如何兼顾性能+实时性处理缓冲数据？ |
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如何兼顾性能+实时性处理缓冲数据？
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我们经常会遇到这样的数据处理应用场景：我们利用一个组件实时收集外部交付给它的数据，并由它转发给一个外部处理程序进行处理。考虑到性能，它会将数据存储在本地缓冲区，等累积到指定的数量后打包发送；考虑到实时性，数据不能在缓冲区存太长的时间，必须设置一个延时时间，一旦超过这个时间，缓冲的数据必须立即发出去。看似简单的需求，如果需要综合考虑性能、线程安全、内存分配，要实现起来还真有点麻烦。这个问题有不同的解法，本文提供一种实现方案。 一、实例演示 二、待处理的批量数据：Batch 三、感知数据处理的时机：BatchChangeToken 四、接收、缓冲、打包和处理数据：Batcher 一、实例演示我们先来看看最终达成的效果。在如下这段代码中，我们使用一个Batcher对象来接收应用分发给它的数据，该对象最终会在适当的时机处理它们。 调用Batcher构造函数的三个参数分别表示： processor：批量处理数据的委托对象，它指向的Process方法会将当前时间和处理的数据量输出到控制台上；batchSize：单次处理的数据量，当缓冲的数据累积到这个阈值时会触发数据的自动处理。我们将这个阈值设置为10；interval：两次处理处理的最长间隔，我们设置为5秒；var batcher = new Batcher( processor:Process, batchSize:10, interval: TimeSpan.FromSeconds(5)); var random = new Random(); while (true) { var count = random.Next(1, 4); for (var i = 0; i < count; i++) { batcher.Add(Guid.NewGuid().ToString()); } await Task.Delay(1000); } static void Process(Batch batch) { using (batch) { Console.WriteLine($"[{DateTimeOffset.Now}]{batch.Count} items are delivered."); } }如上面的代码片段所示，在一个循环中，我们每隔1秒钟随机添加1-3个数据项。从下图中可以看出，Process方法的调用具有两种触发条件，一是累积的数据量达到设置的阈值10，另一个则是当前时间与上一次处理时间间隔超过5秒。
除了上面实例涉及的Batcher,该解决方案还涉及两个额外的类型，如下这个Batch类型表示最终发送的批量数据。为了避免缓冲数据带来的内存分配，我们使用了一个单独的ArrayPool对象来创建池化的数组，这个功能体现在静态方法CreatePooledArray方法上。由于构建Batch对象提供的数组来源于对象池，在处理完毕后必须回归对象池，所以我们让这个类型实现了IDisposable接口，并将这一操作实现在Dispose方法种。在调用ArrayPool对象的Return方法时，我们特意将数组清空。由于提供的数组来源于对象池，所以并不能保证每个数据元素都承载了有效的数据，实现的迭代器和返回数量的Count属性对此作了相应的处理。 public sealed class Batch : IEnumerable, IDisposable where T : class { private bool _isDisposed; private int? _count; private readonly T[] _data; private static readonly ArrayPool _pool = ArrayPool.Create(); public int Count { get { if (_isDisposed) throw new ObjectDisposedException(nameof(Batch)); if(_count.HasValue) return _count.Value; var count = 0; for (int index = 0; index < _data.Length; index++) { if (_data[index] is null) { break; } count++; } return (_count = count).Value; } } public Batch(T[] data) => _data = data ?? throw new ArgumentNullException(nameof(data)); public void Dispose() { _pool.Return(_data, clearArray: true); _isDisposed = true; } public IEnumerator GetEnumerator() => new Enumerator(this); IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator() => GetEnumerator(); public static T[] CreatePooledArray(int batchSize) => _pool.Rent(batchSize); private void EnsureNotDisposed() { if (_isDisposed) throw new ObjectDisposedException(nameof(Batch)); } private sealed class Enumerator : IEnumerator { private readonly Batch _batch; private readonly T[] _data; private int _index = -1; public Enumerator(Batch batch) { _batch = batch; _data = batch._data; } public T Current { get { _batch.EnsureNotDisposed(); return _data[_index]; } } object IEnumerator.Current => Current; public void Dispose() { } public bool MoveNext() { _batch.EnsureNotDisposed(); return ++_index < _data.Length && _data[_index] is not null; } public void Reset() { _batch.EnsureNotDisposed(); _index = -1; } } }三、感知数据处理的时机：BatchChangeTokenBatcher具有两个触发数据处理的设置：缓冲的数据量和两次数据处理之间的最长间隔。当累积的数据量或者当前时间与上一次处理的间隔达到阈值，缓冲的数据将自动被处理。.NET Core经常利用一个IChangeToken作为通知的令牌，为此我们定义了如下这个实现了该接口的BatchChangeToken类型。如下面的代码片段所示，上述两个触发条件体现在两个CancellationToken对象上，我们利用它们创建了对应的CancellationChangeToken对象，最后利用这两个CancellationChangeToken创建了一个CompositeChangeToken对象。