Apache Pulsar Java客户端在虚拟线程下消息批量发送BatchMessageContainer阈值失效？BatchMessageKeyBasedContainer与VirtualThreadLocal

Apache Pulsar Java客户端在虚拟线程下消息批量发送BatchMessageContainer阈值失效？深入探究与解决方案

各位听众，大家好。今天我们来探讨一个在Apache Pulsar Java客户端使用虚拟线程进行消息批量发送时可能遇到的问题：BatchMessageContainer的阈值失效。这个问题涉及到BatchMessageKeyBasedContainer的实现，以及虚拟线程与ThreadLocal之间微妙的交互。我们将深入剖析这个问题，并提供相应的解决方案。

1. 背景：Apache Pulsar批量消息发送与BatchMessageContainer

Apache Pulsar支持批量消息发送，可以将多个消息打包成一个批次进行发送，从而减少网络开销，提高吞吐量。BatchMessageContainer是Pulsar Java客户端实现批量消息发送的核心组件，它负责收集消息，并根据预定义的阈值（如最大消息数、最大批次大小）决定何时将收集到的消息发送出去。

Pulsar提供两种主要的BatchMessageContainer实现：

BatchMessageContainerBase: 一个基础的抽象类，定义了批量消息容器的通用行为。
BatchMessageKeyBasedContainer: 继承自BatchMessageContainerBase，它根据消息的Key进行分组，确保具有相同Key的消息被打包到同一个批次中。这对于需要保证消息顺序的场景非常重要。

2. 虚拟线程的引入与潜在问题

Java虚拟线程（Virtual Threads）是一种轻量级线程，由JVM管理，可以显著提高并发性能。然而，虚拟线程与传统的平台线程（Platform Threads）在某些方面存在差异，其中一个关键差异在于ThreadLocal的处理方式。

平台线程: 每个平台线程都有自己的ThreadLocal变量副本，线程之间互不干扰。
虚拟线程: 虚拟线程也支持ThreadLocal，但需要注意，虚拟线程的生命周期可能非常短暂，如果ThreadLocal变量没有及时清理，可能会导致内存泄漏或其他问题。

当我们在虚拟线程中使用BatchMessageKeyBasedContainer时，ThreadLocal的使用方式可能会导致批量发送的阈值失效。这是因为BatchMessageKeyBasedContainer内部使用ThreadLocal来维护每个Key对应的批次信息。

3. BatchMessageKeyBasedContainer与ThreadLocal的交互

为了理解问题，我们需要深入了解BatchMessageKeyBasedContainer的实现。以下是BatchMessageKeyBasedContainer中与ThreadLocal相关的关键代码片段（简化版）：

public class BatchMessageKeyBasedContainer extends BatchMessageContainerBase {

    private final ThreadLocal<Map<String, OpSendMsg>> batchesByKey = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new);

    // ... 其他代码 ...

    @Override
    public CompletableFuture<Void> add(MessageImpl<?> msg, SendCallback callback) {
        String key = msg.hasOrderingKey() ? msg.getOrderingKey() : msg.getKey();
        OpSendMsg opSendMsg = batchesByKey.get().computeIfAbsent(key, k -> createOpSendMsg(k));

        // ... 添加消息到opSendMsg ...

        if (opSendMsg.getNumMessages() >= maxMessagesPerBatch || opSendMsg.getCurrentBatchSizeBytes() >= maxBatchSizeBytes) {
            return triggerBatchSend(key, opSendMsg);
        }

        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    }

    private OpSendMsg createOpSendMsg(String key) {
        return new OpSendMsg(this, key);
    }

    private CompletableFuture<Void> triggerBatchSend(String key, OpSendMsg opSendMsg) {
        // ... 发送批次消息 ...
        batchesByKey.get().remove(key); // 重要：移除ThreadLocal中的批次信息
        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    }
}

class OpSendMsg {
    private final BatchMessageKeyBasedContainer container;
    private final String key;
    private final List<MessageImpl<?>> messages = new ArrayList<>();
    private int currentBatchSizeBytes = 0;

    public OpSendMsg(BatchMessageKeyBasedContainer container, String key) {
        this.container = container;
        this.key = key;
    }

    // ... 其他方法 ...
}

这段代码的关键点在于：

batchesByKey: 一个ThreadLocal变量，存储了Map<String, OpSendMsg>，其中Key是消息的Key，Value是OpSendMsg对象，代表一个批次。
add()方法: 每次添加消息时，首先根据Key从batchesByKey中获取对应的OpSendMsg对象。如果不存在，则创建一个新的OpSendMsg对象并放入batchesByKey中。
triggerBatchSend()方法: 当批次达到阈值时，triggerBatchSend()方法会被调用，用于发送批次消息。 重点是，它会从batchesByKey中移除该Key对应的OpSendMsg对象。

4. 问题分析：虚拟线程下的ThreadLocal残留

在传统的平台线程模型下，ThreadLocal变量的生命周期与线程的生命周期基本一致。当线程结束时，ThreadLocal变量也会被清理。然而，在虚拟线程模型下，虚拟线程的生命周期可能非常短暂，而ThreadLocal变量的清理可能不会立即发生。

