quarkus依赖注入之六:发布和消费事件

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小编点评

**排版** * **方法** * **select** * **fire** * **addNum** * ****类** * **TwoChannelWithSingleEvent** * ****方法** * **produceAdmin** * **produceNormal** * **allEvent** * ****测试** * **testTwoChnnelWithSingleEvent** * **testAllEvent**

正文

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本篇概览

  • 本文是《quarkus依赖注入》系列的第六篇,主要内容是学习事件的发布和接收
  • 如果您用过Kafka、RabbitMQ等消息中间件,对消息的作用应该不会陌生,通过消息的订阅和发布可以降低系统之间的耦合性,这种方式也可以用在应用内部的多个模块之间,在quarkus框架下就是事件的发布和接收
  • 本篇会演示quarkus应用中如何发布事件、如何接收事件,全文由以下章节构成
  1. 同步事件
  2. 异步事件
  3. 同一种事件类,用在不同的业务场景
  4. 优化
  5. 事件元数据

同步事件

  • 同步事件是指事件发布后,事件接受者会在同一个线程处理事件,对事件发布者来说,相当于发布之后的代码不会立即执行,要等到事件处理的代码执行完毕后
  • 同步事件发布和接受的开发流程如下图
流程图 (20)
  • 接下来编码实践,先定义事件类MyEvent.java,如下所示,该类有两个字段,source表示来源,consumeNum作为计数器可以累加
public class MyEvent {
    /**
     * 事件源
     */
    private String source;

    /**
     * 事件被消费的总次数
     */
    private AtomicInteger consumeNum;

    public MyEvent(String source) {
        this.source = source;
        consumeNum = new AtomicInteger();
    }

    /**
     * 事件被消费次数加一
     * @return
     */
    public int addNum() {
        return consumeNum.incrementAndGet();
    }

    /**
     * 获取事件被消费次数
     * @return
     */
    public int getNum() {
        return consumeNum.get();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "MyEvent{" +
                "source='" + source + '\'' +
                ", consumeNum=" + getNum() +
                '}';
    }
}

  • 然后是发布事件类,有几处要注意的地方稍后会提到
package com.bolingcavalry.event.producer;

import com.bolingcavalry.event.bean.MyEvent;
import io.quarkus.logging.Log;
import javax.enterprise.context.ApplicationScoped;
import javax.enterprise.event.Event;
import javax.inject.Inject;

@ApplicationScoped
public class MyProducer {

    @Inject
    Event<MyEvent> event;

    /**
     * 发送同步消息
     * @param source 消息源
     * @return 被消费次数
     */
    public int syncProduce(String source) {
        MyEvent myEvent = new MyEvent("syncEvent");
        Log.infov("before sync fire, {0}", myEvent);
        event.fire(myEvent);
        Log.infov("after sync fire, {0}", myEvent);
        return myEvent.getNum();
    }
}
  • 上述代码有以下几点要注意:
  1. 注入Event,用于发布事件,通过泛型指定事件类型是MyEvent
  2. 发布同步事件很简单,调用fire即可
  3. 由于是同步事件,会等待事件的消费者将消费的代码执行完毕后,fire方法才会返回
  4. 如果消费者增加了myEvent的记数,那么myEvent.getNum()应该等于计数的调用次数
  • 接下来是消费事件的代码,如下所示,只要方法的入参是事件类MyEvent,并且用@Observes修饰该入参,即可成为MyEvent事件的同步消费者,这里用sleep来模拟执行了一个耗时的业务操作
package com.bolingcavalry.event.consumer;

import com.bolingcavalry.event.bean.MyEvent;
import io.quarkus.logging.Log;
import javax.enterprise.context.ApplicationScoped;
import javax.enterprise.event.Observes;

@ApplicationScoped
public class MyConsumer {

    /**
     * 消费同步事件
     * @param myEvent
     */
    public void syncConsume(@Observes MyEvent myEvent) {
        Log.infov("receive sync event, {0}", myEvent);

        // 模拟业务执行,耗时100毫秒
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 计数加一
        myEvent.addNum();
    }
}
  • 最后,写单元测试类验证功能,在MyProducer的syncProduce方法中,由于是同步事件,MyConsumer.syncConsume方法执行完毕才会继续执行event.fire后面的代码,所以syncProduce的返回值应该等于1
package com.bolingcavalry;

import com.bolingcavalry.event.consumer.MyConsumer;
import com.bolingcavalry.event.producer.MyProducer;
import com.bolingcavalry.service.HelloInstance;
import com.bolingcavalry.service.impl.HelloInstanceA;
import com.bolingcavalry.service.impl.HelloInstanceB;
import io.quarkus.test.junit.QuarkusTest;
import org.junit.jupiter.api.Assertions;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import javax.enterprise.inject.Instance;
import javax.inject.Inject;

@QuarkusTest
public class EventTest {

    @Inject
    MyProducer myProducer;

    @Inject
    MyConsumer myConsumer;

    @Test
    public void testSync() {
        Assertions.assertEquals(1, myProducer.syncProduce("testSync"));
    }
}
  • 执行单元测试,如下所示,符合预期,事件的发送和消费在同一线程内顺序执行,另外请关注日志的时间戳,可见MyProducer的第二条日志,是在MyConsumer日志之后的一百多毫秒,这也证明了顺序执行的逻辑

image-20220329082758369

  • 以上就是同步事件的相关代码,很多场景中,消费事件的操作是比较耗时或者不太重要(例如写日志),这时候让发送事件的线程等待就不合适了,因为发送事件后可能还有其他重要的事情需要立即去做,这就是接下来的异步事件

