Tomcat是如何实现异步Servlet的

前言

通过我之前的Tomcat系列文章，相信看我博客的同学对Tomcat应该有一个比较清晰的了解了，在前几篇博客我们讨论了Tomcat在SpringBoot框架中是如何启动的，讨论了Tomcat的内部组件是如何设计以及请求是如何流转的，那么我们这篇博客聊聊Tomcat的异步Servlet，Tomcat是如何实现异步Servlet的以及异步Servlet的使用场景。

手撸一个异步的Servlet

我们直接借助SpringBoot框架来实现一个Servlet,这里只展示Servlet代码：

@WebServlet(urlPatterns = "/async",asyncSupported = true) @Slf4j public class AsyncServlet extends HttpServlet { ExecutorService executorService =Executors.newSingleThreadExecutor(); @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { //开启异步,获取异步上下文 final AsyncContext ctx = req.startAsync(); // 提交线程池异步执行 executorService.execute(new Runnable() { @Override public void run() { try { log.info("async Service 准备执行了"); //模拟耗时任务 Thread.sleep(10000L); ctx.getResponse().getWriter().print("async servlet"); log.info("async Service 执行了"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } //最后执行完成后完成回调。 ctx.complete(); } }); } 

上面的代码实现了一个异步的Servlet,实现了doGet方法注意在SpringBoot中使用需要再启动类加上@ServletComponentScan注解来扫描Servlet。既然代码写好了，我们来看看实际运行效果。

我们发送一个请求后，看到页面有响应，同时，看到请求时间花费了10.05s,那么我们这个Servlet算是能正常运行啦。有同学肯定会问，这不是异步servlet吗？你的响应时间并没有加快，有什么用呢？对，我们的响应时间并不能加快，还是会取决于我们的业务逻辑，但是我们的异步servlet请求后，依赖于业务的异步执行，我们可以立即返回，也就是说，Tomcat的线程可以立即回收，默认情况下，Tomcat的核心线程是10，最大线程数是200,我们能及时回收线程，也就意味着我们能处理更多的请求，能够增加我们的吞吐量，这也是异步Servlet的主要作用。

异步Servlet的内部原理

了解完异步Servlet的作用后，我们来看看，Tomcat是如何是先异步Servlet的。其实上面的代码，主要核心逻辑就两部分，final AsyncContext ctx = req.startAsync()和 ctx.complete()那我们来看看他们究竟做了什么？

 public AsyncContext startAsync(ServletRequest request, ServletResponse response) { if (!isAsyncSupported()) { IllegalStateException ise = new IllegalStateException(sm.getString("request.asyncNotSupported")); log.warn(sm.getString("coyoteRequest.noAsync", StringUtils.join(getNonAsyncClassNames())), ise); throw ise; } if (asyncContext == null) { asyncContext = new AsyncContextImpl(this); } asyncContext.setStarted(getContext(), request, response, request==getRequest() && response==getResponse().getResponse()); asyncContext.setTimeout(getConnector().getAsyncTimeout()); return asyncContext; } 

我们发现req.startAsync()只是保存了一个异步上下文，同时设置一些基础信息，比如Timeout,顺便提一下，这里设置的默认超时时间是30S，如果你的异步处理逻辑超过30S,此时执行ctx.complete()就会抛出IllegalStateException 异常。

我们来看看ctx.complete()的逻辑

 public void complete() { if (log.isDebugEnabled()) { logDebug("complete "); } check(); request.getCoyoteRequest().action(ActionCode.ASYNC_COMPLETE, null); } //类：AbstractProcessor public final void action(ActionCode actionCode, Object param) { case ASYNC_COMPLETE: { clearDispatches(); if (asyncStateMachine.asyncComplete()) { processSocketEvent(SocketEvent.OPEN_READ, true); } break; } } //类：AbstractProcessor protected void processSocketEvent(SocketEvent event, boolean dispatch) { SocketWrapperBase<?> socketWrapper = getSocketWrapper(); if (socketWrapper != null) { socketWrapper.processSocket(event, dispatch); } } //类：AbstractEndpoint public boolean processSocket(SocketWrapperBase<S> socketWrapper, SocketEvent event, boolean dispatch) { //省略部分代码 SocketProcessorBase<S> sc = null; if (processorCache != null) { sc = processorCache.pop(); } if (sc == null) { sc = createSocketProcessor(socketWrapper, event); } else { sc.reset(socketWrapper, event); } Executor executor = getExecutor(); if (dispatch && executor != null) { executor.execute(sc); } else { sc.run(); } return true; } 