考虑以下场景：

虚拟线程A开始处理消息，并根据消息的Key创建一个新的OpSendMsg对象，将其放入batchesByKey中。
消息不断被添加到OpSendMsg中，但尚未达到阈值。
虚拟线程A执行完毕，被挂起。
另一个虚拟线程B开始处理消息，也可能处理具有相同Key的消息。
由于虚拟线程A的ThreadLocal变量尚未被清理，虚拟线程B仍然可以访问到虚拟线程A创建的OpSendMsg对象。
虚拟线程B继续向这个OpSendMsg对象添加消息，导致批次大小超过了预期的阈值，但由于triggerBatchSend()方法只在当前线程的批次达到阈值时才会被调用，因此这个超大的批次消息可能永远不会被发送出去，直到Pulsar客户端强制刷新或关闭。

简单来说，就是虚拟线程切换过快，导致ThreadLocal中残留了其他线程创建的OpSendMsg对象，新的线程继续向这个对象添加消息，导致批次大小超出预期，阈值失效。

5. 代码示例：重现阈值失效问题

以下代码示例演示了如何在虚拟线程下重现BatchMessageContainer的阈值失效问题：

import org.apache.pulsar.client.api.*;
import org.apache.pulsar.client.impl.BatchMessageKeyBasedContainer;
import org.apache.pulsar.client.impl.MessageImpl;
import org.apache.pulsar.common.api.MessageMetadata;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class VirtualThreadBatchingIssue {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String topicName = "persistent://public/default/my-topic";
        int maxMessagesPerBatch = 10; // 设置较小的阈值，方便观察
        int numMessagesToSend = 100;
        String messageKey = "my-key";

        // 创建一个虚拟线程池
        ThreadFactory virtualThreadFactory = Thread.ofVirtual().name("virtual-thread-", new AtomicInteger(0)).factory();
        var executorService = Executors.newThreadPerTaskExecutor(virtualThreadFactory);

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numMessagesToSend);

        // 模拟BatchMessageKeyBasedContainer
        BatchMessageKeyBasedContainer container = new BatchMessageKeyBasedContainer(
                null, // ProducerImpl
                maxMessagesPerBatch,
                1024 * 1024 // maxBatchSizeBytes
        );

        // 模拟发送消息
        for (int i = 0; i < numMessagesToSend; i++) {
            int messageId = i;
            executorService.submit(() -> {
                try {
                    MessageMetadata metadata = new MessageMetadata();
                    metadata.setOrderingKey(messageKey.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                    MessageImpl<byte[]> message = new MessageImpl<>(
                            null, // TopicName
                            messageId, // MessageId
                            null, // Properties
                            metadata,
                            "message-" + messageId,
                            null, // Schema
                            null
                    );

                    CompletableFuture<Void> future = container.add(message, (e, m) -> {
                        if (e != null) {
                            System.err.println("Error sending message: " + e.getMessage());
                        } else {
                            //System.out.println("Message sent successfully: " + m.getMessageId());
                        }
                        latch.countDown();
                    });

                    future.exceptionally(e -> {
                        System.err.println("Error adding message to batch: " + e.getMessage());
                        latch.countDown();
                        return null;
                    });

                } catch (Exception e) {
                    System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage());
                    latch.countDown();
                }
            });
        }

        latch.await();
        System.out.println("All messages submitted.");

        // 检查批次大小，可能会大于maxMessagesPerBatch
        //  由于没有办法直接访问到 batchesByKey 内部的数据，所以这里只能通过debug断点观察。
        // 实际项目中，需要通过更严谨的方式来验证问题。

        executorService.close();

        //强制刷新容器，发送剩余的消息
        container.flush();
    }
}

运行这段代码，并设置断点，观察 batchesByKey 的大小，你可能会发现，即使设置了 maxMessagesPerBatch = 10，最终的批次大小仍然大于 10。这就验证了在虚拟线程下，BatchMessageContainer的阈值可能会失效。

6. 解决方案：避免ThreadLocal残留

要解决这个问题，关键在于避免ThreadLocal变量在虚拟线程之间残留。以下是一些可能的解决方案：

方案一：显示清理ThreadLocal变量

在虚拟线程执行完毕后，显式地清理ThreadLocal变量。可以在triggerBatchSend()方法中添加额外的清理逻辑，确保即使虚拟线程被挂起，ThreadLocal变量也能被及时清理。
```
private CompletableFuture<Void> triggerBatchSend(String key, OpSendMsg opSendMsg) {
    // ... 发送批次消息 ...
    batchesByKey.get().remove(key);
    batchesByKey.remove();  // 添加：显式清理ThreadLocal变量
    return CompletableFuture.completedFuture(null);
}
```
注意： 这种方法可能会影响性能，因为每次发送批次消息都需要清理ThreadLocal变量。

方案二：使用ScopedValue代替ThreadLocal

Java 20引入了ScopedValue，它是一种更安全、更高效的线程本地变量替代方案。ScopedValue的生命周期与作用域相关联，当作用域结束时，ScopedValue也会自动被清理。

public class BatchMessageKeyBasedContainer extends BatchMessageContainerBase {

    private final ScopedValue<Map<String, OpSendMsg>> batchesByKey = ScopedValue.newInstance();

    // ... 其他代码 ...

