如何兼顾性能+实时性处理缓冲数据？

我们经常会遇到这样的数据处理应用场景：我们利用一个组件实时收集外部交付给它的数据，并由它转发给一个外部处理程序进行处理。考虑到性能，它会将数据存储在本地缓冲区，等累积到指定的数量后打包发送；考虑到实时性，数据不能在缓冲区存太长的时间，必须设置一个延时时间，一旦超过这个时间，缓冲的数据必须立即发出去。看似简单的需求，如果需要综合考虑性能、线程安全、内存分配，要实现起来还真有点麻烦，本文提供一种简单的实现方式。

一、实例演示
二、待处理的批量数据：Batch<T>
三、感知数据处理的时机：BatchChangeToken
四、接收、缓冲、打包和处理数据：Batcher<T>

一、实例演示

我们先来看看最终达成的效果。在如下这段代码中，我们使用一个Batcher<string>对象来接收应用分发给它的数据，该对象最终会在适当的时机处理它们。 调用Batcher<string>构造函数的三个参数分别表示：

• processor：批量处理数据的委托对象，它指向的Process方法会将当前时间和处理的数据量输出到控制台上；
• batchSize：单次处理的数据量，当缓冲的数据累积到这个阈值时会触发数据的自动处理。我们将这个阈值设置为10；
• interval：两次处理处理的最长间隔，我们设置为5秒；

var batcher = new Batcher<string>(     processor:Process,     batchSize:10,     interval: TimeSpan.FromSeconds(5)); var random = new Random(); while (true) {     var count = random.Next(1, 4);     for (var i = 0; i < count; i++)     {         batcher.Add(Guid.NewGuid().ToString());     }     await Task.Delay(1000); }  static void Process(Batch<string> batch)=> Console.WriteLine($"[{DateTimeOffset.Now}]{batch.Count} items are delivered.");

如上面的代码片段所示，在一个循环中，我们每隔1秒钟随机添加1-3个数据项。从下图中可以看出，Process方法的调用具有两种触发条件，一是累积的数据量达到设置的阈值10，另一个则是当前时间与上一次处理时间间隔超过5秒。

二、待处理的批量数据：Batch<T>

除了上面实例涉及的Batcher<T>,该解决方案还涉及两个额外的类型，如下这个Batch<T>类型表示最终发送的批量数据。为了避免缓冲数据带来的内存分配，我们使用了一个单独的ArrayPool<T>对象来创建池化的数组，这个功能体现在静态方法CreatePooledArray方法上。由于构建Batch<T>对象提供的数组来源于对象池，在处理完毕后必须回归对象池，所以我们让这个类型实现了IDisposable接口，并将这一操作实现在Dispose方法种。在调用ArrayPool<T>对象的Return方法时，我们特意将数组清空。由于提供的数组来源于对象池，所以并不能保证每个数据元素都承载了有效的数据，实现的迭代器和返回数量的Count属性对此作了相应的处理。

public sealed class Batch<T> : IEnumerable<T>, IDisposable where T : class {     private bool _isDisposed;     private int? _count;     private readonly T[] _data;     private static readonly ArrayPool<T> _pool = ArrayPool<T>.Create();      public int Count     {         get         {             if (_isDisposed) throw new ObjectDisposedException(nameof(Batch<T>));             if(_count.HasValue) return _count.Value;             var count = 0;             for (int index = 0; index < _data.Length; index++)             {                 if (_data[index] is  null)                 {                     break;                 }                 count++;             }             return (_count = count).Value;         }     }     public Batch(T[] data) => _data = data ?? throw new ArgumentNullException(nameof(data));     public void Dispose()     {         _pool.Return(_data, clearArray: true);         _isDisposed = true;     }     public IEnumerator<T> GetEnumerator() => new Enumerator(this);     IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator() => GetEnumerator();     public static T[] CreatePooledArray(int batchSize) => _pool.Rent(batchSize);     private void EnsureNotDisposed()     {         if (_isDisposed) throw new ObjectDisposedException(nameof(Batch<T>));     }      private sealed class Enumerator : IEnumerator<T>     {         private readonly Batch<T> _batch;         private readonly T[] _data;         private int _index = -1;         public Enumerator(Batch<T> batch)         {             _batch = batch;             _data = batch._data;         }         public T Current         {             get { _batch.EnsureNotDisposed(); return _data[_index]; }         }         object IEnumerator.Current => Current;         public void Dispose() { }         public bool MoveNext()         {             _batch.EnsureNotDisposed();             return ++_index < _data.Length && _data[_index] is not null;         }         public void Reset()         {             _batch.EnsureNotDisposed();             _index = -1;         }     } }

