使用Java构建高伸缩性组件 - 编程入门网

使用Java构建高伸缩性组件

随着多核处理器成为主流，应用开发人员对于如何编写高伸缩性的应用以利用底层硬 件的优势这个问题面临巨大的压力。此外，遗留系统不得不移植到新的架构上。保证应用 伸缩性的一种有效方式是使用高伸缩性组件构建应用。举例来说，在各种应用中， java.util.concurrent.ConcurrentHashMap可以替代同步的HashTable，使应用伸缩性更 好。因此，向应用直接提供一套高伸缩性构造块以引入并行是非常有用的。

我们创建了一套高伸缩性并发Java组件作为Amin库项目的一部分。在本文中，我们将 介绍一些创建该开源库的想法。

概述

作为软件工程师，我们不得不并行我们的应用使它们在多核机器上很好的伸缩。一种 并行方式是把它们分成若干子任务，其中每一个子任务与应用的其他子任务通信和同步。 这通常被称为基于任务的并发。我们可以基于子任务的通信模式将应用分类。

尴尬式并行——应用的子任务从不或者很少与其他子任务通信。通常情况下，每一个 任务只处理自己的私有数据。一些例子包括：

蒙特卡洛模拟程序

快速排序程序，使用fork/join模式很容易实现并发。当我们处理尴尬式并行应用时容 易得到很好的伸缩性。

粗粒度和细粒度式并行——这些应用的子任务需要互相通信。根据子任务之间的通信 频率可以把程序分为粗粒度和细粒度并行。一个例子是生产者/消费者问题。生产者产生 驱动消费者的数据。从生产者到消费者的数据发送需要通信。相比尴尬式并行应用，处理 子任务频繁交互的应用较难得到良好的伸缩性。

经过为伸缩性而优化的组件非常有益于解决这些困难问题。举例来说，如果存在一个 高伸缩性队列组件，那么实现生产者/消费者伸缩性相对容易些。本文中，我们提供了若 干通用技术提高软件组件的伸缩性。

针对伸缩性的分析

应用分析是开发过程的重要方面。分析是为了了解应用的运行特征。分析数据经常被 用于提高应用的性能和伸缩性。大多数分析器遵从一个简单的执行模式，其中有一个配置 阶段。在该阶段，根据信息获取的类型，会配置不同层次的计算堆栈。硬件计数器可以被 用来监控硬件事件。操作系统可以通过配置各种操作系统事件来监控。如果在计算层次中 还有虚拟机，那么需要配置以访问虚拟机的事件。最后，应用需要配置以得到真实应用的 事件。优秀的分析器能够在不要求应用重新编译的情况下完成这些配置。大多数分析器通 常都配置虚拟机和应用层。应用在配置之后运行时，会生成跟踪信息，例如函数运行时间 、资源使用情况、硬件性能参数、锁使用、系统时间、用户时间等等。不同的分析器会在 把跟踪信息输出到文件系统前做一些计算。最后，分析器会通过显示界面可视化这些数据 。

用于并发应用的分析器需要提供有关线程、锁竞争和同步点的详细信息。我们使用了 下面一些分析器作为Amino性能分析：

Java锁监控器（Java Lock Monitor）——Java开发人员使用该工具分析应用中锁的使 用情况。在运行时，监控组件收集各种锁数据用于发现锁竞争。该工具能够通过表格展示 详细的锁和竞争信息。IBM Java Lock Analyzer (JLA)是另一个提供锁信息的工具。它与 JLA类似，只不是通过图形界面显示缩合竞争数据。两个工具都支持x86和Power平台。

THOR ——该工具用于详细分析Java应用的性能。它能够深入分析完整的执行栈，从硬 件到应用层。信息来自于栈的四个层面——硬件、操作系统、JVM和应用。用户可以看到 锁竞争的信息以及对应的代码、瓶颈、多核之间的线程迁移和竞争导致的性能下降。该工 具支持x86和Power平台。

AIX性能工具——IBM的AIX操作系统自带一套底层的性能分析和调试工具。其中包括：

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