因为之前在项目中使用看groovy对业务进行一些抽象,效果比较好,过程中踩过一些坑,所以简单记录分享一下自己如何一步一步去实现的
(资料图)
互联网时代随着业务的飞速发展,迭代和产品接入的速度越来越快,需要一些灵活的配置。
办法通常有如下几个方面:
1、最为传统的方式是java程序直接写死提供几个可调节的参数配置然后封装成为独立的业务模块组件,在增加参数或简单调整规则后,重新调上线。
2、使用开源方案,例如drools规则引擎,此类引擎适合业务较复杂的系统
3、使用动态脚本引擎:groovy,simpleEl,QLExpress
引入规则脚本对业务进行抽象可以大大提升效率,例如:
在贷款审核系统中,贷款的订单在收单后会经过多个流程扭转:收单后需要根据风控系统给出结果决定订单的流程,而不同的产品订单的扭转是不一致的,每接入一个新产品,码农都要写一堆对于此产品的流程逻辑;现有的产品规则也经常需要更换。
所以想利用脚本引擎动态解析执行,到使用规则脚本将流程的扭转抽象出来,提升效率
groovy的优势:
1.历史悠久,使用范围大,坑少
2.和java兼容性强:可以无缝衔接,即使不懂groovy语法也没有关系
3.语法糖
4.项目周期短,上线时间急
项目流转的抽象:
因为不同的业务在流转的过程中对于逻辑处理是不一致的,我们先考虑一种简单的情况:
本身的项目在业务上会对不同的贷款订单进行流程扭转,例如订单可以从流程a扭转到流程b或者流程c,取决于每一个Strategy unit(策略单位)的执行情况:每个strategy unit执行后都会返回一个boolean值,具体逻辑可以自己定义,在这里我们假设:如果满足所有的strategyunit a的条件(既每个执行单元都返回true),那么订单就会扭转到Scenario B;如果满足所有的strategy unit b的条件那么订单就会扭转到scenario c。
那为什么要设计成多个strategy unit呢?是因为我的项目中,为了方便配置,将整个流程的strategyunit的配置展示在ui上,可读性强,修改时也只需要修改某一个unit中的执行逻辑
每个strategy unit执行时依赖的数据我们可以抽象成为一个context,context中包含两部分数据:
一部分是业务上的数据:例如订单的产品,订单依赖的风控数据等
一部分是规则执行的数据:包括当前执行的node、所属的策略组信息、当前的流程、下一个流程等
这一部分规则引擎执行数据的context可以根据不同的业务进行设计,设计时主要考虑断点重跑,策略组等:比如可以设计不同的策略组与产品进行关联,这一部分业务耦合性比较大,本文主要focus在groovy上
可以把Context理解为Strategy Unit的输入和输出,Strategy Unit在Groovy中进行执行,我们可以对每一个执行的Strategy Unit进行可配置化的展示和配置。执行过程中可以根据context中含有的不同的信息进行逻辑判断,也可以改变context对象中的值。
基于上面的设计,groovy脚本的执行本质上只是接受context对象,并且基于context对象中的关键信息进行逻辑判断,输出结果,而结果也保存在context中。
先看看Groovy与java集成的方式:
用 Groovy 的 GroovyClassLoader ,它会动态地加载一个脚本并执行它。GroovyClassLoader是一个Groovy定制的类装载器,负责解析加载Java类中用到的Groovy类。
GroovyShell允许在Java类中(甚至Groovy类)求任意Groovy表达式的值。您可使用Binding对象输入参数给表达式,并最终通过GroovyShell返回Groovy表达式的计算结果。
GroovyShell多用于推求对立的脚本或表达式,如果换成相互关联的多个脚本,使用GroovyScriptEngine会更好些。GroovyScriptEngine从您指定的位置(文件系统,URL,数据库,等等)加载Groovy脚本,并且随着脚本变化而重新加载它们。如同GroovyShell一样,GroovyScriptEngine也允许您传入参数值,并能返回脚本的值。
现在我们以GroovyClassLoader为例,展示一下如何实现与java的集成:
例如:我们假设申请金额大于20000的订单进入流程B
1.在SpringBoot项目中maven中引入
org.codehaus.groovy groovy-all 2.4.10
2.定义groovy执行的java接口
public interface EngineGroovyModuleRule { boolean run(Object context); }
3.抽象出一个Groovy模板文件,放在resource下面以便加载:
import com.groovyexample.groovy.* class %s implements EngineGroovyModuleRule { boolean run(Object context){ %s //业务执行逻辑:可配置化 } }
4.解析groovy的模板文件,可以将模板文件缓存起来,解析通过spring的PathMatchingResourcePatternResolver进行
下面的Strategy Unit这个String就是具体的业务规则的逻辑,把这一部分的逻辑进行一个配置化
//解析Groovy模板文件 ConcurrentHashMapconcurrentHashMap = new ConcurrentHashMap(128); final String path = "classpath*:*.groovy_template"; PathMatchingResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver(); Arrays.stream(resolver.getResources(path)) .parallel() .forEach(resource -> { try { String fileName = resource.getFilename(); InputStream input = resource.getInputStream(); InputStreamReader reader = new InputStreamReader(input); BufferedReader br = new BufferedReader(reader); StringBuilder template = new StringBuilder(); for (String line; (line = br.readLine()) != null; ) { template.append(line).append("\n"); } concurrentHashMap.put(fileName, template.toString()); } catch (Exception e) { log.error("resolve file failed", e); } }); String scriptBuilder = concurrentHashMap.get("ScriptTemplate.groovy_template"); String scriptClassName = "testGroovy"; //这一部分String的获取逻辑进行可配置化 String StrategyLogicUnit = "if(context.amount>=20000){\n" + " context.nextScenario="A"\n" + " return true\n" + " }\n" + " "; String fullScript = String.format(scriptBuilder, scriptClassName, StrategyLogicUnit);
