数据处理中提升性能的方法-引入并发但是避免同步

背景

只要存在数据库,就会有后台批量处理数据的需求,比如数据表备份、定期清理、数据替换、数据迁移,对于批量处理来说,往往会涉及大量的查询、过滤、归类、聚合计算,在批量脚本中直接查询数据库往往性能太低,甚至会因为一个大型的SQL导致数据库锁表出现线上事故,因此一般采用先导出到文件,在文件上计算然后再导入,比如:

1、使用mysql -e “select * from table” > output.txt的方式,执行SQL,将结果导出到文件中;

2、针对文件,使用各种方式进行聚合、过滤、替换等计算,最后产出成需要使用的格式;

3、发布产出的文件,或者使用load data命令导入到数据库;

由于只是一次性的批量查询数据库导出到文件,然后针对文件进行计算,而不是每次都查询数据库,大量节省了网络的IO耗费,从而提升处理的速度。

然而得到了导出的文件之后,如果文件过大,或者计算逻辑复杂比如大量的调用了耗费CPU的正则匹配、聚合计算,那么单线程的处理会耗费大量的时间,这时候就可以引入并发处理,使得机器的CPU、内存、IO、网络等资源全部充分利用起来,大幅度降低处理时间。

引入多线程,拆分输入文件为多个,每个小文件启动一个处理线程

HADOOP的MAP-REDUCE的做法,是先将文件split成小分片文件,然后针对每个分片做计算,最后将每个分片的结果聚合在一起,然而由于HADOOP的调度、集群稳定性等各种原因,对于MB大小级别的文件处理,会发现速度非常慢,有时候甚至比单机单线程处理速度还慢,将单机单线程改成多线程,往往会发现令人惊讶的效果提升。

直观的做法,是使用主线程读取输入的单个大文件,然后将读取的结果分配给子线程处理,然后主线程做整合,这种方式因为多线程共用了单个文件的IO,需要加入对文件的同步机制,最后会发现性能瓶颈在这单个文件的读取同步之上。

可以将大文件分片成小文件,然后每个文件分配给单个线程单独处理,避免线程间的资源同步,每个线程会享用单独的CPU核、内存单元、文件句柄,处理速度能达到最快。

使用这种方式,可以用以下的步骤进行:

1、使用SHELL,将输入文件拆分成预定线程数目的份数,存放到一个目录中;

2、以输入文件的目录路径作为参数,编程语言JAVA/PYTHON读取该目录的所有文件,对于每个文件启动一个处理线程,进行处理;

3、SHELL将输出目录的所有文件,使用cat file* > output_file的方式,得到最终的计算结果

#
# 将输入文件拆分成多个小文件,启动多线程进行处理,输出结果文件
#
function run_multi_task(){
	# 开启多个异步线程
	SPLITS_COUNT=20
	# 输入文件总数
	source_file_lines_count=`cat ${input_file} | wc -l`
	# 计算出拆分的文件个数
	split_file_lines_count=$(( $source_file_lines_count / $SPLITS_COUNT ))
	# 进行文件拆分
	split -l $split_file_lines_count -a 3 -d ${input_file} ${input_dir}/inputFile_
	
	# 执行JAVA程序
	$JAVA_CMD -classpath $jar_path "net.crazyant.BackTaskMain" "${input_dir}" "${output_dir}" "${output_err_dir}"
	
	# 合并文件
	cat ${output_dir}/* > ${output_file}
}

run_multi_task

这里注意,拆分文件的时候,不能使用split按照大小进行拆分,因为会把输入文件中的行截断;

对应的JAVA程序,则是通过读取文件夹中文件列表的方法,每个文件单独启动一个线程:

public class BackTaskMain {
    public static void main(String[] args) {
        String inputDataDir = args[1];
        String outputDataDir = args[2];
        String errDataDir = args[3];
        
        File inputDir = new File(inputDataDir);
        File[] inputFiles = inputDir.listFiles();
        
        // 记录开启的线程
        List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
        for (File inputFile : inputFiles) {
            if (inputFile.getName().equals(".") || inputFile.getName().equals("..")) {
                continue;
            }
            
            // 针对每个inputFile,生成对应的outputFile和errFile
            String outputSrcLiceFpath = outputDataDir + "/" + inputFile.getName() + ".out";
            String errorOutputFpath = errDataDir + "/" + inputFile.getName() + ".err";
            
            // 创建Runnable
            BackRzInterface backRzInterface = new BackRzInterface();
            backRzInterface.setInputFilePath(inputFile.getAbsolutePath());
            backRzInterface.setOutputFilePath(outputSrcLiceFpath);
            backRzInterface.setErrorOutputFpath(errorOutputFpath);
            
