JAVA Reactor 异步链执行阻塞？检查阻塞 API 与 publishOn 使用方式

JAVA Reactor 异步链执行阻塞分析与解决

各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在使用 Reactor 进行异步编程时经常遇到的问题：异步链执行阻塞。这个问题往往隐藏得比较深，不容易被发现，但却会对系统的性能产生显著的影响。我们将从阻塞的根源入手，分析常见的错误用法，并提供一些实用的解决方案。

阻塞的本质：线程的停滞

在深入 Reactor 之前，我们需要先明确阻塞的本质。阻塞是指一个线程在等待某个资源或者事件时，暂停执行的状态。这个资源或者事件可以是 I/O 操作完成、锁的释放、信号量的获取等等。当一个线程处于阻塞状态时，它无法执行任何其他任务，直到阻塞解除。

在传统的同步编程模型中，阻塞是不可避免的。例如，当一个线程执行一个 I/O 操作时，它会一直等待操作完成，直到数据返回。这种阻塞会导致线程资源的浪费，因为线程在等待期间无法执行任何其他任务。

Reactor 通过事件循环和非阻塞 I/O 来解决这个问题。它将 I/O 操作委托给操作系统，并在操作完成时通过事件通知线程。这样，线程就可以在等待 I/O 操作完成期间执行其他任务，从而提高系统的并发能力。

Reactor 异步链中的阻塞风险

尽管 Reactor 提供了非阻塞的编程模型，但在实际使用中，我们仍然可能会遇到阻塞问题。这主要是因为以下几个原因：

1. 使用了阻塞 API： 在 Reactor 的异步链中调用了阻塞的 API，例如传统的同步 I/O 操作、Thread.sleep()、synchronized 关键字等。
2. 不恰当的 publishOn 使用： publishOn 操作符用于指定下游操作符的执行线程。如果 publishOn 使用不当，可能会导致某些操作在同一个线程中执行，从而形成阻塞。
3. CPU 密集型任务： 在 Reactor 的异步链中执行 CPU 密集型任务，会导致线程长时间占用 CPU 资源，从而影响其他任务的执行。
4. 死锁： 在复杂的异步链中，可能会出现死锁的情况，导致线程互相等待，最终阻塞。

诊断阻塞：从线程堆栈入手

当怀疑 Reactor 异步链出现阻塞时，首先需要进行诊断。最常用的方法是查看线程堆栈。通过线程堆栈，我们可以了解线程当前正在执行的任务以及等待的资源。

可以使用 JDK 自带的 jstack 工具来生成线程堆栈。例如，要生成进程 ID 为 12345 的线程堆栈，可以执行以下命令：

jstack 12345 > thread_dump.txt

然后，分析 thread_dump.txt 文件，查找处于 BLOCKED 或 WAITING 状态的线程。这些线程很可能就是导致阻塞的根源。

避免阻塞 API：拥抱非阻塞的世界

最直接也是最有效的避免阻塞的方法就是避免使用阻塞的 API。

阻塞 API	非阻塞替代方案
java.net.Socket	java.nio.channels.SocketChannel (配合 Selector)
java.io.FileInputStream, FileOutputStream	java.nio.channels.FileChannel (配合 AsynchronousFileChannel 更佳)
Thread.sleep()	Flux.interval() (配合 take(n) 实现延时) 或者 Mono.delay(Duration.ofMillis(n))
synchronized	java.util.concurrent.locks.ReentrantLock (配合 tryLock()) 或者使用 AtomicXXX
数据库同步 JDBC 调用	R2DBC (Reactive Relational Database Connectivity)

例如，要进行非阻塞的网络 I/O 操作，可以使用 java.nio.channels.SocketChannel 和 Selector。下面是一个简单的例子：

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;

public class NonBlockingClient {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        SocketChannel socketChannel = SocketChannel.open();
        socketChannel.configureBlocking(false);
        Selector selector = Selector.open();
        socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_CONNECT);
        socketChannel.connect(new InetSocketAddress("localhost", 8080));

        while (true) {
            selector.select();
            Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
            Iterator<SelectionKey> keyIterator = selectedKeys.iterator();

            while (keyIterator.hasNext()) {
                SelectionKey key = keyIterator.next();

