一个良好的服务框架是不应该让业务逻辑阻塞IO操作的。
比如客户端调用一个远程业务方法需要500ms才能返回。那么server的其他io线程不应该受到影响,同样能在500ms返回。
现在是一段测试代码:
python:
import threading DBOSS={ "dboss":{ "locations":["localhost:8989"], "references":[ { "id":"blogQueryService", "version":"1.0" } ] }, } from dboss import DuitangRemoteProxy proxy = DuitangRemoteProxy(DBOSS) blogQueryService = proxy.getService('blogQueryService') import time from time import sleep class TestThread(threading.Thread): def run(self): while True: starttime = time.time() blogQueryService.testString("ok") endtime = time.time() exe_time = (endtime - starttime)*1000 print 'cost %s'%exe_time sleep(0.1) for i in xrange(5): t = TestThread() t.start()
java:
public class BlogQueryServiceImpl implements BlogQueryService { public String testString(String str) { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return str; } }
dboss:
public class DbossTester { public static void main(String[] args) { ServiceRemoting serviceRemoting = new NioServiceRemoting(); DataResolverFactory dataResolverFactory = DataResolvers.getDataResolverFactory(); ServiceRegister serviceRegister = new ServiceRegister(); serviceRegister.registe("blogQueryService", new BlogQueryServiceImpl()); serviceRemoting.init(new ServiceContextImpl(serviceRegister, dataResolverFactory)); serviceRemoting.start(8989); } }
测试结果:
python:
Thread-1 cost 504.622936249
Thread-2 cost 509.635925293
Thread-3 cost 509.853124619
Thread-4 cost 510.01906395
Thread-5 cost 1002.29907036
Thread-1 cost 501.371860504
Thread-2 cost 501.34396553
Thread-3 cost 500.792980194
Thread-4 cost 793.460130692
Thread-1 cost 501.65104866
Thread-2 cost 501.611948013
Thread-3 cost 501.570940018
Thread-5 cost 801.206111908
Thread-4 cost 801.896095276
Thread-2 cost 501.791000366
java:
New I/O server worker #1-1
New I/O server worker #1-2
New I/O server worker #1-2
New I/O server worker #1-1
New I/O server worker #1-4
New I/O server worker #1-3
New I/O server worker #1-2
New I/O server worker #1-4
New I/O server worker #1-3
New I/O server worker #1-1
New I/O server worker #1-2
由于netty默认只启动4个io thread,当有超过4个connection请求时,就会出现io被阻塞的情况,所有python端出现1000ms的情况。
通常不应该让io thread直接处理work,下面是测试20个并发,biz service耗时10ms的情况:
Thread-9 cost 21.9979286194
Thread-5 cost 11.8389129639
Thread-13 cost 21.8431949615
Thread-10 cost 12.4440193176
Thread-18 cost 21.8789577484
Thread-19 cost 19.7048187256
Thread-16 cost 11.6169452667
Thread-7 cost 11.8520259857
Thread-1 cost 12.0470523834
Thread-17 cost 11.5780830383
Thread-2 cost 11.9531154633
Thread-3 cost 11.9800567627
Thread-11 cost 11.9431018829
Thread-14 cost 12.2349262238
Thread-12 cost 11.5549564362
Thread-20 cost 12.4790668488
Thread-8 cost 11.3768577576
Thread-4 cost 11.3980770111
Thread-6 cost 11.8780136108
Thread-15 cost 11.5919113159
Thread-9 cost 13.9129161835
Thread-13 cost 11.4369392395
Thread-5 cost 21.9550132751
netty提供了ExecutionHandler来处理:
pipeline.addLast("executor", new ExecutionHandler(new OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor(16, 1048576, 1048576)));
python:
Thread-4 cost 11.6369724274
Thread-5 cost 12.0570659637
Thread-6 cost 11.7981433868
Thread-7 cost 11.6400718689
Thread-8 cost 11.7359161377
Thread-9 cost 11.7650032043
Thread-12 cost 11.8789672852
Thread-11 cost 11.7127895355
Thread-14 cost 11.8279457092
Thread-13 cost 11.8789672852
Thread-10 cost 11.7909908295
Thread-15 cost 11.3301277161
Thread-17 cost 11.6529464722
Thread-18 cost 12.1729373932
Thread-16 cost 12.4118328094
Thread-19 cost 11.7380619049
Thread-20 cost 11.757850647
Thread-3 cost 12.0511054993
Thread-1 cost 11.9280815125
Thread-2 cost 12.1569633484
Thread-4 cost 11.3790035248
java:
pool-41-thread-14
pool-42-thread-1
pool-42-thread-3
pool-41-thread-16
pool-39-thread-14
pool-42-thread-5
pool-42-thread-7
pool-39-thread-16
pool-41-thread-2
pool-38-thread-14
pool-41-thread-4
pool-39-thread-2
pool-42-thread-9
pool-38-thread-16
pool-40-thread-2
pool-42-thread-11
pool-39-thread-4
pool-40-thread-4
pool-39-thread-6
pool-42-thread-13
pool-38-thread-2
pool-40-thread-6
pool-40-thread-8
pool-38-thread-4
pool-42-thread-15
pool-39-thread-8
pool-39-thread-10
pool-42-thread-1
pool-38-thread-6
pool-40-thread-10
pool-38-thread-8
pool-42-thread-3
pool-39-thread-12
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海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
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