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一、異步處理

1、異步概念

異步處理不用阻塞當前線程來等待處理完成，而是允許后續操作，直至其它線程將處理完成，并回調通知此線程。

必須強調一個基礎邏輯，異步是一種設計理念，異步操作不等于多線程，MQ中間件，或者消息廣播，這些是可以實現異步處理的方式。

同步處理和異步處理相對，需要實時處理并響應，一旦超過時間會結束會話，在該過程中調用方一直在等待響應方處理完成并返回。同步類似電話溝通，需要實時對話，異步則類似短信交流，發送消息之后無需保持等待狀態。

2、異步處理優點

雖然異步處理不能實時響應，但是處理復雜業務場景，多數情況都會使用異步處理。

• 異步可以解耦業務間的流程關聯，降低耦合度；
• 降低接口響應時間，例如用戶注冊，異步生成相關信息表；
• 異步可以提高系統性能，提升吞吐量；
• 流量削峰即把請求先承接下來，然后在異步處理；
• 異步用在不同服務間，可以隔離服務，避免雪崩；

異步處理的實現方式有很多種，常見多線程，消息中間件，發布訂閱的廣播模式，其根據邏輯在于先把請求承接下來，放入容器中，在從容器中把請求取出，統一調度處理。

注意：一定要監控任務是否產生積壓過度情況，任務如果積壓到雪崩之勢的地步，你會感覺每一片雪花都想勇闖天涯。

3、異步處理模式

異步流程處理的實現有好多方式，但是實際開發中常用的就那么幾種，例如：

• 基于接口異步響應，常用在第三方對接流程；
• 基于消息生產和消費模式，解耦復雜流程；
• 基于發布和訂閱的廣播模式，常見系統通知

異步適用的業務場景，對數據強一致性的要求不高，異步處理的數據更多時候追求的是最終一致性。

二、接口響應異步

1、流程描述

基于接口異步響應的方式，有一個本地業務服務，第三方接口服務，流程如下：

• 本地服務發起請求，調用第三方服務接口；
• 請求包含業務參數，和成功或失敗的回調地址；
• 第三方服務實時響應流水號，作為該調用的標識；
• 之后第三方服務處理請求，得到最終處理結果；
• 如果處理成功，回調本地服務的成功通知接口；
• 如果處理失敗，回調本地服務的失敗通知接口；
• 整個流程基于部分異步和部分實時的模式，完整處理；

注意：如果本地服務多次請求第三方服務，需要根據流水號判斷該請求的狀態，業務的狀態設計也是極其復雜，要根據流水號和狀態追溯整個流程的執行進度，避免錯亂。

2、流程實現案例

模擬基礎接口

@RestController public class ReqAsyncWeb {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ReqAsyncWeb.class);@Resourceprivate ReqAsyncService reqAsyncService ;// 本地交易接口@GetMapping("/tradeBegin")public String tradeBegin (){String sign = reqAsyncService.tradeBegin("TradeClient");return sign ;}// 交易成功通知接口@GetMapping("/tradeSucNotify")public String tradeSucNotify (@RequestParam("param") String param){LOGGER.info("tradeSucNotify param={"+ param +"}");return "success" ;}// 交易失敗通知接口@GetMapping("/tradeFailNotify")public String tradeFailNotify (@RequestParam("param") String param){LOGGER.info("tradeFailNotify param={"+ param +"}");return "success" ;}// 第三方交易接口@GetMapping("/respTrade")public String respTrade (@RequestParam("param") String param){LOGGER.info("respTrade param={"+ param +"}");reqAsyncService.respTrade(param);return "NO20200520" ;} }

模擬第三方處理

@Service public class ReqAsyncServiceImpl implements ReqAsyncService {private static final String serverUrl = "http://localhost:8005" ;@Overridepublic String tradeBegin(String param) {String orderNo = HttpUtil.get(serverUrl+"/respTrade?param="+param);if (StringUtils.isEmpty(orderNo)){return "Trade..Fail...";}return orderNo ;}@Overridepublic void respTrade(String param) {try {Thread.sleep(10000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}Thread thread01 = new Thread(new RespTask(serverUrl+"/tradeSucNotify?param="+param),"SucNotify");Thread thread02 = new Thread(new RespTask(serverUrl+"/tradeFailNotify?param="+param),"FailNotify");thread01.start();thread02.start();} }

