細說雙Buffer緩衝池
緩衝機制是對資料持久化的延遲，減少不必要的IO，提高資料落盤的效率。本文將會詳細探討擁有雙Buffer的緩衝池（下文統稱TwinsBufferPool）是如何實現的，讀者可以依此推廣，得到N-Buffer的實現原理。
在此篇文章中，緩衝區（Buffer）和緩衝池（BufferPool）是兩個重要的概念，很明顯，兩者構成了一個包含與被包含的關係，一個緩衝池內可以有一個或者多個緩衝區協同工作，緩衝池中的所有緩衝區被組織成了一個環形佇列，一前一後的兩個緩衝區可以互相替換角色。
當然，在整個過程中，還會有其他輔助工具的出現，在下文都會逐一闡述。
一、設計要點
1、可擴充套件性。毫無疑問，可擴充套件性是對一個設計良好的軟體的一項基本要求，而一個軟體的可擴充套件的地方通常是有很多處的，這在某種程度上會依賴於程式設計者的經驗，如果僅僅侷限於產品需求，可能會嚴重限制了軟體的可擴充套件性。緩衝池是一種相對通用的中介軟體，擴充套件點相對比較多，比如：緩衝區數量可指定，執行緒安全與否，緩衝區閾值調配等等。
2、易用性。設計出來的中介軟體應該是對使用者友好的，使用過程中不會有繁瑣的配置，奇形怪狀的API，更不能有諸多不必要的Dependencies，如果能做到程式碼無侵入性，那就非常完美了。基於這個要求，TwinsBufferPool做成了一個Spring Boot Starter的形式，加入到專案裡的dependencies中即可開啟使用。
3、穩定性。這就是衡量一箇中間件好壞的重要KPI之一，從外觀上看，同樣是一艘船，破了一個洞和完好無缺將會是一個致命的區別，使用者期望自己搭上了一艘完整的船，以便能航行萬里而無憂。
4、高效性。說到穩定性，那就不得不說高效了，如果能幫助使用者又好又快的解決問題，無疑是最完美的結果。關於TwinsBufferPool的穩定性和高效性兩個指標，會在文中附上jemeter的壓測結果，並加以說明。
二、設計方案
這一小節將會給出TwinsBufferPool完整的設計方案，我們先從配置說起。
每個引數都會提供預設值，所以不做任何配置也是允許的。如下是目前TwinsBufferPool能提供的配置引數（yml）：
buffer
：
capacity
：
2000
threshold
：
0。5
allow-duplicate
：
true
pool
：
enable-temporary-storage
：
true
buffer-time-in-seconds
：
120
下面附上引數說明表：
TwinsBufferPool引數表
以上引數比較淺顯易懂，這裡重點解釋enable-temporary-storage和buffer-time-in-seconds這兩個引數。
根據引數說明，很明顯可以感受到，這兩個引數是為了預防突發情況，導致資料丟失。因為緩衝區都是基於記憶體的設計的，這就意味著緩衝的資料隨時處於一種服務重啟，或者服務宕機的高風險環境中，因此，才會有這兩個引數的誕生。
因為TwinsBufferPool良好的介面設計，對於以上兩個引數的實現機制也是高度可擴充套件的。TwinsBufferPool預設的是基於Redis的實現，使用者也可以用MongoDB，MySQL，FileSystem等方式實現。由此又會衍生出另外一個問題，由於各種異常情況，導致臨時儲存層遺留了一定量的資料，需要在下次啟動的時候，恢復這一部分的資料。
總而言之，資料都是透過flush動作最終持久化到磁碟上。
緩衝池主要結構
因為大多數實際業務場景對於緩衝池的併發量是有一定要求的，所以預設就採用了執行緒安全的實現策略，受到JDK中ThreadPool的啟發，緩衝池也具備了自身狀態管理的機制。如下列出了緩衝池所有可能存在的狀態，以及各個狀態的流轉。
/**
* 緩衝池暫未就緒
*/
private
static
final
int
ST_NOT_READY
=
1
；
/**
* 緩衝池初始化完畢，處於啟動狀態
*/
private
static
final
int
ST_STARTED
=
2
；
/**
* 如果安全關閉緩衝池，會立即進入此狀態
*/
private
static
final
int
ST_SHUTTING_DOWN
=
3
；
/**
* 緩衝池已關閉
*/
private
static
final
int
ST_SHUTDOWN
=
4
；
/**
* 正在進行資料恢復
*/
private
static
final
int
ST_RECOVERING
=
5
；
緩衝池狀態機