                if (key.isConnectable()) {
                    SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
                    if (channel.isConnectionPending()) {
                        channel.finishConnect();
                    }
                    channel.register(selector, SelectionKey.OP_WRITE);
                    System.out.println("Connected to server.");
                } else if (key.isWritable()) {
                    SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap("Hello from client!".getBytes());
                    channel.write(buffer);
                    channel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                } else if (key.isReadable()) {
                    SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
                    int bytesRead = channel.read(buffer);
                    if (bytesRead > 0) {
                        buffer.flip();
                        byte[] data = new byte[buffer.remaining()];
                        buffer.get(data);
                        System.out.println("Received: " + new String(data));
                    }
                }

                keyIterator.remove();
            }
        }
    }
}

这个例子使用了 SocketChannel 和 Selector 来进行非阻塞的连接、写入和读取操作。

publishOn 的正确使用：控制线程切换

publishOn 操作符用于指定下游操作符的执行线程。它的作用是将信号（onNext、onError、onComplete）从上游线程切换到指定的线程。

Flux.range(1, 5)
    .map(i -> {
        System.out.println("Map 1: " + i + " - Thread: " + Thread.currentThread().getName());
        return i * 2;
    })
    .publishOn(Schedulers.boundedElastic())
    .map(i -> {
        System.out.println("Map 2: " + i + " - Thread: " + Thread.currentThread().getName());
        return i * 3;
    })
    .subscribe(i -> System.out.println("Subscribe: " + i + " - Thread: " + Thread.currentThread().getName()));

在这个例子中，第一个 map 操作符将在调用 subscribe 的线程中执行，而第二个 map 操作符将在 Schedulers.boundedElastic() 指定的线程池中执行。

错误用法：

• 过度使用 publishOn： 频繁地使用 publishOn 会导致线程切换的开销增加，降低性能。
• 在同一个线程中执行所有操作： 如果所有 publishOn 都指定了同一个线程池，那么所有的操作实际上还是在同一个线程中执行，无法实现真正的异步。
• 忘记 subscribeOn： subscribeOn 决定了整个链条最初的执行线程，如果漏掉了它，整个链条可能还是跑在调用 subscribe 的线程。

正确用法：

• 只在需要切换线程的地方使用 publishOn。
• 根据任务的类型选择合适的 Scheduler。 例如，对于 I/O 密集型任务，可以使用 Schedulers.boundedElastic() 或 Schedulers.newParallel("io-thread")。 对于 CPU 密集型任务，可以使用 Schedulers.parallel() 或 Schedulers.newSingle("cpu-thread")。
• 理解 publishOn 和 subscribeOn 的区别。 publishOn 影响下游操作符的执行线程，而 subscribeOn 影响整个链条的执行线程。

CPU 密集型任务的处理：隔离与并行

如果 Reactor 的异步链中包含 CPU 密集型任务，会导致线程长时间占用 CPU 资源，影响其他任务的执行。为了解决这个问题，可以将 CPU 密集型任务隔离到单独的线程池中执行。

import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.scheduler.Schedulers;

public class CpuIntensiveTaskExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Flux.range(1, 10)
            .publishOn(Schedulers.boundedElastic()) // 使用弹性调度器处理 I/O
            .map(i -> {
                System.out.println("Processing I/O task: " + i + " - Thread: " + Thread.currentThread().getName());
                // 模拟 I/O 操作
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return i;
            })
            .publishOn(Schedulers.parallel()) // 使用并行调度器处理 CPU 密集型任务
            .map(i -> {
                System.out.println("Processing CPU task: " + i + " - Thread: " + Thread.currentThread().getName());
                // 模拟 CPU 密集型操作
                long sum = 0;
                for (int j = 0; j < 1000000; j++) {
                    sum += Math.sqrt(j);
                }
                return sum;
            })
            .subscribe(result -> System.out.println("Result: " + result + " - Thread: " + Thread.currentThread().getName()));

        Thread.sleep(5000); // 保持程序运行一段时间，以便观察线程池的效果
    }
}

在这个例子中，我们使用了两个 publishOn 操作符。第一个 publishOn 使用 Schedulers.boundedElastic() 来处理 I/O 密集型任务，第二个 publishOn 使用 Schedulers.parallel() 来处理 CPU 密集型任务。这样，CPU 密集型任务就不会阻塞 I/O 密集型任务的执行。

更进一步，可以将 CPU 密集型任务分解成更小的子任务，并使用 Flux.fromIterable() 或者 Flux.interval() 来并行执行这些子任务。

