13、SkyWalking源码分析CollectorStreamingComputing流式处理（二）

1. 概述

本文接《SkyWalking 源码分析 —— Collector Streaming Computing 流式处理（一）》 ，主要分享 Collector Streaming 流式处理的第二部分。主要包含如下部分：

• AggregationWorker ：聚合处理数据，后提交 Data 到 Next 节点们处理。
• PersistenceWorker ：聚合处理数据，后存储 Data 。

2. Data

AggregationWorker 和 PersistenceWorker ，都先聚合处理数据，在进行各自的后续处理。那么聚合处理的数据结果，需要有容器进行缓存暂存：

• org.skywalking.apm.collector.core.cache ：接口
• org.skywalking.apm.collector.stream.worker.impl.data ：实现

类图如下：

• Collection ：数据采集，提供有读、写两个状态的数据容器。

• Window ：窗口( *这个解释怪怪的 )，内有两个 Collection。

• 一个 Collection ，负责写入数据数据

• 一个 Collection ，负责读出处理数据

• 当写的 Collection 符合处理的条件，读写 Collection 切换

2.1 Collection

org.skywalking.apm.collector.core.cache.Collection ，数据采集接口。

• 数据相关 ：#collection() / #size() / #clear()
• 读相关 ：#reading() / #isReading() / #finishReading()
• 写相关 ：#writing() / #isWriting() / #finishWriting()

2.2 DataCollection

org.skywalking.apm.collector.stream.worker.impl.data.DataCollection ，实现 Collection 接口，数据采集实现类，使用 Map<String, Data> 作为数据容器。

2.3 Window

org.skywalking.apm.collector.core.cache.Window ，窗口抽象类。

构造方法 ，代码如下：

• windowDataA 属性，窗口数据A 。

• windowDataB 属性，窗口数据B 。

• 通过 #collectionInstance() 抽象方法，创建窗口数据( Collection )对象。

• pointer 属性，数据指向 windowDataA 或 windowDataA。

  • #getCurrent() 方法，获得现数据指向，即 pointer 。
  • #getLast() 方法，获得原数据指向，即非 pointer 。

• windowSwitch 属性，窗口切换计数。

切换 Collection 相关，方法如下：

• #trySwitchPointer() 方法，返回是否可以切换 Collection 。可以切换需要满足如下条件：

• 只有一个调用方申请切换，通过 windowSwitch 属性进行计数。

• 原数据指向不处于正在读取状态。如果切换，一边读一边写，可能会有并发问题。

  • 无论是否可以切换 Collection ，需要调用 #trySwitchPointerFinally() 方法，释放 windowSwitch 的计数。

• #switchPointer() 方法，切换数据指向，并标记原数据指向的 Collection 正在读取中。

• #finishReadingLast() 方法，清空原数据指向的 Collection 数据，并标记原数据指向的 Collection 完成读取( 不在正在读取中 )。

写Collection 相关，方法如下：

• #getCurrentAndWriting() 方法，获得现数据指向，并标记正在写入中。通过正在写入标记，切换 Collection 完成后，可以判断该 Collection 正在写入中，若是，等待不在写入中，开始数据读取并处理。

2.4 DataCache

org.skywalking.apm.collector.stream.worker.impl.data.DataCache ，实现 Window 抽象类，数据缓存。

• #collectionInstance() 实现方法，创建 DataCollection 对象。
• #currentCollectionSize() 方法，获得当前数据指向( 写入 Collection )的数据数量。

写Collection 相关，方法如下：

• #writing() 方法，调用 #getCurrentAndWriting() 方法，开始写入。即，获得现数据指向，并标记正在写入中。

• lockedDataCollection 属性，写入的窗口数据。

  • #put(id, data) 方法，向 lockedDataCollection 属性，写入 Data 。
  • #get(id) 方法，向 lockedDataCollection 属性，根据 ID 获得 Data 。
  • #containsKey(id) 方法，向 lockedDataCollection 属性，根据 ID 判断 Data 是否存在 。

• #finishWriting() 方法，完成写入。即，标记 lockedDataCollection 不在正在写入中。

3. AggregationWorker

org.skywalking.apm.collector.stream.worker.impl.AggregationWorker ，实现 AbstractLocalAsyncWorker 抽象类，异步聚合 Worker，负责聚合处理数据，后提交 Data 到 Next 节点们处理。

构造方法 ，代码如下：

• dataCache 属性，数据缓存。
• messageNum 属性，消息计数。当超过一定数量( 目前是 100 )，重置计数归零。

#onWork(message) 实现方法，聚合处理数据，当满足条件时，提交 Data 到 Next 节点们处理。

• 第 53 行：messageNum 计数增加。
• 第 56 行：调用 #aggregate(message) 方法，聚合消息到数据。
• 第 59 至 62 行：messageNum >`= 100 时，调用 #sendToNext() ，提交缓存数据的读 Collection 的数据给 Next 节点们继续处理。
• 第 65 至 67 行：messageNum.endOfBatch == true 时，当消息是批处理的最后一条时，调用 #sendToNext() ，提交缓存数据的读 Collection 的数据给 Next 节点们继续处理。

