自动调整速率的Actor设计模式

Posted 2020-11-10 gabry.wu

问题背景

与数据库或者存储系统交互是所有应用软件都必不可少的功能之一，akka开发的系统也不例外。但akka特殊的地方在于，会尽可能的将所有的功能都设计成异步的，以避免Actor阻塞，然而无法避免IO这类的阻塞操作。我们往往会把IO消息发送给单独的Actor进行处理，避免业务主逻辑受到阻塞。

在处理IO消息时，有两种模式：批量和单条。批量是指一次性处理多个消息，这样可以减少与存储系统的交互，提高吞吐量，适合处理大量消息；单条是指一次只处理一条消息，与存储系统交互次数增多，但可以尽快的处理当前消息，这在消息比较少时非常有用。

但系统往往是复杂的，待处理的消息的分布并不集中，业务繁忙时，短时间内消息很多，此时批量处理可以增加吞吐量；业务闲暇时，消息零零散散，需要尽可能快的处理消息。一个优秀的系统需要能够识别并合适的处理这两种消息速率，用akka开发系统时，也需要拥有这种能力。

问题假设

记得以前数学老师讲课时，最喜欢也是最经常说的两个字就是“解、设”，就是在解决问题之前，总是会做一些假设。那么我们也做一些假设，以简化解决问题的难度，但这并不影响我们对原有问题的理解。现假设如下：

有一个actor接收其他actor发过来的消息，把它存入数据库：
1、数据量比较少时。数据单条处理，尽量快速的入库。

2、数据量比较大时。数据需要批量处理，比如调用jdbc的batch操作，以提高吞吐量。

3、需要能够在不同消息速率之间自由切换。

基于以上的背景，这个actor该如何设计比较好呢？

解决思路

解决该问题有以下几点因素需要考虑：

1. 如何计算消息速率。
2. 如何判断消息速率过高或过低
3. 批量、单条模式之间如何切换
4. 基于akka解决问题（毕竟作者遇到这个问题就是在用akka开发软件的过程中）

计算消息速率

上面问题的关键点之一是如何判断当前的消息速率过高或过快，而计算速率的重要参数是时间，而在分布式场景下时间是一个不可忽视的因素。各个节点之间的时间有时无法做到完全一致，作者所在的公司就是这样。
计算时，时间有两种选择方式：

1、选择消息本身的时间；
2、选择处理消息时，当前系统时间。

两种选择方式各有优劣。第一种比较准确，毕竟计算速率的对象是消息，用消息的时间也最为准确，但这要求所有节点的时间保持同步，而且消息本身必须有一个时间字段；第二种准确度稍微差一点，毕竟收到消息与实际处理该消息会有一定的延时，可以处理任意类型的消息。
为了简化并解决问题，作者选择了消息本身的时间作为计算参数，所有的消息都有时间字段。

切换计算模式

我们已经计算出了消息速率，那么是否就可以直接跟设定的阈值进行对比，判断当前的处理模式（批量或单条）了呢？这还不一定，要根据实际情况作出判断。消息速率的计算有两种计算方式：实时、固定速率。其中“固定速率”也有两种方式：固定消息个数、固定处理间隔。

计算的方法各有千秋。如果实时计算消息速率，可以及时的切换批量或单条模式，但在速率不稳定的情况下，会造成“抖动”的情况，即频繁的在两种模式之间进行切换，很可能造成批量处理的消息数量过少，降低吞吐量；固定速率计算，则可以缓和这种“抖动”，当然也就不能及时的切换批量或单条模式。

同样，为了简化问题，并考虑遇到问题的实际情况，作者选择用“固定速率”计算消息速率，计算方法如下：

1、 刚开始处于单条模式，保存当前时间（或第一条消息的时间）为StartTime
2、 单条模式下处理消息，并保存消息的当前时间问EndTime

3、 计算当前的处理消息的个数，如果达到一个批量阈值，则计算此次批量时间跨度，即EndTime-StartTime。如果时间跨度大于批量时间的阈值，即此次批量处理的消息比较少，继续处于单条模式；如果时间跨度小于阈值，则表示在短时间内，收到了大量的消息，则切换为批量模式，计数器清零。

4、 批量模式开始时，保存第一条消息的时间为StartTime
5、 批量模式处理消息，并保存消息的当前时间问EndTime

6、 计算当前的处理消息的个数，如果达到一个批量阈值，则返回“批量提交”消息，该消息作为特殊消息，提示处理程序提交当前批量。
7、 通过外部actor或者外部系统，给当前actor发送“批量心跳”消息，该消息主要为了弥补消息尾端的空白。即消息个数少于一个批量时，能够及时处理当前剩余消息。

8、 收到“批量心跳”消息时，检查当前消息处理个数，如果小于一个批量阈值，则表示当前消息速率过低，退出批量模式；如果大于一个批量阈值，则计数器清零，保持批量模式。无论此时进入哪个模式，都会发送“批量提交”消息，以尽快提交当前批量。