            // 创建Thread,启动线程
            Thread singleRunThread = new Thread(backRzInterface);
            threads.add(singleRunThread);
            singleRunThread.start();
        }
        
        for (Thread thread : threads) {
            try {
                // 使用thread.join(),等待所有的线程执行完毕
                thread.join();
                System.out.println(thread.getName() + " has over");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        System.out.println("proccess all over");
    }
}

通过这种方式,将大文件拆分成小文件,启动多个线程,每个线程处理一个小文件,最终将每个小文件的结果聚合,就得到了最终产出,性能上却大幅提升。

若有依赖的资源,可以按线程先复制、拆分、克隆,防止依赖的资源成为性能瓶颈

在上面的代码中,BackRzInterface是每个线程启动时要使用的Runnable对象,可以看到用的是每次new的方式创建:

// 创建Runnable
BackRzInterface backRzInterface = new BackRzInterface();

这样每个处理线程依赖的BackRzInterface都是独立的,对这个Runnable代码的使用不会存在同步问题。

如果多线程处理中需要使用外部资源,最好想办法使得每个线程单独使用自己独占的资源,相互之间若不会存在冲突,可以实现最大化并发处理。

其他一些例子,比如:

  • 多线程用到了字典文件,那么方法是首先将字典文件复制多份,每个线程使用自己独占的字典,避免并发同步访问字典;
  • 多线程若需要统一ID发号,可以提前计算出每个输入文件的行数,然后依次生成第一个线程需要的ID范围、第二个线程需要的ID范围,这些不同的ID范围也可以分别生成不同的文件,这样每个线程会使用各自独立的ID资源,避免了多个线程单时刻访问单个ID发号服务,使得发号成为性能瓶颈的可能;
  • 多线程如果依赖相同的Service,如果可以每次new对象就每次new,如果Bean都是在Spring中管理,则将Service加上@Scope(“prototype”),或者将对象每次clone一下得到一个新对象,保证最终每个线程使用自己独占的对象。
  • 尽量使用函数式编程的思想,每个函数都不要产生副作用,不要修改入参,结果只能通过return返回,避免增加代码同步冲突的可能;

通过以上这些类似的方法,每次将可能需要同步访问的共享资源,通过复制、分片等手段得到不同份,每个线程单独访问自己那一份,避免同步访问,最终实现性能最优。

避免同步的终极方法:使用多进程进行实现资源隔离

如果将文件拆分成了多份,依赖的ID、词典等资源也相应提供了多份,但是发现代码中存在无法解决的代码级别同步,该怎么办呢?

相对于想尽办法解决代码中的同步问题来说,多线程和多进程之间的性能差别微乎其微,我们都知道线程会使用进程的资源,所以导致了线程之间存在竞争进程资源,但是对于进程来说,CPU、内存等硬件资源是完全隔离的,这时候将程序运行在多进程而不是多线程,反而能更好的提升性能。

对于一些支持多线程不好的语言,比如PHP,直接用这种多进程计算的方法,速度并不比支持多线程的JAVA、PYTHON语言差:

# 要拆分的文件数,也就是要启动的多进程数
SPLITS_COUNT=20

input_splits_dir="${input_dir}_splits"
output_splits_dir="${output_dir}_splits"
# 输入文件行数
source_file_lines_count=`cat ${input_file} | wc -l`
# 每个文件拆分的行数=总行数除以要拆分的文件个数(也就是对应进程的个数)
split_file_lines_count=$(( $source_file_lines_count / ${SPLITS_COUNT} ))
# 执行拆分,注意这里使用-l进行行级别拆分更好
split -l $split_file_lines_count -a 3 -d ${input_file} ${input_splits_dir}/inputfile_

process_idx=1
for fname in $(ls ${input_splits_dir}); do
	input_fpath=${input_splits_dir}/$fname
	ouput_fpath=${output_splits_dir}/$fname
	# 后台执行所有进程
	php "/php/main.php" "${input_fpath}" "${ouput_fpath}" &
	(( process_idx++ ))	
done

# 等待所有后台进程执行结束
wait

# 合并文件
cat $output_splits_dir/* > ${output_file}

上述代码中,使用shell的&符号,可以在后台同时启动多个进程,使用wait语法,可以实现多线程的Thread.join特性,等待所有的进程执行结束。

总结

对于输入文件的大小、计算的复杂度处于单机和集群计算之间的数据处理,使用并发处理最为合适,但是并发的同步处理却会降低多线程的性能,这时可以借助于输入文件复制拆分、依赖资源复制拆分切片等方法,实现每个线程处理自己的独占资源,从而最大化提升计算速度。而对于一些无法避免的代码同步冲突逻辑,可以退化为多进程处理数据,借助于SHELL的后台进程支持,实现进程级别的资源独占,最终大幅提升处理性能。

 

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