#sendToNext() 方法，提交缓存数据的读 Collection 的数据给 Next 节点们继续处理。

• 第 72 行：直接调用 Window#switchPointer() 方法，切换数据指针，并标记原指向正在读取中。这里并未先调用 Window#trySwitchPointer() 方法，是否会有并发问题？目前这里是异步单线程，所以不会有问题，参见 《SkyWalking 源码分析 —— Collector Queue 队列组件》 。另外，在 「4. PersistenceWorker」 会看到并发的情况处理。
• 第 74 至 80 行：等待原指向不在读取中。
• 第 82 至 85 行：提交数据给 Next 节点们继续处理。
• 第 87 行：标记原指向完成读取。

4. PersistenceWorker

org.skywalking.apm.collector.stream.worker.impl.PersistenceWorker ，实现 AbstractLocalAsyncWorker 抽象类，异步批量存储 Worker，负责聚合处理数据，后存储 Data 。

考虑到需要保证存储的时效性，PersistenceWorker 使用 PersistenceTimer ，定时存储 Data ，在 「4.2 PersistenceWorker」 详细解析。

构造方法 ，代码如下：

• dataCache 属性，数据缓存。
• batchDAO 属性，批量操作 DAO ，在 《SkyWalking 源码分析 —— Collector Storage 存储组件》 有详细解析。

#needMergeDBData() 抽象方法，存储时，是否需要合并数据。一些 Data 只有新增操作，没有更新操作。

#persistenceDAO() 抽象方法，获得 Data 对应的持久化 DAO 接口的实现类对象。

上述两个抽象方法，用于 #prepareBatch(dataMap) 方法，生成批量操作对象数组，最终调用 IBatchDAO#batchPersistence(List<?>) 方法，通过执行批量操作对象数组，实现批量持久化数据，在 《SkyWalking 源码分析 —— Collector Storage 存储组件》 有详细解析。

#onWork(message) 实现方法，当满足条件时存储 Data ，而后聚合数据。这点和 AggregationWorker 相反的，因为要考虑并发问题。代码如下：

• 第 72 行：调用 DataCache#currentCollectionSize() 方法，获得当前写入 Collection 的数据数量，判断是否超过 5000 。

  • 第 75 行：调用 DataCache#trySwitchPointer() 方法，判断是否可以切换 Collection 。通过该判断，保证和 PersistenceTimer 一起时，不会出现并发问题。
  • 第 77 行：调用 Window#switchPointer() 方法，切换数据指针，并标记原指向正在读取中。
  • 第 80 行：调用 #buildBatchCollection() 方法，创建批量操作对象数组。该方法和 AggregationWorker#sendToNext() 方法基本类似。
  • 第 83 行：调用 IBatchDAO#batchPersistence(List<?>) 方法，通过执行批量操作对象数组，实现批量持久化数据。
  • 第 86 行：调用 DataCache#trySwitchPointerFinally() 方法，释放 DataCache.windowSwitch 的计数。

• 第 91 行：调用 #aggregate(message) 方法，聚合数据。该方法和 AggregationWorker#aggregate(message) 方法基本相似。

4.1 WorkerCreateListener

org.skywalking.apm.collector.stream.worker.base.WorkerCreateListener ，Worker 创建监听器。

Worker 在创建时，会调用 WorkerCreateListener#addWorker 方法，记录所有的 PersistenceWorker 对象。

记录下来有什么用呢？在 AgentStreamBootStartup 启动时，创建 PersistenceTimer 对象，并将 WorkerCreateListener 记录的 PersistenceWorker 对象集合传递给 PersistenceTimer 对象。这样，PersistenceTimer 能够”访问“到 PersistenceWorker 对象们的 DataCache ，定时存储数据。

4.2 PersistenceTimer

org.skywalking.apm.collector.stream.timer.PersistenceTimer ，持久化定时任务，负责定时、批量存储 PersistenceWorker 缓存的数据。

#start(IBatchDAO, List<PersistenceWorker>) 方法，创建延迟 1 秒，每 1 秒执行一次 #extractDataAndSave() 方法的定时任务，用于定时、批量存储 PersistenceWorker 缓存的数据。

#extractDataAndSave(IBatchDAO, List<PersistenceWorker>) 方法，代码如下：

• 第 55 至 68 行：获得所有 PersistenceWorker 读 Collection 缓存的数据。

  • 第 60 行：调用 PersistenceWorker#flushAndSwitch() 切换数据指针，即切换读写 Collection 。
  • 第 62 行：调用 PersistenceWorker#buildBatchCollection() 方法，创建批量操作对象数组。
  • 怎么保证并发安全？通过 Window#trySwitchPointer() 方法，保证读 Collection 正在被读取中时，PersistenceWorker 和 PersistenceTimer 有且仅有一个切换队列，读取数据。当读取完成后，调用 Window#finishReadingLast() 方法，清空原数据指向，并标记原数据指向完成正在读取中。

• 第 71 行：调用 IBatchDAO#batchPersistence(List<?>) 方法，执行批量操作，进行存储。

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