demo代码

为了保持通用，此处设计了一个抽象类，封装了部分逻辑

object AutoSpeedActor{
  final case class BatchMessage(sourceMessage:Option[Any],lastMessageTime:Long, commit:Boolean = false)
  private[actor] trait InternalMessage{
    def systemTimestamp:Long
  }
  private[actor] final case class EnterBatch(systemTimestamp:Long) extends InternalMessage
  private[actor] final case class LeaveBatch(systemTimestamp:Long) extends InternalMessage
  private[actor] final case class BatchInterval(systemTimestamp:Long) extends InternalMessage
}
/**
  *
  * @param batchNumber 自适应时批量的数量
  * @param batchInterval 自适应时批量的时间间隔
  */
abstract class AutoSpeedActor(batchNumber:Long,batchInterval:Duration,startTime:Long) extends Actor with ActorLogging {
  /**
    * 时间守卫。
    * 用来在批量模式下，及时提交当前剩余批量消息
    */
  private var timerGuard: ActorRef = _
  /**
    * 当前批量开始时间
    */
  private var batchStartTimestamp:Long = startTime
  /**
    * 当前批量结束时间
    */
  private var batchEndTimestamp:Long = batchStartTimestamp
  /**
    * 批量计数器
    */
  private var batchCounter:Long = 0
  /**
    * 获取当前消息的时间戳
    * @param msg 当前消息
    * @return 当前消息的时间戳
    */
  def getMessageTimestamp(msg: Any):Long
  /**
    * 判断当前消息是否自动驾驶，
    * @param msg 当前消息
    * @return true则对此类型的消息自动调整速率
    */
  def isAutoDriveMessage(msg:Any):Boolean
  /**
    * 判断当前是否为内部消息
    * @param msg 当前消息
    * @return true表示当前消息为内部消息
    */
  private def isIntervalMessage(msg:Any):Boolean = msg.isInstanceOf[AutoSpeedActor.InternalMessage]
  override def preStart(): Unit = {
    super.preStart()
    timerGuard = context.actorOf(Props.create(classOf[AutoSpeedActorGuard],batchInterval),self.path.name+"timerGuard")
  }
  override def postStop(): Unit = {
    super.postStop()
    context.stop(timerGuard)
  }
  /**
    * 消息拦截器，初始化为单条模式
    */
  private var messageIntercept: (Any) => Any = singleProcess
  /**
    * 批量模式下，封装当前消息
    * @param currentMsg 当前消息
    * @return 封装后的批量消息
    */
  private def batchProcess(currentMsg:Any):Any = currentMsg match {
      case AutoSpeedActor.BatchInterval(systemTimestamp) =>
        log.debug(s"Receive AutoSpeedActor.BatchInterval message at $systemTimestamp ")
        if( batchCounter < batchNumber ){
          timerGuard ! AutoSpeedActor.LeaveBatch(System.currentTimeMillis())
          messageIntercept = singleProcess
        }
        // 收到超时时间时，当前消息过少，则退出批量模式
        batchCounter = 0
        batchStartTimestamp = batchEndTimestamp
        AutoSpeedActor.BatchMessage(None,batchEndTimestamp,commit = true)
      case _ =>
        batchEndTimestamp = getMessageTimestamp(currentMsg)
        val commit = batchCounter % batchNumber == 0
        AutoSpeedActor.BatchMessage(Some(currentMsg),batchEndTimestamp,commit)
  }
  /**
    * 单条模式下，封装当前消息
    * @param currentMsg 当前消息
    * @return 封装后的消息
    */
  private def singleProcess(currentMsg:Any):Any = {
    batchEndTimestamp = getMessageTimestamp(currentMsg)
    if(batchCounter == batchNumber){
      batchCounter = 0
      log.debug(s"Reach an batch which from $batchStartTimestamp to $batchEndTimestamp")
      // 在一个批量内，时间跨度大于设定的批量阈值，则表示接收的消息比较慢
      if (batchEndTimestamp - batchStartTimestamp > batchInterval.toMillis ){
        batchStartTimestamp = batchEndTimestamp
      }else{
        // 在一个批量内，时间跨度小于设定的批量阈值，则表示接收的消息比较快，进入批量模式
        timerGuard ! AutoSpeedActor.EnterBatch(System.currentTimeMillis())
        messageIntercept = batchProcess
      }
    }
    currentMsg
  }
  override def aroundReceive(receive: Receive, msg: Any): Unit = {
    val interceptedMessage = if(isAutoDriveMessage(msg) || isIntervalMessage(msg)){
      batchCounter += 1
      messageIntercept(msg)
    }else{
      msg
    }
    super.aroundReceive(receive, interceptedMessage)
  }
}
private[actor] class AutoSpeedActorGuard(timeout:Duration) extends Actor with ActorLogging{
  private var batchMode = false
  private implicit val executionContextExecutor: ExecutionContextExecutor = context.dispatcher
  override def receive: Receive = {
    case AutoSpeedActor.EnterBatch(systemTimestamp) =>
      log.debug(s"Enter batch mode at $systemTimestamp")
      batchMode = true
      context.system.scheduler.scheduleOnce(FiniteDuration(timeout._1,timeout._2),self,AutoSpeedActor.BatchInterval(systemTimestamp))
    case AutoSpeedActor.LeaveBatch(systemTimestamp) =>
      log.debug(s"Leave batch mode at $systemTimestamp")
      batchMode = false
    case evt: AutoSpeedActor.BatchInterval =>
      log.debug(s"Receive an AutoSpeedActor.BatchInterval message $evt ,batchMode = $batchMode")
      if(batchMode){
        context.system.scheduler.scheduleOnce(FiniteDuration(timeout._1,timeout._2),self,AutoSpeedActor.BatchInterval(System.currentTimeMillis()))
        context.parent ! evt
      }
  }
}

 

TODO

demo代码还是有点简单，后期需要进一步的优化，例如该actor只能对某一类消息进行自动速率调整，无法适应多个不同类型消息的AutoDrive，欢迎大家进行讨论，提出各种优化方案。