申明
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前言
之前出过一个设计模式的系列文章，这些文章和其他讲设计模式的文章 有些不同
文章没有拘泥于讲解设计模式的原理，更多的是梳理工作中实际用到的一些设计模式，并提取出对应业务模型进行总结，回顾下之前的一些文章：
【一起学设计模式】策略模式实战一：基于消息发送的策略模式实战
【一起学习设计模式】策略模式实战二：配合注解 干掉业务代码中冗余的if else…
【一起学设计模式】命令模式+模板方法+工厂方法实战: 如何优雅的更新商品库存…
【一起学设计模式】状态模式+装饰器模式+简单工厂模式实战：（一）提交个订单我到底经历了什么鬼？
【一起学设计模式】中介者模式+观察者模式+备忘录模式实战：（二）提交个订单我到底经历了什么鬼？
所以：任何脱离实际业务的设计模式都是耍流氓
image.png
业务梳理
最近项目在对接神策埋点相关需求。
有一个场景是：产品自定义了很多埋点事件，有些事件需要后端进行一定的业务处理，然后进行埋点。
业务其实很简单，就是前端请求到后端，后端进行一定业务处理组装后将数据发送到神策后台。
说到这里是不是还有小伙伴没听懂？？那么就画张图吧：
image.png
这里只是简单的举个栗子，说明下业务场景。
针对这个业务场景，最开始的想法是尽量少的侵入原有业务方法，所以这里选择使用观察者模式。
原有业务场景中加入发布事件的能力，然后订阅者自己消费进行埋点数据逻辑。做到尽可能的业务解耦。
观察者模式
这里还是要多啰嗦几句，说下观察者模式原理：
所谓的观察者模式也称为发布订阅模式，这里肯定至少存在两种角色：发布者/订阅者
接着看下UML图：
image.png
所涉及到的角色如下：
- 抽象主题（Subject）：提供接口，可以增加和剔除观察者对象。一般用抽象类或者接口实现。
- 抽象观察者（Observer）：提供接口，在得到主题的通知时更新自己。一般用抽象类或者接口实现。
- 具体主题（ConcreteSubject）：将有关状态存入具体观察者，在具体主题的内部状态发生变化时，给所有注册过的观察者发出通知。一般是具体子类实现。
- 具体观察者（ConcreteObserver）：存储与主题的状态自恰的状态。具体观察者角色实现抽象观察者角色所要求的更新接口，以便使本身的状态与主题的状态 像协调。如果需要，具体观察者角色可以保持一个指向具体主题对象的引用
在上述类图中，ConcreteSubject中有一个存储Observer的列表，这意味着ConcreteSubject并不需要知道引用了哪些ConcreteObserver，只要实现（继承）了Observer的对象都可以存到该列表中。在需要的时候调用Observer的update方法。
话不多说，我们自己动手来模拟一个简单的观察者模式：
/**
* 观察者模式测试代码
*
* @author wangmeng
* @date 2020/4/25 19:38
*/
public class ObserverTest {
public static void main(String[] args) {
Subject subject = new Subject();
Task1 task1 = new Task1();
subject.addObserver(task1);
Task2 task2 = new Task2();
subject.addObserver(task2);
subject.notifyObserver("xxxx");
}
}
class Subject {
// observer集合
private List<Observer> observerList = Lists.newArrayList();
// add
public void addObserver(Observer observer) {
observerList.add(observer);
}
// remove
public void removeObserver(Observer observer) {
observerList.remove(observer);
}
// 通知观察者
public void notifyObserver(Object object) {
for (Observer item : observerList) {
item.update(object);
}
}
}
interface Observer {
void update(Object object);
}
class Task1 implements Observer {
@Override
public void update(Object object) {
System.out.println("task1 received: " + object);
}
}
class Task2 implements Observer {
@Override
public void update(Object object) {
System.out.println("task2 received: " + object);
}
}
针对于观察者模式，JDK和Spring也有一些内置实现，具体可以参见：JDK中Observable，Spring中ApplicationListener
这里就不再赘述了，想深入了解的小伙伴可执行谷歌，毕竟我们这次文章的重点还是Guava中观察者模式的使用实现原理。
业务代码示例
这里使用的是Guava中自带的EventBus组件，我们继续用取消订单业务场景做示例，这里抽离了部分代码，只展示核心的一些代码：
1. 事件总线服务
/**
* 事件总线服务
*
* @author wangmeng
* @date 2020/4/14
*/
@Service
public class EventBusService {
/**
* 订阅者异步执行器，如果同步可以使用EventBus
**/
@Autowired
private AsyncEventBus asyncEventBus;
/**
* 订阅者集合，里面方法通过@Subscribe进行事件订阅
**/
@Autowired
private EventListener eventListener;
/**
* 注册方法，启动的时候将所有的订阅者进行注册
**/
@PostConstruct
public void register() {
asyncEventBus.register(eventListener);
}
/**
* 消息投递，根据入参自动投递到对应的方法中去消费。
*/
public void post(Object object) {
asyncEventBus.post(object);
}
}
这里使用了异步的实现方式，如果使用同步的方式可以将AsyncEventBus改为EventBus
2. 异步AsyncEventBus配置：
/**
* AsyncEventBus 线程池配置
*
* @author wangmeng
* @date 2020/04/14
*/
@Configuration
public class EventBusConfiguration {
/** Set the ThreadPoolExecutor's core pool size. */
private int corePoolSize = 10;
/** Set the ThreadPoolExecutor's maximum pool size. */
private int maxPoolSize = 30;
/** Set the capacity for the ThreadPoolExecutor's BlockingQueue. */
private int queueCapacity = 500;
