如何使用高并發大對象處理

這篇文章主要介紹“如何使用高并發大對象處理”，在日常操作中，相信很多人在如何使用高并發大對象處理問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何使用高并發大對象處理”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

常年浸潤在互聯網高并發中的同學，在寫代碼時會有一些約定俗成的規則：寧可將請求拆分成10個1秒的，也不去做一個耗時5秒的請求;寧可將對象拆成1000個10KB的，也盡量避免生成一個1MB的對象。

為什么?這是對于“大”的恐懼。

“大對象”，是一個泛化的概念，它可能存放在JVM中，也可能正在網絡上傳輸，也可能存在于數據庫中。

為什么大對象會影響我們的應用性能呢?有三點原因。

大對象占用的資源多，垃圾回收器要花一部分精力去對它進行回收;

大對象在不同的設備之間交換，會耗費網絡流量，以及昂貴的I/O;

對大對象的解析和處理操作是耗時的，對象職責不聚焦，就會承擔額外的性能開銷。

接下來，xjjdog將從數據的結構緯度和時間維度，來逐步看一下一些把對象變小，把操作聚焦的策略。

1. String的substring方法

我們都知道，String在Java中是不可變的，如果你改動了其中的內容，它就會生成一個新的字符串。

如果我們想要用到字符串中的一部分數據，就可以使用substring方法。

如圖所示，當我們需要一個子字符串的時候。substring生成了一個新的字符串，這個字符串通過構造函數的Arrays.copyOfRange函數進行構造。

這個函數在JDK7之后是沒有問題的，但在JDK6中，卻有著內存泄漏的風險。我們可以學習一下這個案例，來看一下大對象復用可能會產生的問題。

這是我從JDK官方的一張截圖。可以看到，它在創建子字符串的時候，并不只拷貝所需要的對象，而是把整個value引用了起來。如果原字符串比較大，即使不再使用，內存也不會釋放。

比如，一篇文章內容可能有幾MB，我們僅僅需要其中的摘要信息，也不得維持著整個的大對象。

String content = dao.getArticle(id); String summary=content.substring(0,100); articles.put(id,summary);

這對我們的借鑒意義是。如果你創建了比較大的對象，并基于這個對象生成了一些其他的信息。這個時候，一定要記得去掉和這個大對象的引用關系。

2.  集合大對象擴容

對象擴容，在Java中是司空見慣的現象。比如StringBuilder、StringBuffer，HashMap，ArrayList等。概括來講，Java的集合，包括List、Set、Queue、Map等，其中的數據都不可控。在容量不足的時候，都會有擴容操作。

我們先來看下StringBuilder的擴容代碼。

void expandCapacity(int minimumCapacity) {         int newCapacity = value.length * 2 + 2;         if (newCapacity - minimumCapacity < 0)             newCapacity = minimumCapacity;         if (newCapacity < 0) {             if (minimumCapacity < 0) // overflow                 throw new OutOfMemoryError();             newCapacity = Integer.MAX_VALUE;         }         value = Arrays.copyOf(value, newCapacity); }

容量不夠的時候，會將內存翻倍，并使用Arrays.copyOf復制源數據。

下面是HashMap的擴容代碼，擴容后大小也是翻倍。它的擴容動作就復雜的多，除了有負載因子的影響，它還需要把原來的數據重新進行散列。由于無法使用native的Arrays.copy方法，速度就會很慢。

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {         if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {             resize(2 * table.length);             hash = (null != key) ? hash(key) : 0;             bucketIndex = indexFor(hash, table.length);         }         createEntry(hash, key, value, bucketIndex); }  void resize(int newCapacity) {         Entry[] oldTable = table;         int oldCapacity = oldTable.length;         if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {             threshold = Integer.MAX_VALUE;             return;         }         Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];         transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));         table = newTable;         threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); }

List的代碼大家可自行查看，也是阻塞性的，擴容策略是原長度的1.5倍。

由于集合在代碼中使用的頻率非常高，如果你知道具體的數據項上限，那么不妨設置一個合理的初始化大小。比如，HashMap需要1024個元素，需要7次擴容，會影響應用的性能。

但是要注意，像HashMap這種有負載因子的集合(0.75)，初始化大小=需要的個數/負載因子+1。如果你不是很清楚底層的結構，那就不妨保持默認。

3.  保持合適的對象粒度

曾經碰到一個并發量非常高的業務系統，需要頻繁使用到用戶的基本數據。由于用戶的基本信息，都是存放在另外一個服務中，所以每次用到用戶的基本信息，都需要有一次網絡交互。更加讓人無法接受的是，即使是只需要用戶的性別屬性，也需要把所有的用戶信息查詢，拉取一遍。

為了加快數據的查詢速度，對數據進行了初步的緩存，放入到了redis中。查詢性能有了大的改善，但每次還是要查詢很多冗余數據。

原始的redis key是這樣設計的。

type: string key: user_${userid} value: json

這樣的設計有兩個問題：(1)查詢其中某個字段的值，需要把所有json數據查詢出來，并自行解析。(2)更新其中某個字段的值，需要更新整個json串，代價較高。

針對這種大粒度json信息，就可以采用打散的方式進行優化，使得每次更新和查詢，都有聚焦的目標。

接下來對redis中的數據進行了以下設計，采用hash結構而不是json結構：

type: hash key: user_${userid} value: {sex:f, id:1223, age:23}

這樣，我們使用hget命令，或者hmget命令，就可以獲取到想要的數據，加快信息流轉的速度。

4.  Bitmap把對象變小

還能再進一步優化么?比如，我們系統中就頻繁用到了用戶的性別數據，用來發放一些禮品，推薦一些異性的好友，定時循環用戶做一些清理動作等。或者，存放一些用戶的狀態信息，比如是否在線，是否簽到，最近是否發送信息等，統計一下活躍用戶等。

