 3, 4, 5], com.lcf.HelloWorld:1.0.0_paladin=[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]}

第一行输出的是所有服务总共的分数，接下来两行分别是两个服务所得到的分数，最后一行是线程分配之后的结果。

我们穿插调用的HelloPaladin服务得到的分数远远低于跑任务的服务HelloWorld，但是由于设置了最小线程数，所以HelloPaladin服务分到了5条线程，而HelloWorld服务占据了其余的线程。（这里由于还开启了一个单线程服务，所以没有0号线程，至于什么是单线程服务可以看后文）

可以看到，服务间的线程资源确实隔离了，某一个服务的不可用不会影响到其他服务，同时资源也会向大流量的服务倾斜。

更花哨的玩法

在实现上面的功能之后，或许还有更加花哨的玩法。考虑这样一个场景，如果某个服务存在频繁加锁的场景，那么多个线程并发加锁执行，未必会有单个线程串行无锁执行来的效率高，毕竟锁和线程切换的开销也不容忽视。

在实现了服务与线程的对应关系之后，这种串行无锁执行的思路就很容易实现了，在初始化的时候，直接分配给这个服务固定的线程id号即可，这个线程也不会参与后续的动态分配流程。可以通过注解参数的方式来实现：

@RpcService(type = RpcConstans.SINGLE)
public class HelloSynWorldImpl implements HelloSynWorld

就是这么简单，服务器启动之后你就会发现，这个服务都会使用某条固定的线程去执行，自然也就用不着加锁了（除非要跟其他服务同时操作共享资源，那就不适用于这种场景），不过这种串行场景我想了想，好像并不多，只有在那种纯内存的操作中可能会比较有性能优势（是不是很像Redis），所以也就图一乐。

相比原来的线程模型有何优劣？

话又说回来了，虽然解决了服务资源隔离和分配的问题，那么相比原来的线程模型是否就没有劣势了呢？

因为加入了更多的组件，考虑到监控节点的性能损耗，增加了分配线程、选择线程的逻辑，或许在性能上相比原来的线程模型会差一点，至于差多少，我可能也没法定量给出解答，还需要进一步的测试。不过可以肯定的是，可以通过更多的优化，使得两者的性能更加接近，例如：用JcTool的无锁队列替换JDK中的阻塞队列；给出合适的评价模型，使得资源分配更合理以及分配过程性能更优等等。

当然最关键的还是你业务代码写的咋样，毕竟框架优化的再好，业务代码不大行，那点优化效果微乎其微。

后记

这一次的经历，对我自己而言收获颇丰，不仅仅是因为学到了RPC框架的一些实现原理，更是对于“学习-发现问题-思考解决方案-实践验证”这一整条路的尝试。至于下一步，或许想要尝试在一些开源框架中去实现这个东西吧，毕竟开源这个事，想想就很cool～虽然未必能得到认可，但是实践本身也是学习的一部分，而且并不是足够强了才去参与开源，而是参与开源了才会越来越强。