@Bean
public AsyncEventBus asyncEventBus() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(corePoolSize);
executor.setMaxPoolSize(maxPoolSize);
executor.setQueueCapacity(queueCapacity);
executor.setThreadNamePrefix("jv-mall-user-sensorsData:");
executor.initialize();
return new AsyncEventBus(executor);
}
}
线程池数据大家可以随意配置，这里只是参考。
3. 观察者实现
/**
* 观察者代码
*
* @author wangmeng
* @date 2020/4/14
*/
@Service
@Slf4j
public class EventListener {
@Autowired
private SensorsDataManager sensorsDataManager;
/**
* 观察者处理数据埋点方法
*/
@Subscribe
@AllowConcurrentEvents
public void handleCancelOrderEvent(TrackCancelOrderDTO cancelOrderDTO) {
Map<String, Object> propertyMap = this.buildBasicProperties(cancelOrderDTO);
propertyMap.put(SensorsDataConstants.ORDER_ID, registerDTO.getOrderId());
// 各种属性赋值，这里只截取一点
propertyMap.put(SensorsDataConstants.PROPERTY_IS_SUCCESS, registerDTO.getIsSuccess());
propertyMap.put(SensorsDataConstants.PROPERTY_FAIL_REASON, registerDTO.getFailReason());
sensorsDataManager.send(registerDTO.getUserId(), SensorsEventConstants.EVENT_CANCEL_ORDER, propertyMap);
}
}
这个EventLister 是我们在上面EventBusService中注册的类，观察者方法上面添加@Subscribe即可对发布者的数据进行订阅。
@AllowConcurrentEvents注解字面意思是允许事件并发执行，这个原理后面会讲。
PS：这里sensorsDataManager是封装生成埋点相关的类。
发布者实现
在业务逻辑中加入埋点数据发布的方法：
@Autowired
private EventBusService eventBusService;
public void cancelOrder(Long orderId) {
// 业务逻辑执行
// 埋点数据
TrackCancelOrderDTO trackCancelOrderDTO = trackBaseOrderInfoManager.buildTrackBaseOrderDTO(orderInfoDO, context.getOrderParentInfoDO(), TrackCancelOrderDTO.class);
trackCancelOrderDTO.setCancelReason(orderInfoDO.getCancelReason());
trackCancelOrderDTO.setCancelTime(orderInfoDO.getCancelTime());
trackCancelOrderDTO.setPlatformName(SensorsDataConstants.PLATFORM_APP);
trackCancelOrderDTO.setUserId(orderInfoDO.getUserId().toString());
eventBusService.post(trackCancelOrderDTO);
}
到了这里所有的如何使用EventBus的代码都已经贴出来了，下面就看看具体的源码实现吧
源码剖析
事件总线订阅源码实现
com.google.common.eventbus.SubscriberRegistry#register：
void register(Object listener) {
//查找所有订阅者，维护了一个key是事件类型，value是定订阅这个事件类型的订阅者集合的一个map
Multimap<Class<?>, Subscriber> listenerMethods = findAllSubscribers(listener);
for (Entry<Class<?>, Collection<Subscriber>> entry : listenerMethods.asMap().entrySet()) {
//获取事件类型
Class<?> eventType = entry.getKey();
//获取这个事件类型的订阅者集合
Collection<Subscriber> eventMethodsInListener = entry.getValue();
//从缓存中按事件类型查找订阅者集合
CopyOnWriteArraySet<Subscriber> eventSubscribers = subscribers.get(eventType);
if (eventSubscribers == null) {
//从缓存中取不到，更新缓存
CopyOnWriteArraySet<Subscriber> newSet = new CopyOnWriteArraySet<>();
eventSubscribers =
MoreObjects.firstNonNull(subscribers.putIfAbsent(eventType, newSet), newSet);
}
eventSubscribers.addAll(eventMethodsInListener);
}
}
事件和订阅事件的订阅者集合是在com.google.common.eventbus.SubscriberRegistry这里维护的:
private final ConcurrentMap<Class<?>, CopyOnWriteArraySet<Subscriber>> subscribers =
Maps.newConcurrentMap();
到这里，订阅者已经准备好了，准备接受事件了。通过debug 看下subscribers中数据：
image.png
发布事件源码实现
com.google.common.eventbus.EventBus#post
public void post(Object event) {
//获取事件的订阅者集合
Iterator<Subscriber> eventSubscribers = subscribers.getSubscribers(event);
if (eventSubscribers.hasNext()) {
//转发事件
dispatcher.dispatch(event, eventSubscribers);
//如果不是死亡事件，重新包装成死亡事件重新发布
} else if (!(event instanceof DeadEvent)) {
// the event had no subscribers and was not itself a DeadEvent