这个CompositeChangeToken对象最终被用来实现了IChangeToken接口的三个成员。 internal sealed class BatchChangeToken : IChangeToken { private readonly IChangeToken _innerToken; private readonly int _countThreshold; private readonly CancellationTokenSource _expirationTokenSource; private readonly CancellationTokenSource _countTokenSource; private int _counter; public BatchChangeToken(int countThreshold, TimeSpan timeThreshold) { _countThreshold = countThreshold; _countTokenSource = new CancellationTokenSource(); _expirationTokenSource = new CancellationTokenSource(timeThreshold); var countToken = new CancellationChangeToken(_countTokenSource.Token); var expirationToken = new CancellationChangeToken(_expirationTokenSource.Token); _innerToken = new CompositeChangeToken(new IChangeToken[] { countToken, expirationToken }); } public bool HasChanged => _innerToken.HasChanged; public bool ActiveChangeCallbacks => _innerToken.ActiveChangeCallbacks; public IDisposable RegisterChangeCallback(Action callback, object? state) => _innerToken.RegisterChangeCallback(s => { callback(s); _countTokenSource.Dispose(); _expirationTokenSource.Dispose(); }, state); public void Increase() { Interlocked.Increment(ref _counter); if (_counter >= _countThreshold) { _countTokenSource.Cancel(); } } }上述两个CancellationToken来源于对应的CancellationTokenSource，对应的字段为_countTokenSource和_expirationTokenSource。_expirationTokenSource根据设置的数据处理时间间隔创建而成。为了确定缓冲的数据量，我们提供了一个计数器，并利用Increase方法进行计数。在超过设置的数据量时，该方法会调用_expirationTokenSource的Cancel方法。在实现的ActiveChangeCallbacks方法种，我们将针对这两个CancellationTokenSource的释放放在注册的回调中。 四、接收、缓冲、打包和处理数据：Batcher最终用于打包的Batcher类型定义如下。在构造函数中，我们除了提供上述两个阈值外，还提供了一个Action委托完成针对打包数据的处理。通过Add方法接收的数据存储在_data字段返回的数组上，它时通过Batch的静态方法CreatePooledArray提供的。我们使用字段_index表示添加数据在_data数组中存储的位置，并使用InterLocked.Increase方法解决并发问题。 public sealed class Batcher : IDisposable where T : class { private readonly Action _processor; private T[] _data; private BatchChangeToken _changeToken = default!; private readonly int _batchSize; private int _index = -1; private readonly IDisposable _scheduler; public Batcher(Action processor, int batchSize, TimeSpan interval) { _processor = processor ?? throw new ArgumentNullException(nameof(processor)); _batchSize = batchSize; _data = Batch.CreatePooledArray(batchSize); _scheduler = ChangeToken.OnChange(() => _changeToken = new BatchChangeToken(_batchSize, interval), OnChange); void OnChange() { var data = Interlocked.Exchange(ref _data, Batch.CreatePooledArray(batchSize)); if (data[0] is not null) { Interlocked.Exchange(ref _index, -1); _ = Task.Run(() => _processor.Invoke(new Batch(data))); } } } public void Add(T item) { if (item is null) throw new ArgumentNullException(nameof(item)); var index = Interlocked.Increment(ref _index); if (index >= _batchSize) { SpinWait.SpinUntil(() => _index < _batchSize - 1); Add(item); } _data[index] = item; _changeToken.Increase(); } public void Dispose() => _scheduler.Dispose(); }在构造函数中，我们调用了ChangeToken的静态方法OnChange将数据处理操作绑定到创建的BatchChangeToken对象上，并确保每次发送“数据处理”后将重新创建的BatchChangeToken对象赋值到_changeToken字段上，因为Add放到需要调用它的Increase增加计数。当接收到数据处理通知后，我们会调用Batch的静态方法CreatePooledArray构建一个数组将字段 _data引用的数组替换下来，并将其封装成Batch对象进行处理（如果数据存在）。于此同时，表示添加数据存储索引的_index恢复成-1。Add方法在对_index做自增操作后，如果发现累积的数据量达到阈值，需要等待数据处理完毕。由于数据处理以异步的方式处理，这里的耗时时很低的，所以我们这里选择了自旋的方式等待它完成。 |
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