经历400多天打磨，HSF的架构和性能有哪些新突破？

阿里妹导读：2017年的双十一圆满结束了，1682亿的成交额再一次刷新了记录，而HSF（High Speed Framework，分布式服务框架）当天调用量也突破了3.5万亿次，调用量是2016年双十一的三倍多。为了这不平凡的一天中，HSF经历了一年多的磨练，从架构升级到性能优化，从可用性提升到运维提升，完成了从2.1到2.2的全面升级，截止到双十一开始的一刻，HSF2.2在全网机器占比超过75%，并成功接受了大促考验。

从HSF2.1到HSF2.2的目标是提升HSF框架的扩展性、易用性和性能，相当于将原有HSF推倒了重新来过，因此涉及到的内容众多，这里不做展开，我们仅从架构升级、性能优化和运维提升三个方面来聊一下HSF2.2做了什么，有什么能帮到大家，以及如何解决了双十一的一些问题。

架构升级

HSF2.1主要被用户抱怨的一点就是扩展性不强，比如：不少用户想拦截调用请求但无法方便做到，只好退而求其次，使用代理来包装HSF的客户端或者服务端，这样做一来显得繁琐，二来出现问题不易排查。不光是用户的扩展支持的不好，框架自身对不同的开源组件适配也显得力不从心，比如：支持ZooKeeper作为注册中心的方案一直难以实施，原因在于框架内部与ConfigServer耦合过于紧密。无论是用户还是框架的维护者，都受限于现有架构，这是HSF需要改变的地方。

HSF2.2的架构与原有版本有了显著变化，首先是层与层之间的边界清晰，其次组件之间的关系职责明确，最后是扩展可替换的思想贯穿其中，下面我们先看一下新的架构：

可以看到HSF2.2从宏观上分为了三个域：框架、应用和服务，其中框架是对上层多个应用做支撑的基础，而服务属于具体的某个应用，从这种划分可以看出，HSF2.2是天然支持多应用（或多模块）部署的。每个域中，都有各自的功能组件，比如：服务域中的InvocationHandler就是对服务调用逻辑的抽象，通过扩展其中的ClientFilter或者ServerFilter完成对客户端或者服务端的调用处理工作，这里只是罗列了主要的功能组件和扩展点，以下是对它们的说明：

服务 ，对应于一个接口，它可以提供服务或者消费服务

应用 ，对应于一个应用或者一个模块，它管理着一组消费或者发布的服务

框架 ， 对应于框架底层支持，它统一管理着线程、链接等资源

分类介绍了HSF2.2的主要组件后，我们来看看架构的改变，扩展性的提升，能够为业务方，为他们更好的支持双十一带来什么。

纯异步调用拦截器

HSF异步future调用被业务方越来越多的使用，但是eagleeye对future调用的耗时统计上一直不准，因为future调用返回的是默认值，所以业务看到的是一次飞快的调用返回，它真实的耗时该如何度量？信息平台承载了集团的众多内部服务业务，一直苦于没有办法全面的监控HSF的调用记录，也无法做到异常报警，难道还要让所有的使用方配置代理？

HSF2.2设计的InvocationHandler组件以及扩展，完美的解决了这个问题，我们近距离观察一下InvocationHandler以及其扩展，以客户端调用场景为例：一次调用是如何穿过用户扩展的调用拦截器的。

可以看到，HSF2.2定义的调用拦截器不是一个简单的正向invoke过程，它还具备响应回来时的逆向onResponse过程，这样一来一回很好的诠释了HSF同步调用异步执行的调用模型。用户可以通过在一次调用中计算invoke和onResponse之间的时差来获得调用的正确耗时，而不用关心HSF调用是同步还是异步，用户也可以扩展一个调用拦截器穿插在其中，用于监控HSF的调用内容，而不用让应用方做任何代码上的改造。

多应用支持

多模块部署一直是业务方同学探索的热点，从合并部署开始，HSF就有限的支持了多应用部署，但是一直没有将其融入到架构中。在HSF2.2中，应用不仅仅是作为托管服务的容器而是成为核心领域，多应用序列化的难题，就在应用层解决。