死锁的避免：谨慎的锁使用

在复杂的 Reactor 异步链中，可能会出现死锁的情况。死锁是指两个或多个线程互相等待对方释放资源，导致所有线程都无法继续执行的状态。

常见的死锁场景：

• 嵌套锁： 线程 A 持有锁 L1，并尝试获取锁 L2；同时，线程 B 持有锁 L2，并尝试获取锁 L1。
• 资源竞争： 多个线程竞争同一个资源，例如数据库连接、文件句柄等。

避免死锁的方法：

• 避免嵌套锁。
• 按照固定的顺序获取锁。
• 使用带超时的锁。
• 尽量使用无锁的数据结构和算法。

在 Reactor 中，可以使用 java.util.concurrent.locks.ReentrantLock 来实现带超时的锁。

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DeadlockExample {

    private static final ReentrantLock lock1 = new ReentrantLock();
    private static final ReentrantLock lock2 = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> {
            try {
                if (lock1.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.out.println("Thread 1: acquired lock1");
                    Thread.sleep(100);
                    if (lock2.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                        System.out.println("Thread 1: acquired lock2");
                        lock2.unlock();
                    } else {
                        System.out.println("Thread 1: failed to acquire lock2");
                    }
                    lock1.unlock();
                } else {
                    System.out.println("Thread 1: failed to acquire lock1");
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();

        new Thread(() -> {
            try {
                if (lock2.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.out.println("Thread 2: acquired lock2");
                    Thread.sleep(100);
                    if (lock1.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                        System.out.println("Thread 2: acquired lock1");
                        lock1.unlock();
                    } else {
                        System.out.println("Thread 2: failed to acquire lock1");
                    }
                    lock2.unlock();
                } else {
                    System.out.println("Thread 2: failed to acquire lock2");
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }
}

在这个例子中，我们使用了 tryLock(1, TimeUnit.SECONDS) 来尝试获取锁。如果超过 1 秒钟仍然无法获取锁，就放弃获取，避免死锁。

测试与监控：防患于未然

除了上述的预防措施之外，还需要进行充分的测试和监控，以便及早发现和解决阻塞问题。

测试：

• 单元测试： 针对 Reactor 异步链的每个环节进行单元测试，确保每个环节的性能都符合预期。
• 集成测试： 将 Reactor 异步链与其他组件进行集成测试，模拟真实的并发场景，检查是否存在阻塞问题。
• 压力测试： 使用压力测试工具模拟高并发的请求，测试系统的性能瓶颈，找出可能导致阻塞的地方。

监控：

• 线程池监控： 监控 Reactor 使用的线程池的线程数量、活跃线程数量、队列长度等指标，及时发现线程池是否过载。
• JVM 监控： 监控 JVM 的 CPU 使用率、内存使用率、GC 频率等指标，判断是否存在 CPU 密集型任务或者内存泄漏。
• 自定义监控： 在 Reactor 异步链的关键环节添加自定义的监控指标，例如请求处理时间、数据传输速度等，以便及时发现性能问题。

可以使用 Prometheus 和 Grafana 等工具来对 Reactor 异步链进行监控。

总结与回顾：规避阻塞的要点

今天我们讨论了 Reactor 异步链执行阻塞的问题，主要包括：

• 阻塞的本质：线程的停滞。
• Reactor 异步链中的阻塞风险：阻塞 API、不恰当的 publishOn 使用、CPU 密集型任务、死锁。
• 诊断阻塞：从线程堆栈入手。
• 避免阻塞 API：拥抱非阻塞的世界。
• publishOn 的正确使用：控制线程切换。
• CPU 密集型任务的处理：隔离与并行。
• 死锁的避免：谨慎的锁使用。
• 测试与监控：防患于未然。

希望今天的讲座能够帮助大家更好地理解和解决 Reactor 异步链执行阻塞的问题，提高系统的性能和稳定性。

代码示例和工具的应用

我们通过代码示例演示了如何避免阻塞 API、正确使用 publishOn 以及处理 CPU 密集型任务。同时，我们还介绍了 jstack、Prometheus 和 Grafana 等工具，可以帮助我们诊断和监控 Reactor 异步链的性能。

持续学习与实践

Reactor 是一个非常强大的异步编程框架，但同时也需要我们不断学习和实践才能掌握。希望大家能够在实际项目中应用今天所学的知识，并不断探索 Reactor 的更多可能性。