    @Override
    public CompletableFuture<Void> add(MessageImpl<?> msg, SendCallback callback) {
        String key = msg.hasOrderingKey() ? msg.getOrderingKey() : msg.getKey();

        Map<String, OpSendMsg> batchMap = batchesByKey.get();
        OpSendMsg opSendMsg = batchMap.computeIfAbsent(key, k -> createOpSendMsg(k));

        // ... 添加消息到opSendMsg ...

        if (opSendMsg.getNumMessages() >= maxMessagesPerBatch || opSendMsg.getCurrentBatchSizeBytes() >= maxBatchSizeBytes) {
            return triggerBatchSend(key, opSendMsg);
        }

        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    }

    private OpSendMsg createOpSendMsg(String key) {
        return new OpSendMsg(this, key);
    }

    private CompletableFuture<Void> triggerBatchSend(String key, OpSendMsg opSendMsg) {
        // ... 发送批次消息 ...
        Map<String, OpSendMsg> batchMap = batchesByKey.get();
        batchMap.remove(key);
        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    }
}

注意： 使用ScopedValue需要Java 20及以上版本。同时，需要确保在合适的上下文中设置和获取ScopedValue的值。

方案三：避免使用ThreadLocal，使用显式传递的上下文

彻底避免使用ThreadLocal，将批次信息作为参数显式地传递给需要使用它的方法。这可以避免ThreadLocal带来的问题，但可能会增加代码的复杂度。

例如，可以创建一个BatchContext对象，包含批次信息，并在虚拟线程之间传递这个对象。
方案四：调整线程池大小或使用粘性线程池

如果虚拟线程切换过于频繁，可以考虑调整线程池的大小，或者使用粘性线程池（Sticky Thread Pool），确保具有相同Key的消息始终由同一个虚拟线程处理。这可以减少ThreadLocal变量残留的可能性。

7. 选择合适的解决方案

选择哪种解决方案取决于具体的应用场景和需求。

如果对性能要求较高，且可以接受一定的风险，可以尝试方案一（显示清理ThreadLocal变量）。
如果使用Java 20及以上版本，且对安全性要求较高，建议使用方案二（使用ScopedValue代替ThreadLocal）。
如果可以接受代码复杂度的增加，且对ThreadLocal的使用有严格的限制，可以考虑方案三（避免使用ThreadLocal，使用显式传递的上下文）。
如果问题是由于虚拟线程切换过于频繁导致的，可以尝试方案四（调整线程池大小或使用粘性线程池）。

8. 总结与最佳实践

在虚拟线程下使用Apache Pulsar Java客户端进行消息批量发送时，需要特别注意ThreadLocal的使用。BatchMessageKeyBasedContainer内部使用ThreadLocal来维护每个Key对应的批次信息，如果ThreadLocal变量没有及时清理，可能会导致批量发送的阈值失效。

为了避免这个问题，可以采取以下措施：

显式清理ThreadLocal变量。
使用ScopedValue代替ThreadLocal。
避免使用ThreadLocal，使用显式传递的上下文。
调整线程池大小或使用粘性线程池。

在实际项目中，建议对批量发送的性能和准确性进行充分的测试，并根据测试结果选择合适的解决方案。

9. 进一步的思考

这个问题不仅仅局限于Apache Pulsar Java客户端，其他使用虚拟线程和ThreadLocal的场景也可能存在类似的问题。因此，在设计和开发应用程序时，需要充分考虑虚拟线程的特性，并采取相应的措施来避免潜在的问题。

监控与告警: 添加监控指标，例如批次大小、发送延迟等，以便及时发现阈值失效的问题。
单元测试: 编写单元测试，模拟虚拟线程环境，验证批量发送的正确性。
代码审查: 进行代码审查，确保ThreadLocal的使用符合规范，并避免潜在的内存泄漏。

希望今天的分享能够帮助大家更好地理解Apache Pulsar Java客户端在虚拟线程下消息批量发送的问题，并找到合适的解决方案。谢谢大家。

一些重要的提示和建议：

Pulsar客户端版本: 确保使用最新版本的Pulsar客户端，新版本可能已经修复了与虚拟线程相关的问题。
配置调优: 根据实际需求调整Pulsar客户端的配置参数，例如maxMessagesPerBatch、maxBatchSizeBytes、batchingMaxPublishDelayMicros等。
异步发送: 使用异步发送API，避免阻塞虚拟线程。
异常处理: 完善异常处理机制，确保在发生错误时能够及时通知并采取相应的措施。

代码演示和验证的重要性

在实际解决问题的过程中，代码演示和验证至关重要。通过编写可重现的示例代码，可以帮助我们更深入地理解问题的本质，并验证解决方案的有效性。

持续学习和探索

虚拟线程是一个相对较新的技术，仍然在不断发展和完善。我们需要持续学习和探索，关注最新的技术动态，并将其应用到实际项目中。

希望这些额外的信息能够对你有所帮助。

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