GroovyClassLoader classLoader = new GroovyClassLoader(); ClassaClass = classLoader.parseClass(fullScript); Context context = new Context(); context.setAmount(30000); try { EngineGroovyModuleRule engineGroovyModuleRule = aClass.newInstance(); log.info("Groovy Script returns:{} "+engineGroovyModuleRule.run(context)); log.info("Next Scenario is {}"+context.getNextScenario()); } catch (Exception e){ log.error("error...") }
5.执行上述代码:
Groovy Script returns: true Next Scenario is A
关键的部分是Strategy Unit这个部分的可配置化,我们是通过管理端UI上展示不同产品对应的StrategyLogicUnit,并可进行CRUD,为了方便配置同时引进了策略组、产品策略复制关联、一键复制模板等功能。
项目在测试时就发现随着收单的数量增加,进行频繁的Full GC,测试环境复现后查看日志显示:
[Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 64K->0K(43008K)]
[ParOldGen: 3479K->3482K(87552K)] 3543K->3482K(130560K),
[Metaspace: 15031K->15031K(1062912K)], 0.0093409 secs]
[Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
日志中可以看出是mataspace空间不足,并且无法被full gc回收。 通过JVisualVM可以查看具体的情况:
发现class太多了,有2326个,导致metaspace满了。我们先回顾一下metaspace ##metaspace和permgen 这是jdk在1.8中才有的东西,并且1.8讲将permgen去除了,其中的方法区移到non-heap中的Metaspace。
这个区域主要存放:存储类的信息、常量池、方法数据、方法代码等。 分析主要问题有两方面:
问题1:Class数量问题:可能是引入groovy导致加载的类过多了,但实际上项目只配置了10个StrategyLogicUnit,不同的订单执行同一个StrategyLogicUnit时应该对应同一个class。class的数量过于异常。
问题2:就算Class数量过多,Full GC为何没有办法回收?
我们先分析Groovy执行的过程,最关键的代码是如下几部分:
GroovyClassLoader classLoader = new GroovyClassLoader(); ClassaClass = classLoader.parseClass(fullScript); EngineGroovyModuleRule engineGroovyModuleRule = aClass.newInstance(); engineGroovyModuleRule.run(context)
GroovyClassLoader是一个定制的类装载器,在代码执行时动态加载groovy脚本为java对象。
大家都知道classloader的双亲委派,我们先来分析一下这个GroovyClassloader,看看它的祖先分别是啥:
def cl = this.class.classLoader while (cl) { println cl cl = cl.parent }
输出:
groovy.lang.GroovyClassLoader$InnerLoader@13322f3
groovy.lang.GroovyClassLoader@127c1db
org.codehaus.groovy.tools.RootLoader@176db54
sun.misc.Launcher$AppClassLoader@199d342
sun.misc.Launcher$ExtClassLoader@6327fd
从而得出:
Bootstrap ClassLoader
↑
sun.misc.Launcher.ExtClassLoader // 即Extension ClassLoader
↑
sun.misc.Launcher.AppClassLoader // 即System ClassLoader
↑
org.codehaus.groovy.tools.RootLoader // 以下为User Custom ClassLoader
↑
groovy.lang.GroovyClassLoader
↑
groovy.lang.GroovyClassLoader.InnerLoader
查看关键的GroovyClassLoader.parseClass方法,发现如下代码:
public Class parseClass(String text) throws CompilationFailedException { return parseClass(text, "script" + System.currentTimeMillis() + Math.abs(text.hashCode()) + ".groovy"); }
protected ClassCollector createCollector(CompilationUnit unit, SourceUnit su) { InnerLoader loader = AccessController.doPrivileged(new PrivilegedAction() { public InnerLoader run() { return new InnerLoader(GroovyClassLoader.this); } }); return new ClassCollector(loader, unit, su); }
这两处代码的意思是: groovy每执行一次脚本,都会生成一个脚本的class对象,这个class对象的名字由 "script" + System.currentTimeMillis() + Math.abs(text.hashCode()组成,对于问题1:每次订单执行同一个StrategyLogicUnit时,产生的class都不同,每次执行规则脚本都会产品一个新的class。
接着看问题2InnerLoader部分: groovy每执行一次脚本都会new一个InnerLoader去加载这个对象,而对于问题2,我们可以推测:InnerLoader和脚本对象都无法在fullGC的时候被回收,因此运行一段时间后将PERM占满,一直触发fullGC。
为什么需要有innerLoader呢?