對是、否這兩個值的操作，就可以使用Bitmap這個結構進行壓縮。

如代碼所示，通過判斷int中的每一位，它可以保存32個boolean值!

int a= 0b0001_0001_1111_1101_1001_0001_1111_1101;

Bitmap就是使用Bit進行記錄的數據結構，里面存放的數據不是0就是1。Java中的相關結構類，就是java.util.BitSet。BitSet底層是使用long數組實現的，所以它的最小容量是64。

10億的boolean值，只需要128MB的內存。下面既是一個占用了256MB的用戶性別的判斷邏輯，可以涵蓋長度為10億的id。

static BitSet missSet = new BitSet(010_000_000_000); static BitSet sexSet = new BitSet(010_000_000_000); String getSex(int userId) {     boolean notMiss = missSet.get(userId);     if (!notMiss) {         //lazy fetch         String lazySex = dao.getSex(userId);         missSet.set(userId, true);         sexSet.set(userId, "female".equals(lazySex));     }     return sexSet.get(userId) ? "female" : "male"; }

這些數據，放在堆內內存中，還是過大了。幸運的是，Redis也支持Bitmap結構，如果內存有壓力，我們可以把這個結構放到redis中，判斷邏輯也是類似的。

這樣的問題還有很多：給出一個1GB內存的機器，提供60億int數據，如何快速判斷有哪些數據是重復的?大家可以類比思考一下。

Bitmap是一個比較底層的結構，在它之上還有一個叫做布隆過濾器的結構(Bloom Filter)。布隆過濾器可以判斷一個值不存在，或者可能存在。

相比較Bitmap，它多了一層hash算法。既然是hash算法，就會有沖突，所以有可能有多個值落在同一個bit上。

Guava中有一個BloomFilter的類，可以方便的實現相關功能。

5.  數據的冷熱分離

上面這種優化方式，本質上也是把大對象變成小對象的方式，在軟件設計中有很多類似的思路。像一篇新發布的文章，頻繁用到的是摘要數據，就不需要把整個文章內容都查詢出來;用戶的feed信息，也只需要保證可見信息的速度，而把完整信息存放在速度較慢的大型存儲里。

數據除了橫向的結構緯度，還有一個縱向的時間維度。對時間維度的優化，最有效的方式就是冷熱分離。

所謂熱數據，就是靠近用戶的，被頻繁使用的數據，而冷數據是那些訪問頻率非常低，年代非常久遠的數據。同一句復雜的SQL，運行在幾千萬的數據表上，和運行在幾百萬的數據表上，前者的效果肯定是很差的。所以，雖然你的系統剛開始上線時速度很快，但隨著時間的推移，數據量的增加，就會漸漸變得很慢。

冷熱分離是把數據分成兩份。如圖，一般都會保持一份全量數據，用來做一些耗時的統計操作。

下面簡單介紹一下冷熱分離的三種方案。

(1)數據雙寫。把對冷熱庫的插入、更新、刪除操作，全部放在一個統一的事務里面。由于熱庫(比如MySQL)和冷庫(比如Hbase)的類型不同，這個事務大概率會是分布式事務。在項目初期，這種方式是可行的，但如果是改造一些遺留系統，分布式事務基本上是改不動的。我通常會把這種方案直接廢棄掉。

(2)寫入MQ分發。通過MQ的發布訂閱功能，在進行數據操作的時候，先不落庫，而是發送到MQ中。單獨啟動消費進程，將MQ中的數據分別落到冷庫、熱庫中。使用這種方式改造的業務，邏輯非常清晰，結構也比較優雅。像訂單這種結構比較清晰、對順序性要求較低的系統，就可以采用MQ分發的方式。但如果你的數據庫實體量非常的大，用這種方式就要考慮程序的復雜性了。

(3)使用binlog同步  針對于MySQL，就可以采用Binlog的方式進行同步。使用Canal組件，可持續獲取最新的Binlog數據，結合MQ，可以將數據同步到其他的數據源中。

End

關于大對象，我們可以再舉兩個例子。

像我們常用的數據庫索引，也是一種對數據的重新組織、加速。B+ tree可以有效的減少數據庫與磁盤交互的次數，它通過類似B+  tree的數據結構，將最常用的數據進行索引，存儲在有限的存儲空間中。

還有在RPC中常用的序列化。有的服務是采用的SOAP協議的WebService，它是基于XML的一種協議，內容大傳輸慢，效率低下。現在的Web服務中，大多數是使用json數據進行交互的，json的效率相比SOAP就更高一些。另外，大家應該都聽過google的protobuf，由于它是二進制協議，而且對數據進行了壓縮，性能是非常優越的。protobuf對數據壓縮后，大小只有json的1/10，xml的1/20，但是性能卻提高了5-100倍。protobuf的設計是值得借鑒的，它通過tag|leng|value三段對數據進行了非常緊湊的處理，解析和傳輸速度都特別快。

針對于大對象，我們有結構緯度的優化和時間維度的優化兩種方法。從結構緯度來說，通過把對象切分成合適的粒度，可以把操作集中在小數據結構上，減少時間處理成本;通過把對象進行壓縮、轉換，或者提取熱點數據，就可以避免大對象的存儲和傳輸成本。從時間緯度來說，就可以通過冷熱分離的手段，將常用的數據存放在高速設備中，減少數據處理的集合，加快處理速度。

到此，關于“如何使用高并發大對象處理”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！