三、感知数据处理的时机：BatchChangeToken

Batcher具有两个触发数据处理的设置：缓冲的数据量和两次数据处理之间的最长间隔。当累积的数据量或者当前时间与上一次处理的间隔达到阈值，缓冲的数据将自动被处理。.NET Core经常利用一个IChangeToken作为通知的令牌，为此我们定义了如下这个实现了该接口的BatchChangeToken类型。如下面的代码片段所示，上述两个触发条件体现在两个CancellationToken对象上，我们利用它们创建了对应的CancellationChangeToken对象，最后利用这两个CancellationChangeToken创建了一个CompositeChangeToken对象。这个CompositeChangeToken对象最终被用来实现了IChangeToken接口的三个成员。

internal sealed class BatchChangeToken : IChangeToken {     private readonly IChangeToken _innerToken;     private readonly int _countThreshold;     private readonly CancellationTokenSource _expirationTokenSource;     private readonly CancellationTokenSource _countTokenSource;     private int _counter;      public BatchChangeToken(int countThreshold, TimeSpan timeThreshold)     {         _countThreshold = countThreshold;         _countTokenSource = new CancellationTokenSource();         _expirationTokenSource = new CancellationTokenSource(timeThreshold);         var countToken = new CancellationChangeToken(_countTokenSource.Token);         var expirationToken = new CancellationChangeToken(_expirationTokenSource.Token);         _innerToken = new CompositeChangeToken(new IChangeToken[] { countToken, expirationToken });     }      public bool HasChanged => _innerToken.HasChanged;     public bool ActiveChangeCallbacks => _innerToken.ActiveChangeCallbacks;     public IDisposable RegisterChangeCallback(Action<object?> callback, object? state) => _innerToken.RegisterChangeCallback(s =>     {         callback(s);         _countTokenSource.Dispose();         _expirationTokenSource.Dispose();     }, state);     public void Increase()     {         Interlocked.Increment(ref _counter);         if (_counter >= _countThreshold)         {             _countTokenSource.Cancel();         }     } }

上述两个CancellationToken来源于对应的CancellationTokenSource，对应的字段为_countTokenSource和_expirationTokenSource。_expirationTokenSource根据设置的数据处理时间间隔创建而成。为了确定缓冲的数据量，我们提供了一个计数器，并利用Increase方法进行计数。在超过设置的数据量时，该方法会调用_expirationTokenSource的Cancel方法。在实现的ActiveChangeCallbacks方法种，我们将针对这两个CancellationTokenSource的释放放在注册的回调中。

四、接收、缓冲、打包和处理数据：Batcher<T>

最终用于打包的Batcher类型定义如下。在构造函数中，我们除了提供上述两个阈值外，还提供了一个Action<Batch<T>>委托完成针对打包数据的处理。通过Add方法接收的数据存储在_data字段返回的数组上，它时通过Batch<T>的静态方法CreatePooledArray提供的。我们使用字段_index表示添加数据在_data数组中存储的位置，并使用InterLocked.Increase方法解决并发问题。

public sealed class Batcher<T> : IDisposable where T : class {     private readonly Action<Batch<T>> _processor;     private T[] _data;     private BatchChangeToken _changeToken = default!;     private readonly int _batchSize;     private int _index = -1;     private readonly IDisposable _scheduler;      public Batcher(Action<Batch<T>> processor, int batchSize, TimeSpan interval)     {         _processor = processor ?? throw new ArgumentNullException(nameof(processor));         _batchSize = batchSize;         _data = Batch<T>.CreatePooledArray(batchSize);         _scheduler = ChangeToken.OnChange(() => _changeToken = new BatchChangeToken(_batchSize, interval), OnChange);          void OnChange()         {             var data = Interlocked.Exchange(ref _data, Batch<T>.CreatePooledArray(batchSize));             if (data[0] is not null)             {                 Interlocked.Exchange(ref _index, -1);                 _ = Task.Run(() => _processor.Invoke(new Batch<T>(data)));             }         }     }      public void Add(T item)     {         if (item is null) throw new ArgumentNullException(nameof(item));         var index = Interlocked.Increment(ref _index);         if (index >= _batchSize)         {             SpinWait.SpinUntil(() => _index < _batchSize - 1);             Add(item);         }         _data[index] = item;         _changeToken.Increase();     }      public void Dispose() => _scheduler.Dispose(); } 

在构造函数中，我们调用了ChangeToken的静态方法OnChange将数据处理操作绑定到创建的BatchChangeToken对象上，并确保每次发送“数据处理”后将重新创建的BatchChangeToken对象赋值到_changeToken字段上，因为Add放到需要调用它的Increase增加计数。当接收到数据处理通知后，我们会调用Batch<T>的静态方法CreatePooledArray构建一个数组将字段 ­_data引用的数组替换下来，并将其封装成Batch<T>对象进行处理（如果数据存在）。于此同时，表示添加数据存储索引的_index恢复成-1。Add方法在对_index做自增操作后，如果发现累积的数据量达到阈值，需要等待数据处理完毕。由于数据处理以异步的方式处理，这里的耗时时很低的，所以我们这里选择了自旋的方式等待它完成。