SEDA

SEDA(Staged Event-Driven Architecture)的核心思想是把一個請求處理過程分成幾個Stage，不同資源消耗的Stage使用不同數量的線程來處理，Stage間使用事件驅動的異步通信模式。

更進一步，在每個Stage中可以動態配置自己的線程數，在超載時降級運行(如輸出純文字頁面)或拒絕服務。

在每個Stage的通常有如下組件:

Incoming Event Queue ，事件隊列。 Admission Controller 閥門，拒絕服務。 Dynamically sized Thread Pool， 線程池。 Event Handler ，實際處理業務的Component。 Resource Controller ，控制Stage的參數。 2.Web2.0+SOA環境下的SEDA應用 Web2.0對架構師提出了新的挑戰 ， JavaEE 的同步調用機制(除JMS)，有限的線程池與連接池(超出範圍性能會下降)，固定的定義在JNDI的資源對Web2.0/SOA的需求並不吻合。對BEEP，SCTP這些協議，必須依靠JCA另行編寫模塊來實現長連接模型。

Java EE 迎合 Web 2.0(IBM DW) 提出，從統計學上看在系統總線程數固定的情況下，使用SEDA能獲得較高的Throughput，階段間的資源差異越大就越明顯。 比如處理一個Web 2.0常用Mashup請求，有如下幾步：

接收用户請求(1單位時間) 數據庫查詢(4單位時間) 根據數據庫查詢結果，準備Web Service調用參數(1單位時間) 發起Web Service調用((16單位時間)) 將結果渲染返回給用户(2單位時間) 那麼SEDA會使用一條線程處理1.接收用户請求、3.準備WebService、5.返回結果，兩條線程處理2.數據庫查詢， 而5條線程處理耗時最多的4.WebService請求。 結果表明，當遠程調用所花時間不變，而本地操作得到優化時，系統通量也能獲得明顯提高。

3. Mule 中的SEDA 實例 Using SEDA to Ensure Service Availability(InfoQ)  Mule是SEDA架構的遵循者。每個Component間，用inbound->outBound的Queue異步相連，每個Component可以設置自己的線程池大小，隊列長度。

因此SEDA中的Stag間事件驅動異步鏈接，Stag內Incoming Event Queue，Thread Pool，Event Handler都有了。

<mule-descriptor name="RadioCarUMO" implementation="radioCar"> <threading-profile maxThreadsActive="5" maxThreadsIdle="10" poolExhaustedAction="WAIT" threadWaitTimeout="-1" id="component" doThreading="true"/> <queue-profile maxOutstandingMessages="6"/> <inbound-router> <endpoint address="RadioCarsQueue"/> <router className="org.mulefair.routing.BennyTheGatekeeper"/> </inbound-router> <outbound-router> <router className="org.mule.routing.outbound.OutboundPassThroughRouter"> <endpoint address="FairAreaQueue"/> </router> </outbound-router></mule-descriptor>  

而例子中的InboundRouter BennyTheGatekeeper，則實現了administration controller的角色，本來poolExhaustedAction="WAIT"，而administration controller可以通過計數器，直接refuse需求，將請求轉發到alarm queue。

整個Stag中唯一缺失是動態改變資源參數的Resource Controller，threadpool也不是Dynamically sized Thread Pool，但這似乎不重要了。

再一次覺得Mule充當Service Container比ESB時還要稱職。

日本原版雜誌　中文名: SEDA日文原版 ^[1]  英文名: SEDA

版本: 月刊

地區: 日本

語言: 日文

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