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有没有不阻塞线程的编程方法呢？答案就是反应式编程，反应式编程是什么？Flower的基本原理，Flower的设计方法以及Flower的落地效果是本文的重点。
本文来自于infoq，由火龙果软件Anna编辑、推荐。 |
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为什么在高并发的情况下，程序会崩溃。主要原因是，在高并发的情况下，有大量用户请求需要程序计算处理，而目前的处理方式是，为每个用户请求分配一个线程，当程序内部因为访问数据库等原因造成线程阻塞时，线程无法释放去处理其他请求，这样就会造成请求堆积，不断消耗资源，最终导致程序崩溃。
这是传统的 Web 应用程序运行期的线程特性。对于一个高并发的应用系统来说，总是同时有很多个用户请求到达系统的
Web 容器。Web 容器为每个请求分配一个线程进行处理，线程在处理过程中，如果遇到访问数据库或者远程服务等操作，就会进入阻塞状态，这个时候，如果数据库或者远程服务响应延迟，就会出现程序内的线程无法释放的情况，而外部的请求不断进来，导致计算机资源被快速消耗，最终程序崩溃。
那么有没有不阻塞线程的编程方法呢？
一、反应式编程
答案就是反应式编程。反应式编程本质上是一种异步编程方案，在多线程（协程）、异步方法调用、异步 I/O
访问等技术基础之上，提供了一整套与异步调用相匹配的编程模型，从而实现程序调用非阻塞、即时响应等特性，即开发出一个反应式的系统，以应对编程领域越来越高的并发处理需求。
人们还提出了一个反应式宣言，认为反应式系统应该具备如下特质：
即时响应，应用的调用者可以即时得到响应，无需等到整个应用程序执行完毕。也就是说应用调用是非阻塞的。
回弹性，当应用程序部分功能失效的时候，应用系统本身能够进行自我修复，保证正常运行，保证响应，不会出现系统崩溃和宕机的情况。
弹性，系统能够对应用负载压力做出响应，能够自动伸缩以适应应用负载压力，根据压力自动调整自身的处理能力，或者根据自身的处理能力，调整进入系统中的访问请求数量。
消息驱动，功能模块之间，服务之间，通过消息进行驱动，完成服务的流程。
目前主流的反应式编程框架有 RxJava、Reactor 等，它们的主要特点是基于观察者设计模式的异步编程方案，编程模型采用函数式编程。
观察者模式和函数式编程有自己的优势，但是反应式编程并不是必须用观察者模式和函数式编程。Flower
就是一个纯消息驱动，完全异步，支持命令式编程的反应式编程框架。
下面我们就看看 Flower 如何实现异步无阻塞的调用，以及 Flower 这个框架设计使用了什么样的设计原则与模式。
二、反应式编程框架Flower的基本原理
一个使用 Flower 框架开发的典型 Web 应用的线程特性如下图所示：
当并发用户到达应用服务器的时候，Web 容器线程不需要执行应用程序代码，它只是将用户的 HTTP
请求变为请求对象，将请求对象异步交给 Flower 框架的 Service 去处理，自身立刻就返回。因为容器线程不做太多的工作，所以只需极少的容器线程就可以满足高并发的用户请求，用户的请求不会被阻塞，不会因为容器线程不够而无法处理。相比传统的阻塞式编程，Web
容器线程要完成全部的请求处理操作，直到返回响应结果才能释放线程；使用Flower 框架只需要极少的容器线程就可以处理较多的并发用户请求，而且容器线程不会阻塞。
用户请求交给基于 Flower 框架开发的业务 Service 对象以后，Service 之间依然是使用异步消息通讯的方式进行调用，不会直接进行阻塞式的调用。一个
Service 完成业务逻辑处理计算以后，会返回一个处理结果，这个结果以消息的方式异步发送给它的下一个Service。
传统编程模型的 Service 之间如果进行调用，被调用的Service 在返回之前，调用的 Service
方法只能阻塞等待。而 Flower 的 Service 之间使用了 AKKA Actor 进行消息通信，调用者的
Service 发送调用消息后，不需要等待被调用者返回结果，就可以处理自己的下一个消息了。事实上，这些
Service 可以复用同一个线程去处理自己的消息，也就是说，只需要有限的几个线程就可以完成大量的
Service 处理和消息传输，这些线程不会阻塞等待。
我们刚才提到，通常 Web 应用主要的线程阻塞，是因为数据库的访问导致的线程阻塞。Flower 支持异步数据库驱动，用户请求数据库的时候，将请求提交给异步数据库驱动，立刻就返回，不会阻塞当前线程，异步数据库访问连接远程的数据库，进行真正的数据库操作，得到结果以后，将结果以异步回调的方式发送给
Flower 的 Service 进行进一步的处理，这个时候依然不会有线程被阻塞。
也就是说，使用 Flower 开发的系统，在一个典型的 Web 应用中，几乎没有任何地方会被阻塞，所有的线程都可以被不断地复用，有限的线程就可以完成大量的并发用户请求，从而大大地提高了系统的吞吐能力和响应时间，同时，由于线程不会被阻塞，应用就不会因为并发量太大或者数据库处理缓慢而宕机，从而提高了系统的可用性。
Flower 框架实现异步无阻塞，一方面是利用了 Web 容器的异步特性，主要是 Servlet3.0以后提供的
AsyncContext，快速释放容器线程；另一方面是利用了异步的数据库驱动以及异步的网络通信，主要是
HttpAsyncClient 等异步通信组件。而 Flower 框架内，核心的应用代码之间的异步无阻塞调用，则是利用了
Akka 的 Actor 模型实现。
Akka Actor 的异步消息驱动实现如下：
一个 Actor 向另一个 Actor 进行通讯的时候，当前 Actor 就是一个消息的发送者sender，当它想要向另一个