所以，这里最终会调用AbstractEndpoint的processSocket方法，之前看过我前面博客的同学应该有印象，EndPoint是用来接受和处理请求的，接下来就会交给Processor去进行协议处理。

类：AbstractProcessorLight public SocketState process(SocketWrapperBase<?> socketWrapper, SocketEvent status) throws IOException { //省略部分diam SocketState state = SocketState.CLOSED; Iterator<DispatchType> dispatches = null; do { if (dispatches != null) { DispatchType nextDispatch = dispatches.next(); state = dispatch(nextDispatch.getSocketStatus()); } else if (status == SocketEvent.DISCONNECT) { } else if (isAsync() || isUpgrade() || state == SocketState.ASYNC_END) { state = dispatch(status); if (state == SocketState.OPEN) { state = service(socketWrapper); } } else if (status == SocketEvent.OPEN_WRITE) { state = SocketState.LONG; } else if (status == SocketEvent.OPEN_READ){ state = service(socketWrapper); } else { state = SocketState.CLOSED; } } while (state == SocketState.ASYNC_END || dispatches != null && state != SocketState.CLOSED); return state; } 

这部分是重点，AbstractProcessorLight会根据SocketEvent的状态来判断是不是要去调用service(socketWrapper),该方法最终会去调用到容器，从而完成业务逻辑的调用，我们这个请求是执行完成后调用的，肯定不能进容器了，不然就是死循环了，这里通过isAsync() 判断，就会进入dispatch(status),最终会调用CoyoteAdapter的asyncDispatch方法

public boolean asyncDispatch(org.apache.coyote.Request req, org.apache.coyote.Response res, SocketEvent status) throws Exception { //省略部分代码 Request request = (Request) req.getNote(ADAPTER_NOTES); Response response = (Response) res.getNote(ADAPTER_NOTES); boolean success = true; AsyncContextImpl asyncConImpl = request.getAsyncContextInternal(); try { if (!request.isAsync()) { response.setSuspended(false); } if (status==SocketEvent.TIMEOUT) { if (!asyncConImpl.timeout()) { asyncConImpl.setErrorState(null, false); } } else if (status==SocketEvent.ERROR) { } if (!request.isAsyncDispatching() && request.isAsync()) { WriteListener writeListener = res.getWriteListener(); ReadListener readListener = req.getReadListener(); if (writeListener != null && status == SocketEvent.OPEN_WRITE) { ClassLoader oldCL = null; try { oldCL = request.getContext().bind(false, null); res.onWritePossible();//这里执行浏览器响应，写入数据 if (request.isFinished() && req.sendAllDataReadEvent() && readListener != null) { readListener.onAllDataRead(); } } catch (Throwable t) { } finally { request.getContext().unbind(false, oldCL); } } } } //这里判断异步正在进行，说明这不是一个完成方法的回调，是一个正常异步请求，继续调用容器。 if (request.isAsyncDispatching()) { connector.getService().getContainer().getPipeline().getFirst().invoke( request, response); Throwable t = (Throwable) request.getAttribute(RequestDispatcher.ERROR_EXCEPTION); if (t != null) { asyncConImpl.setErrorState(t, true); } } //注意，这里，如果超时或者出错，request.isAsync()会返回false，这里是为了尽快的输出错误给客户端。 if (!request.isAsync()) { //这里也是输出逻辑 request.finishRequest(); response.finishResponse(); } //销毁request和response if (!success || !request.isAsync()) { updateWrapperErrorCount(request, response); request.recycle(); response.recycle(); } } return success; } 

上面的代码就是ctx.complete()执行最终的方法了（当然省略了很多细节），完成了数据的输出，最终输出到浏览器。

这里有同学可能会说，我知道异步执行完后，调用ctx.complete()会输出到浏览器，但是，第一次doGet请求执行完成后，Tomcat是怎么知道不用返回到客户端的呢？关键代码在CoyoteAdapter中的service方法，部分代码如下：

 postParseSuccess = postParseRequest(req, request, res, response); //省略部分代码 if (postParseSuccess) { request.setAsyncSupported( connector.getService().getContainer().getPipeline().isAsyncSupported()); connector.getService().getContainer().getPipeline().getFirst().invoke( request, response); } if (request.isAsync()) { async = true; } else { //输出数据到客户端 request.finishRequest(); response.finishResponse(); if (!async) { updateWrapperErrorCount(request, response); //销毁request和response request.recycle(); response.recycle(); } 

这部分代码在调用完Servlet后，会通过request.isAsync()来判断是否是异步请求，如果是异步请求，就设置 async = true。如果是非异步请求就执行输出数据到客户端逻辑，同时销毁request和response。这里就完成了请求结束后不响应客户端的操作。