透過上述的一番分析，設計的方案也呼之欲出了，下面給出主要的介面設計與實現。
BufferPool介面定義
透過以上的講解，也不難理解BufferPool定義的介面。緩衝池的整個生命週期，以及內部的一些運作機制都得以體現。值得注意的是，在設計上，將緩衝池和儲存層做了邏輯分離，使得擴充套件性進一步得到增強。
儲存相關的介面包含了一些簡單的CURD，目前預設是用Redis作為臨時儲存層，MongoDB作為永久儲存層，使用者可以根據需要實現其他的儲存方式。
下圖展現的是TwinsBufferPool的實現方式，DataBuffer是緩衝區，必須依賴的基礎元素。因為設計的是環形佇列，所以依賴了CycleQueue，這個環形佇列的interface也是自定義的，在JDK中沒有找到比較合適的實現。
BufferPool介面實現
值得注意的是，BufferPool介面定義是靈活可擴充套件的，TwinsBufferPool只是提供了一種基於環形佇列的實現方式，使用者也可以自行設計，使用另外一種資料結構來支撐緩衝池的運作。
三、壓測報告
使用的是個人的PC電腦，機器的配置如下：
處理器：i5-7400 CPU 3。00GHZ 四核
記憶體：8。00GB
作業系統：Windows10 64位 基於x64的處理器
執行環境如下：
jdk 1。8。0_144
SpringBoot_2。1。0，內建Tomcat9。0
Redis_v4。0。1
MongoDB_v3。4。7
測試工具：
jemeter_v5。1
總共測試了四組引數，每組引數主要是針對最大容量，閾值和最大緩衝時間三個引數來做調整。
第一組：
buffer
：
capacity
：
1000
threshold
：
0。8
pool
：
buffer-time-in-seconds
：
60
第二組：
buffer
：
capacity
：
5000
threshold
：
0。8
pool
：
buffer-time-in-seconds
：
60
第三組：
buffer
：
capacity
：
5000
threshold
：
0。8
pool
：
buffer-time-in-seconds
：
300
第四組：
buffer
：
capacity
：
10000
threshold
：
0。8
pool
：
buffer-time-in-seconds
：
300
總共採集了9個指標：CPU佔用率，堆記憶體/M，執行緒數，錯誤率，吞吐量/sec，最長響應時間/ms，最短響應時間/ms，平均響應時間/ms，資料丟失量。
限於篇幅，只展示4個指標：堆記憶體，資料丟失量，平均響應時間，吞吐量。
堆記憶體/mb
資料丟失量
平均響應時間/ms
吞吐量/sec
總體來看，隨著每秒併發量的增加，各項指標呈現了不太樂觀的趨勢，其中最不穩定的是第四組引數，波動較為明顯，綜合表現最佳的是第二組引數，其次是第三組。
資料丟失量是一個比較讓人關心的指標，從圖中可以得知，在併發量達到4000的時候，開始有資料丟失的現象，而造成這一現象的原因並非是TwinsBufferPool實現程式碼的Bug，而是請求超時導致的“Connection refused”，因為每個Servlet執行容器都會有超時機制，如果排隊請求時間過長，就是直接被拒絕了。因此，看資料丟失量和錯誤率曲線，這兩者是一致的。如果設定成不超時，那麼將是零丟失量，零錯誤率，所帶來的代價就是平均響應時間會拉長。
因為受限於個人的測試環境，整個測試過程顯得不是很嚴謹，得出來的資料也並不是很完美，不過，我這裡提供了一些最佳化調整的建議：
1、硬體環境。正所謂“巧婦難為無米之炊”，如果提供的硬體效能本身就是有限的話，那麼，在上面執行的軟體也難以得到正常的發揮。
2、軟體架構。這個想象的空間很大，其中有一種方案我認為未來可以納入到RoadMap中：多緩衝池的負載均衡。我們可以嘗試在一個應用中啟用多個緩衝池，透過排程演算法，將緩衝資料均勻的分配給各個緩衝池，不至於出現只有一個緩衝池“疲於奔命”的狀況，最起碼系統的吞吐量會有所提升。
3、其他中介軟體或者工具的輔助，比如加上訊息中介軟體可以起到削峰的作用，各項指標也將會有所改善。
4、引數調優。這裡的引數指代的不僅僅是緩衝池的引數，還有包括最大連線數，最大執行緒數，超時時間等諸多外部引數。
四、總結
本文詳細闡述了雙Buffer緩衝池的設計原理，以及實現方式，並對TwinsBufferPool實施了壓測，也對測試結果進行了一番分析。
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