结合双亲委派模型,由于一个ClassLoader对于同一个名字的类只能加载一次,如果都由GroovyClassLoader加载,那么当一个脚本里定义了C这个类之后,另外一个脚本再定义一个C类的话,GroovyClassLoader就无法加载了。
由于当一个类的ClassLoader被GC之后,这个类才能被GC。
如果由GroovyClassLoader加载所有的类,那么只有当GroovyClassLoader被GC了,所有这些类才能被GC,而如果用InnerLoader的话,由于编译完源代码之后,已经没有对它的外部引用,除了它加载的类,所以只要它加载的类没有被引用之后,它以及它加载的类就都可以被GC了。
Class回收的条件(摘自《深入理解JVM虚拟机》)
JVM中的Class只有满足以下三个条件,才能被GC回收,也就是该Class被卸载(unload):
1、该类所有的实例都已经被GC,也就是JVM中不存在该Class的任何实例。
2、加载该类的ClassLoader已经被GC。
3、该类的java.lang.Class
对象没有在任何地方被引用,如不能在任何地方通过反射访问该类的方法.
第一点被排除:
查看GroovyClassLoader.parseClass()代码,总结:Groovy会把脚本编译为一个名为Scriptxx的类,这个脚本类运行时用反射生成一个实例并调用它的MAIN函数执行,这个动作只会被执行一次,在应用里面不会有其他地方引用该类或它生成的实例;
第二点被排除:
关于InnerLoader:Groovy专门在编译每个脚本时new一个InnerLoader就是为了解决GC的问题,所以InnerLoader应该是独立的,并且在应用中不会被引用;
只剩下第三种可能:
该类的Class对象有被引用,继续查看代码:
/** * sets an entry in the class cache. * * @param cls the class * @see #removeClassCacheEntry(String) * @see #getClassCacheEntry(String) * @see #clearCache() */ protected void setClassCacheEntry(Class cls) { synchronized (classCache) { classCache.put(cls.getName(), cls); } }
可以复现问题并查看原因:具体思路是无限循环解析脚本,jmap -clsstat查看classloader的情况,并结合导出dump查看引用关系。
所以总结原因是:每次groovy parse脚本后,会缓存脚本的Class,下次解析该脚本时,会优先从缓存中读取。这个缓存的Map由GroovyClassLoader持有,key是脚本的类名,value是class,class对象的命名规则为:
"script" + System.currentTimeMillis() + Math.abs(text.hashCode()) + ".groovy"
因此,每次编译的对象名都不同,都会在缓存中添加一个class对象,导致class对象不可释放,随着次数的增加,编译的class对象将PERM区撑满。
大多数的情况下,Groovy都是编译后执行的,实际在本次的应用场景中,虽然是脚本是以参数传入,但其实大多数脚本的内容是相同的。
解决方案就是在项目启动时通过InitializingBean接口对于 parseClass 后生成的 Class 对象进行缓存,key 为 groovyScript 脚本的md5值,并且在配置端修改配置后可进行缓存刷新。 这样做的好处有两点:
1、解决metaspace爆满的问题
2、因为不需要在运行时编译加载,所以可以加快脚本执行的速度
1.Groovy适合在业务变化较多、较快的情况下进行一些可配置化的处理
2.它容易上手:其本质上也是运行在jvm的java代码,我们在使用时需了解清楚它的类加载机制,对于内存存储的基础烂熟于心,并通过缓存解决一些潜在的问题同时提升性能
3.适合规则数量相对较小的且不会频繁更新规则的规则引擎。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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