（模块在HSF2.2中也会被认为是一个应用，以下提到模块或者应用可以认为是一个概念。）

HSF2.2支持多个应用部署的结构如下图所示：

可以看到，HSF2.2框架域处于最底层，它向上为应用提供了线程、连接等多种资源的支持，而应用能够发布或者订阅多个服务，这些服务能够被应用统一管理，也支持更加精细化的配置，层与层的司职明确让HSF具有了良好的适应性。

性能优化

RPC流程中，序列化是开销很大的环节。尤其现在业务对象都很复杂，序列化开销更不容小觑。

下面先介绍下今年HSF针对Hessian的几个优化点。也感谢分享思路和反馈问题的坤谷、道延和昕辰三位同学。

优化1：元数据共享

hessian序列化会将两种信息写到输出流：

1.元数据：即类全名，字段名

2.值数据：即各个字段对应值（如果字段是复杂类型，则会递归传递该复杂类型的元数据和内部字段的值数据）

在hessian1协议里，每次写出Class A的实例时，都会写出Class A的元数据和值数据，就是会重复传输相同的元数据。针对这点，hessian2协议做了一个优化就是：在“同一次序列化上下文”里，如果存在Class A的多个实例，只会对Class A的元数据传输一次。该元数据会在对端被缓存起来重复使用，下次再序列化Class A的对象时，只需要先写出对元数据的一个引用句柄（缓存中的index，用一个int表示），然后直接写出值数据即可。接受方通过元数据句柄即可知道后面的值数据对应的类型。

这是一个极大的提升。因为编码字段名字（就是字符串）所需的字节数很可能比它对应的值（可能只是一个byte）更多。

不过在官方的hessian里，这个优化有两个限制：

1.序列化过程中类型对应的Class结构不能改变

2.元数据引用只能在“同一个序列化上下文”，这里的“上下文”就是指同一个HessianOutput和HessianInput。因为元数据的id分配和缓存分别是在HessianOutput和HessianInput里进行的

限制1我们可以接受，一般DO不会再运行时改变。但是限制2不太友好，因为针对每次请求的序列化和反序列化，HSF都需要使用全新构造的HessianOutput和HessianInput。这就导致每次请求都需要重新发送上次请求已经发送过的元数据。

针对限制2，HSF实现了跨请求元数据共享，这样只要发送过一次元数据，以后就再也不用发送了，进一步减少传输的数据量。实现机制如下：

1.修改hessian代码，将元数据id分配和缓存的数据结构从HessianOutput和HessianInput剥离出来。

2.修改HSF代码，将上述剥离出来的数据结构作为连接级别的上下文保存起来。

3.每次构造HessianOutput和HessianInput时将其作为参数传入。这样就达了跨请求复用元数据的目的。

该优化的效果取决于业务对象中，元数据所占的比例，如果“精心”构造对象，使得元数据所占比例很大，那么测试表现会很好，不过这没有意义。我们还是选取线上核心应用的真实业务对象来测试。从线上tcp dump了一个真实业务对象，测试同学以此编写测试用例得到测试数据如下：

1.新版本比老版本CPU利用率下降10%左右

2.新版本的网络流量相比老版本减少约17%

线上核心应用压测结果显示数据流量下降一般在15%~20%之间。

优化2：UTF8解码优化

hessian传输的字符串都是utf8编码的，反序列化时需要进行解码。hessian现行的解码方式是逐个字符进行。代码如下：

private int parseUTF8Char() throws IOException {    int ch = _offset < _length ? (_buffer[_offset++] & 0xff) : read();    

if (ch < 0x80)    

    return ch;  

  else if ((ch & 0xe0) == 0xc0) {     

   int ch1 = read();    

    int v = ((ch & 0x1f)  3;     

   for (int i = 0; i < numLongs; i++) {     

       long currentOffset = baseOffset + _offset;            long test = unsafe.getLong(_buffer, currentOffset);        

    if ((test & 0x8080808080808080L) == 0L) {                _chunkLength -= 8;         

       toRead -= 8;         

       for (int j = 0; j < 8; j++) {                    _sbuf.append((char)(_buffer[_offset++]));                }        

    } else {          

      break;     

       }      

  }    

    for (int i = 0; i < toRead; i++) {            _chunkLength--;         

   int ch = (_buffer[_offset++] & 0xff);     

       if (ch < 0x80) {                _sbuf.append((char)ch);   

         } else if ((ch & 0xe0) == 0xc0) {         

       int ch1 = read();           

     int v = ((ch & 0x1f)