Vert.x的介绍!这是目前最快的Java框架

栏目: Java · 发布时间: 5年前

内容简介:如果您最近使用Google搜索“最佳网络框架”,您可能会偶然发现Techempower基准测试,其中排名超过300个框架。在那里你可能已经注意到Vert.x是排名最高的之一。Vert.x是一个多语言Web框架,它支持Java,Kotlin,Scala,Ruby和Javascript支持的语言之间的共同功能。无论语言如何,Vert.x都在Java虚拟机(JVM)上运行。模块化和轻量级,它面向微服务开发。Techempower基准测试衡量从数据库更新,获取和交付数据的性能。每秒提供的请求越多越好。在这种涉及很少

如果您最近使用Google搜索“最佳网络框架”,您可能会偶然发现Techempower基准测试,其中排名超过300个框架。在那里你可能已经注意到Vert.x是排名最高的之一。

Vert.x是一个多语言Web框架,它支持Java,Kotlin,Scala,Ruby和Javascript支持的语言之间的共同功能。无论语言如何,Vert.x都在 Java 虚拟机(JVM)上运行。模块化和轻量级,它面向微服务开发。

Techempower基准测试衡量从数据库更新,获取和交付数据的性能。每秒提供的请求越多越好。在这种涉及很少计算的IO场景中,任何非阻塞框架都会有优势。近年来,这种范式几乎与Node.js不可分割,Node.js通过其单线程事件循环来推广它。

与Node类似,Vert.x运行单个事件循环。但Vert.x也利用了JVM。Node运行在单个核心上,而Vert.x维护的线程池大小可以与可用核心数相匹配。凭借更强的并发支持,Vert.x不仅适用于IO,也适用于需要并行计算的CPU繁重流程。

然而,事件循环只是故事的一半。另一半与Vert.x几乎没有关系。

要连接到数据库,客户端需要连接器驱动程序。在Java领域,Sql最常见的驱动程序是JDBC。问题是,这个驱动程序阻塞了。它在套接字级别阻塞。一个线程总会卡在那里,直到它返回一个响应。

毋庸置疑,驱动程序一直是实现完全无阻塞应用程序的瓶颈。幸运的是,在具有多个活动分叉 的异步驱动程序 上取得了进展(尽管是非官方的),其中包括:

黄金法则

使用Vert.x非常简单,只需几行代码即可启动http服务器。

val vertx = Vertx.vertx()
  vertx.createHttpServer().requestHandler(req => {
    
  }).listen(8080)

方法requestHandler是事件循环传递请求事件的地方。由于Vert.x没有意见,处理它是自由的风格。但请记住非阻塞线程的唯一重要规则:不要阻止它。

在使用并发时,我们可以从如今的许多选项中获取,例如Promise,Future,Rx,以及Vert.x自己的惯用方法。但随着应用程序复杂性的增加,单独使用异步功能是不够的。我们还需要轻松协调和链接调用,同时避免回调地狱,以及优雅地传递任何错误。

Scala Future满足上述所有条件,并具有基于函数式编程原理的额外优势。虽然本文不深入探讨Scala Future,但我们可以通过一个简单的应用程序来尝试它。假设该应用程序是一个API服务,用于查找给定其ID的用户:

 val vertx = Vertx.vertx()
  vertx.createHttpServer().requestHandler(req => {

    req.path() match {
      <b>case</b> p <b>if</b> p contains(<font>"/user"</font><font>) =>
        val f = <b>for</b> {
          f1 <- Future { req.getParam(</font><font>"id"</font><font>).get.toInt }
          f2 <- <b>if</b> (f1 < 100) Future.unit <b>else</b> Future.failed(CustomException())
          f3 <- Future { getUserFromDb(f1) }
        } yield f3
        f map (r => printout(req, r)) recover {<b>case</b> exception => printout(req, handleException(exception))}

      <b>case</b> _ => printout(req, </font><font>"Default page"</font><font>)
    }

  })
  .listen(8080)

  def printout(req: HttpServerRequest, msg: String) = req.response().end(msg)

  def handleException(e: Throwable): String = {
    e match {
      <b>case</b> t: NoSuchElementException => </font><font>"Missing parameter"</font><font>
      <b>case</b> t: NumberFormatException => </font><font>"Parameter not number"</font><font>
      <b>case</b> t: CustomException => </font><font>"Custom exception"</font><font>
      <b>case</b> t: SQLException => </font><font>"Database error"</font><font> 
      <b>case</b> _ => </font><font>"Unknown error"</font><font>
    }
  }

  def getUserFromDb(id: Int) = </font><font>"mock user name"</font><font>

  <b>case</b> <b>class</b> CustomException() <b>extends</b> Exception(</font><font>"custom exception"</font><font>)
</font>

涉及三个操作:检查请求参数,检查id是否有效以及获取数据。我们将把这些操作包装在Future中,并在“for comprehension”结构中协调执行。

  • 第一步是将请求与服务匹配。Scala具有强大的模式匹配功能,我们可以将其用于此目的。在这里,我们拦截任何提及“/ user”并将其传递给我们的服务。
  • 接下来是这项服务的核心,我们的期货按顺序排列。第一个furture 未来f1包装参数检查。我们特别想从get请求中检索id并将其转换为int。(如果返回值是方法中的最后一行,Scala不需要显式返回。)如您所见,此操作可能会抛出异常,因为id可能不是int或甚至不可用,但现在可以。
  • 第二个furture f2检查id的有效性。我们通过使用我们自己的CustomException显式调用Future.failed来阻止任何低于100的id。否则,我们以Future.unit的形式传递一个空的Future作为成功验证。
  • 最后的furture f3将使用f1提供的id检索用户。由于这只是一个示例,我们并没有真正连接到数据库。我们只返回一些模拟字符串。
  • map运行从f3生成用户数据的排列,然后将其打印到响应中。
  • 现在,如果在序列的任何部分发生错误,则传递Throwable进行恢复。在这里,我们可以将其类型与合适的恢复策略相​​匹配。回顾一下我们的代码,我们已经预料到了几个潜在的失败,例如缺少id,或者id不是int或者无效会导致特定异常。我们通过向客户端传递错误消息来处理handleException中的每一个。

这种安排不仅提供从开始到结束的异步流程,还提供处理错误的干净方法。由于它是跨处理程序的简化,我们可以专注于重要的事情,如数据库查询。

Verticles,Event Bus和其他陷阱

Vert.x还提供了一个名为verticle的并发模型,类似于Actor系统。Verticle隔离其状态和行为以提供线程安全的环境。与之通信的唯一方法是通过事件总线。

但是,Vert.x事件总线要求其消息为String或JSON。这使得传递任意非POJO对象变得困难。在高性能系统中,处理JSON转换是不可取的,因为它会带来一些计算成本。如果您正在开发IO应用程序, 最好不要使用Verticle或事件总线 ,因为这样的应用程序几乎不需要本地状态。

使用某些Vert.x组件也非常具有挑战性。您可能会发现缺少文档,意外行为甚至无法正常运行。Vert.x可能正在遭受其雄心壮志,因为开发新组件需要移植多种语言。这是一项艰巨的任务。因此,坚持核心将是最好的。

如果您正在开发公共API,那么vertx-core就足够了。如果它是一个Web应用程序,您可以添加vertx-web,它提供http参数处理和JWT / Session身份验证。无论如何,这两个是主导基准的。在使用vertx-web的一些测试中,性能有所下降,但由于它似乎源于优化,因此可能会在后续版本中得到解决。


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