Actor 进行通讯的时候，就需要获得另一个 Actor 的ActorRef，也就是一个引用，通过引用进行消息通信。而
ActorRef 收到消息以后，会将这个消息放入到目标 Actor 的 Mailbox 里面去，然后就立即返回了。
也就是说一个 Actor 向另一个 Actor 发送消息的时候，不需要另一个 Actor 去真正地处理这个消息，只需要将消息发送到目标
Actor 的 Mailbox 里面就可以了。自己不会被阻塞，可以继续执行自己的操作，而目标 Actor
检查自己的 Mailbox 中是否有消息，如果有消息，Actor 则会在从 Mailbox 里面去获取消息，对消息进行异步的处理，而所有的
Actor会共享线程，这些线程不会有任何的阻塞。
三、反应式编程框架Flower的设计方法
但是直接使用 Actor 进行编程有很多不便，Flower 框架对
Actor 进行了封装，开发者只需要编写一些细粒度的 Service，这些 Service 会被包装在
Actor 里面，进行异步通信。Flower Service 例子如下：
publicclassServiceAimplementsService<Message2>{
@Override
publicObjectprocess(Message2message){
returnmessage.getAge()+1;
}
} |
每个 Service 都需要实现框架的 Service 接口的 process 方法，process
方法的输入参数就是前一个 Service process 方法的返回值，这样只需要将 Service
编排成一个流程，Service 的返回值就会变成 Actor 的一个消息，被发送给下一个 Service，从而实现Service
的异步通信。
Service 的流程编排有两种方式，一种方式是编程实现，如下：
| getServiceFlow().buildFlow("ServiceA","ServiceB"); |
表示 ServiceA 的返回值将作为消息发送给 ServiceB，成为 ServiceB 的输入值，这样两个Service
就可以合作完成一些更复杂的业务逻辑。
Flower 还支持可视化的 Service 流程编排，像下面这张图一样编辑流程定义文件，就可以开发一个异步业务处理流程。
那么这个 Flower 框架是如何实现的呢？
Flower 框架的设计也是基于依赖倒置原则。所有应用开发者实现的Service 类都需要包装在
Actor 里面进行异步调用，但是 Actor 不会依赖开发者实现的Service 类，开发者也不会依赖
Actor 类，他们共同依赖一个 Service 接口，这个接口是框架提供的，如上面例子所示。
Actor 与 Service 的依赖倒置关系如下图所示：
每个 Actor 都依赖一个 Service 接口，而具体的 Service 实现类，比如 MyService，则实现这个
Service 接口。在运行期实例化 Actor 的时候，这个接口被注入具体的 Service 实现类，比如
MyService。在 Flower 中，调用 MyService 对象，其实就是给包装MyService
对象的 Actor 发消息，Actor 收到消息，执行自己的 onReceive 方法，在这个方法里，Actor
调用 MyService 的 process 方法，并将 onReceive 收到的 Message
对象当做 process 的输入参数传入。
process 处理完成后，返回一个 Object 对象。Actor 会根据编排好的流程，获取MyService
在流程中的下一个 Service 对应的 Actor，即 nextServiceActor，将 process返回的
Object 对象当做消息发送给这个 nextServiceActor。这样，Service 之间就根据编排好的流程，异步、无阻塞地调用执行起来了。
四、反应式编程框架Flower的落地效果
Flower 框架在部分项目中落地应用，应用效果较为显著，一方面，Flower 可以显著提高系统的性能。这是某个
C# 开发的系统使用 Flower 重构后的 TPS 性能比较，使用 Flower 开发的系统 TPS
差不多是原来 C# 系统的两倍。
另一方面，Flower 对系统可用性也有较大提升，目前常见互联网应用架构如下图：
用户请求通过网关服务器调用微服务完成处理，那么当有某个微服务连接的数据库查询执行较慢时，如图中服务
1，那么按照传统的线程阻塞模型，就会导致服务 1 的线程都被阻塞在这个慢查询的数据库操作上。同样的，网关线程也会阻塞在调用这个延迟比较厉害的服务1
上。
最终的效果就是，网关所有的线程都被阻塞，即使是不调用服务 1 的用户请求也无法处理，最后整个系统失去响应，应用宕机。使用阻塞式编程，实际的压测效果如下，当服务
1响应延迟，出错率大幅飙升的时候，通过网关调用正常的服务 2 的出错率也非常高。
使用 Flower 开发的网关，实际压测效果如下，同样服务 1 响应延迟，出错率极高的情况下，通过
Flower 网关调用服务 2 完全不受影响。
五、总结
事实上，Flower 不仅是一个反应式 Web 编程框架，还是反应式的微服务框架。也就是说，Flower
的 Service 可以远程部署到一个 Service 容器里面，就像我们现在常用的微服务架构一样。Flower
会提供一个独立的 Flower 容器，用于启动一些 Service，这些Service 在启动了以后，会向注册中心进行注册，而且应用程序可以将这些分布式的Service
进行流程编排，得到一个分布式非阻塞的微服务系统。整体架构和主流的微服务架构很像，主要的区别就是 Flower
的服务是异步的，通过流程编排的方式进行服务调用，而不是通过接口依赖的方式进行调用。 |