为什么说Spring Boot的@EnableAsync注解不是异步Servlet

因为之前准备写本篇文章的时候就查询过很多资料，发现很多资料写SpringBoot异步编程都是依赖于@EnableAsync注解，然后在Controller用多线程来完成业务逻辑，最后汇总结果，完成返回输出。这里拿一个掘金大佬的文章来举例《新手也能看懂的 SpringBoot 异步编程指南》，这篇文章写得很通俗易懂，非常不错，从业务层面来说，确实是异步编程，但是有一个问题，抛开业务的并行处理来说，针对整个请求来说，并不是异步的，也就是说不能立即释放Tomcat的线程，从而不能达到异步Servlet的效果。这里我参考上文也写了一个demo，我们来验证下，为什么它不是异步的。

@RestController @Slf4j public class TestController { @Autowired private TestService service; @GetMapping("/hello") public String test() { try { log.info("testAsynch Start"); CompletableFuture<String> test1 = service.test1(); CompletableFuture<String> test2 = service.test2(); CompletableFuture<String> test3 = service.test3(); CompletableFuture.allOf(test1, test2, test3); log.info("test1=====" + test1.get()); log.info("test2=====" + test2.get()); log.info("test3=====" + test3.get()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } return "hello"; } @Service public class TestService { @Async("asyncExecutor") public CompletableFuture<String> test1() throws InterruptedException { Thread.sleep(3000L); return CompletableFuture.completedFuture("test1"); } @Async("asyncExecutor") public CompletableFuture<String> test2() throws InterruptedException { Thread.sleep(3000L); return CompletableFuture.completedFuture("test2"); } @Async("asyncExecutor") public CompletableFuture<String> test3() throws InterruptedException { Thread.sleep(3000L); return CompletableFuture.completedFuture("test3"); } } @SpringBootApplication @EnableAsync public class TomcatdebugApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(TomcatdebugApplication.class, args); } @Bean(name = "asyncExecutor") public Executor asyncExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(3); executor.setMaxPoolSize(3); executor.setQueueCapacity(100); executor.setThreadNamePrefix("AsynchThread-"); executor.initialize(); return executor; } 

这里我运行下，看看效果

这里我请求之后，在调用容器执行业务逻辑之前打了一个断点，然后在返回之后的同样打了一个断点，在Controller执行完之后，请求才回到了CoyoteAdapter中，并且判断request.isAsync(),根据图中看到，是为false,那么接下来就会执行 request.finishRequest()和response.finishResponse() 来执行响应的结束，并销毁请求和响应体。很有趣的事情是，我实验的时候发现，在执行request.isAsync()之前，浏览器的页面上已经出现了响应体，这是SpringBoot框架已经通过StringHttpMessageConverter类中的writeInternal方法已经进行输出了。

以上分析的核心逻辑就是，Tomcat的线程执行CoyoteAdapter调用容器后，必须要等到请求返回，然后再判断是否是异步请求，再处理请求，然后执行完毕后，线程才能进行回收。而我一最开始的异步Servlet例子，执行完doGet方法后，就会立即返回，也就是会直接到request.isAsync()的逻辑，然后整个线程的逻辑执行完毕，线程被回收。

聊聊异步Servlet的使用场景

分析了这么多，那么异步Servlet的使用场景有哪些呢？其实我们只要抓住一点就可以分析了，就是异步Servlet提高了系统的吞吐量，可以接受更多的请求。假设web系统中Tomcat的线程不够用了，大量请求在等待，而此时Web系统应用层面的优化已经不能再优化了，也就是无法缩短业务逻辑的响应时间了，这个时候，如果想让减少用户的等待时间，提高吞吐量，可以尝试下使用异步Servlet。

举一个实际的例子：比如做一个短信系统，短信系统对实时性要求很高，所以要求等待时间尽可能短，而发送功能我们实际上是委托运营商去发送的，也就是说我们要调用接口，假设并发量很高，那么这个时候业务系统调用我们的发送短信功能，就有可能把我们的Tomcat线程池用完，剩下的请求就会在队列中等待，那这个时候，短信的延时就上去了，为了解决这个问题，我们可以引入异步Servlet,接受更多的短信发送请求，从而减少短信的延时。

总结

这篇文章我从手写一个异步Servlet来开始，分析了异步Servlet的作用，以及Tomcat内部是如何实现异步Servlet的，然后我也根据互联网上流行的SpringBoot异步编程来进行说明，其在Tomcat内部并不是一个异步的Servlet。最后，我谈到了异步Servlet的使用场景，分析了什么情况下可以尝试异步Servlet。