三、生產消費異步

1、流程描述

這里基于Kafka中間件，演示流程消息生成，消息處理的異步解耦流程，基本步驟：

• 消息生成之后，寫入Kafka隊列 ；
• 消息處理方獲取消息后，進行流程處理；
• 消息在中間件提供的隊列中持久化存儲 ；
• 消息發起方如果掛掉，不影響消息處理 ；
• 消費方如果掛掉，不影響消息生成；

基于這種消息中間件模式，完成業務解耦，提高系統吞吐量，是架構中常用的方式。

2、流程實現案例

消息發送

@Service public class KafkaAsyncServiceImpl implements KafkaAsyncService {@Resourceprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;@Overridepublic void sendMsg(String msg) {// 這里Topic如果不存在，會自動創建kafkaTemplate.send("kafka-topic", msg);} }

消息消費

@Component public class KafkaConsumer {private static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);@KafkaListener(topics = "kafka-topic")public void listenMsg (ConsumerRecord<?,String> record) {String value = record.value();LOGGER.info("KafkaConsumer01 ==>>"+value);} }

注意：這里就算有多個消息消費方，也只會在一個消費方處理消息，這就是該模式的特點。

四、發布訂閱異步

1、流程描述

這里基于Redis中間件，說明消息廣播模式流程，基本步驟：

• 提供一個消息傳遞頻道channel；
• 多個訂閱頻道的客戶端client；
• 消息通過PUBLISH命令發送給頻道channel ；
• 客戶端就會收到頻道中傳遞的消息 ；

之所以稱為廣播模式，該模式更注重通知下發，流程交互性不強。實際開發場景：運維總控系統，更新了某類服務配置，通知消息發送之后，相關業務線上的服務在拉取最新配置，更新到服務中。

2、流程實現案例

發送通知消息

@Service public class RedisAsyncServiceImpl implements RedisAsyncService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;@Overridepublic void sendMsg(String topic, String msg) {stringRedisTemplate.convertAndSend(topic,msg);} }

客戶端接收

@Service public class ReceiverServiceImpl implements ReceiverService {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger("ReceiverMsg");@Overridepublic void receiverMsg(String msg) {LOGGER.info("Receiver01 收到消息：msg-{}",msg);} }

配置廣播模式

@Configuration public class SubMsgConfig {@BeanRedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory factory,MessageListenerAdapter msgListenerAdapter,MessageListenerAdapter msgListenerAdapter02){RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();container.setConnectionFactory(factory);//注冊多個監聽,訂閱一個主題，實現消息廣播container.addMessageListener(msgListenerAdapter, new PatternTopic("topic:msg"));container.addMessageListener(msgListenerAdapter02, new PatternTopic("topic:msg"));return container;}@BeanMessageListenerAdapter msgListenerAdapter(ReceiverService receiverService){return new MessageListenerAdapter(receiverService, "receiverMsg");}@BeanMessageListenerAdapter msgListenerAdapter02(ReceiverService02 receiverService02){return new MessageListenerAdapter(receiverService02, "receiverMsg");}@BeanReceiverService receiverService(){return new ReceiverServiceImpl();}@BeanReceiverService02 receiverService02(){return new ReceiverServiceImpl02();} }

這里配置了多個訂閱的客戶端。

五、任務積壓監控

生成一個消息，就因為有一個處理該消息的任務要執行，這就導致任務可能出現積壓的情況，常見原因大致有如下幾個：

• 任務產生的服務過多，任務處理的服務過少，不均衡；
• 任務處理時間太長，也導致生產過剩；
• 中間件本身容量偏小，需要擴容或集群化管理；

如果任務積壓過多，可能要對任務生成進行流量控制，或者提升任務的處理能力，從而避免雪崩情況。

六、源代碼地址

GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent

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序號標題

01	架構設計：單服務.集群.分布式，基本區別和聯系
02	架構設計：分布式業務系統中，全局ID生成策略
03	架構設計：分布式系統調度，Zookeeper集群化管理
04	架構設計：接口冪等性原則，防重復提交Token管理
05	架構設計：緩存管理模式，監控和內存回收策略

總結

以上是生活随笔為你收集整理的架构设计 | 异步处理流程，多种实现模式详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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