post(new DeadEvent(this, event));
}
}
Iterator<Subscriber> getSubscribers(Object event) {
//获取事件类型类的超类集合
ImmutableSet<Class<?>> eventTypes = flattenHierarchy(event.getClass());
List<Iterator<Subscriber>> subscriberIterators = Lists.newArrayListWithCapacity(eventTypes.size());
for (Class<?> eventType : eventTypes) {
//获取事件类型的订阅者集合
CopyOnWriteArraySet<Subscriber> eventSubscribers = subscribers.get(eventType);
if (eventSubscribers != null) {
// eager no-copy snapshot
subscriberIterators.add(eventSubscribers.iterator());
}
}
return Iterators.concat(subscriberIterators.iterator());
}
事件转发器有三种实现:
image.png
第一种是立即转发，实时性比较高，其他两种都是队列实现。
我们使用的是AsyncEventBus，其中指定的事件转发器是：LegacyAsyncDispatcher，接着看看其中的dispatch()方法的实现：
com.google.common.eventbus.Dispatcher.LegacyAsyncDispatcher
private static final class LegacyAsyncDispatcher extends Dispatcher {
private final ConcurrentLinkedQueue<EventWithSubscriber> queue =
Queues.newConcurrentLinkedQueue();
@Override
void dispatch(Object event, Iterator<Subscriber> subscribers) {
checkNotNull(event);
while (subscribers.hasNext()) {
// 先将所有发布的事件放入队列中
queue.add(new EventWithSubscriber(event, subscribers.next()));
}
EventWithSubscriber e;
while ((e = queue.poll()) != null) {
// 消费队列中的消息
e.subscriber.dispatchEvent(e.event);
}
}
}
接着看subscriber.dispatchEvent()方法实现：
final void dispatchEvent(final Object event) {
executor.execute(
new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
invokeSubscriberMethod(event);
} catch (InvocationTargetException e) {
bus.handleSubscriberException(e.getCause(), context(event));
}
}
});
}
执行订阅方法都是异步实现，我们在上面初始化AsyncEventBus的时候有为其构造线程池，就是在这里使用的。
在看invokeSubscriberMethod()具体代码之前，我们先来看看@AllowConcurrentEvents，我们在订阅方法上有加这个注解，来看看这个注解的作用吧：
image.png
在我们执行register()方法的时候，会为每一个订阅者构造一个Subscriber对象，如果配置了@AllowConcurrentEvents注解，就会为它配置一个允许并发的Subscriber对象。
class Subscriber {
/**
* Creates a {@code Subscriber} for {@code method} on {@code listener}.
*/
static Subscriber create(EventBus bus, Object listener, Method method) {
return isDeclaredThreadSafe(method)
? new Subscriber(bus, listener, method)
: new SynchronizedSubscriber(bus, listener, method);
}
private static boolean isDeclaredThreadSafe(Method method) {
// 如果有AllowConcurrentEvents注解，则返回true
return method.getAnnotation(AllowConcurrentEvents.class) != null;
}
@VisibleForTesting
void invokeSubscriberMethod(Object event) throws InvocationTargetException {
try {
// 通过反射直接执行订阅者中方法
method.invoke(target, checkNotNull(event));
} catch (IllegalArgumentException e) {
throw new Error("Method rejected target/argument: " + event, e);
} catch (IllegalAccessException e) {
throw new Error("Method became inaccessible: " + event, e);
} catch (InvocationTargetException e) {
if (e.getCause() instanceof Error) {
throw (Error) e.getCause();
}
throw e;
}
}
@VisibleForTesting
static final class SynchronizedSubscriber extends Subscriber {
private SynchronizedSubscriber(EventBus bus, Object target, Method method) {
super(bus, target, method);
}
@Override
void invokeSubscriberMethod(Object event) throws InvocationTargetException {
// SynchronizedSubscriber不支持并发，这里用synchronized修饰，所有执行都串行化执行
synchronized (this) {
super.invokeSubscriberMethod(event);
}
}
}
}
这里面包含了invokeSubscriberMethod()方法的实现原理，其实就是通过反射去执行订阅者中的方法。
还有就是如果没有添加注解，就会走SynchronizedSubscriber中invokeSubscriberMethod()逻辑，添加了synchronized关键字，不支持并发执行。
总结
这里主要是整理了guava 中实现观察者模式的使用及原理。
大家如果有类似的业务场景也可以使用到自己项目中。