异步事件

  • 为了避免事件消费耗时过长对事件发送的线程造成影响,可以使用异步事件,还是用代码来说明
  • 发送事件的代码还是写在MyPorducer.java,如下,有两处要注意的地方稍后提到
    public int asyncProduce(String source) {
        MyEvent myEvent = new MyEvent(source);
        Log.infov("before async fire, {0}", myEvent);
        event.fireAsync(myEvent)
             .handleAsync((e, error) -> {
                 if (null!=error) {
                     Log.error("handle error", error);
                 } else {
                     Log.infov("finish handle, {0}", myEvent);
                 }

                 return null;
             });
        Log.infov("after async fire, {0}", myEvent);
        return myEvent.getNum();
    }
  • 上述代码有以下两点要注意:
  1. 发送异步事件的API是fireAsync
  2. fireAsync的返回值是CompletionStage,我们可以调用其handleAsync方法,将响应逻辑(对事件消费结果的处理)传入,这段响应逻辑会在事件消费结束后被执行,上述代码中的响应逻辑是检查异常,若有就打印
  • 消费异步事件的代码写在MyConsumer,与同步的相比唯一的变化就是修饰入参的注解改成了ObservesAsync
    public void aSyncConsume(@ObservesAsync MyEvent myEvent) {
        Log.infov("receive async event, {0}", myEvent);

        // 模拟业务执行,耗时100毫秒
        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 计数加一
        myEvent.addNum();
    }
  • 单元测试代码,有两点需要注意,稍后会提到
    @Test
    public void testAsync() throws InterruptedException {
        Assertions.assertEquals(0, myProducer.asyncProduce("testAsync"));
        // 如果不等待的话,主线程结束的时候会中断正在消费事件的子线程,导致子线程报错
        Thread.sleep(150);
    }
  • 上述代码有以下两点需要注意
  1. 异步事件的时候,发送事件的线程不会等待,所以myEvent实例的计数器在消费线程还没来得及加一,myProducer.asyncProduce方法就已经执行结束了,返回值是0,所以单元测试的assertEquals位置,期望值应该是0
  2. testAsync方法要等待100毫秒以上才能结束,否则进程会立即结束,导致正在消费事件的子线程被打断,抛出异常
  • 执行单元测试,控制台输出如下图,测试通过,有三个重要信息稍后会提到

image-20220401083719850

  • 上图中有三个关键信息
  1. 事件发布前后的两个日志是紧紧相连的,这证明发送事件之后不会等待消费,而是立即继续执行发送线程的代码
  2. 消费事件的日志显示,消费逻辑是在一个新的线程中执行的
  3. 消费结束后的回调代码中也打印了日志,显示这端逻辑又在一个新的线程中执行,此线程与发送事件、消费事件都不在同一线程
  • 以上就是基础的异步消息发送和接受操作,接下来去看略为复杂的场景

同一种事件类,用在不同的业务场景

  • 设想这样一个场景:管理员发送XXX类型的事件,消费者应该是处理管理员事件的方法,普通用户也发送XXX类型的事件,消费者应该是处理普通用户事件的方法,简单的说就是同一个数据结构的事件可能用在不同场景,如下图
流程图 (21)
  • 从技术上分析,实现上述功能的关键点是:消息的消费者要精确过滤掉不该自己消费的消息
  • 此刻,您是否回忆起前面文章中的一个场景:依赖注入时,如何从多个bean中选择自己所需的那个,这两个问题何其相似,而依赖注入的选择问题是用Qualifier注解解决的,今天的消息场景,依旧可以用Qualifier来对消息做精确过滤,接下来编码实战
  • 首先定义事件类ChannelEvent.java,管理员和普通用户的消息数据都用这个类(和前面的MyEvent事件类的代码一样)
public class TwoChannelEvent {
    /**
     * 事件源
     */
    private String source;

    /**
     * 事件被消费的总次数
     */
    private AtomicInteger consumeNum;

    public TwoChannelEvent(String source) {
        this.source = source;
        consumeNum = new AtomicInteger();
    }

    /**
     * 事件被消费次数加一
     * @return
     */
    public int addNum() {
        return consumeNum.incrementAndGet();
    }

    /**
     * 获取事件被消费次数
     * @return
     */
    public int getNum() {
        return consumeNum.get();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "TwoChannelEvent{" +
                "source='" + source + '\'' +
                ", consumeNum=" + getNum() +
                '}';
    }
}
  • 然后就是关键点:自定义注解Admin,这是管理员事件的过滤器,要用Qualifier修饰
package com.bolingcavalry.annonation;

import javax.inject.Qualifier;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.Target;
import static java.lang.annotation.ElementType.FIELD;
import static java.lang.annotation.ElementType.PARAMETER;
import static java.lang.annotation.RetentionPolicy.RUNTIME;

@Qualifier
@Retention(RUNTIME)
@Target({FIELD, PARAMETER})
public @interface Admin {
}
  • 自定义注解Normal,这是普通用户事件的过滤器,要用Qualifier修饰
@Qualifier
@Retention(RUNTIME)
@Target({FIELD, PARAMETER})
public @interface Normal {
}
  • Admin和Normal先用在发送事件的代码中,再用在消费事件的代码中,这样就完成了匹配,先写发送代码,有几处要注意的地方稍后会提到
@ApplicationScoped
public class TwoChannelWithTwoEvent {

    @Inject
    @Admin
    Event<TwoChannelEvent> adminEvent;

    @Inject
    @Normal
    Event<TwoChannelEvent> normalEvent;

    /**
     * 管理员消息
     * @param source
     * @return
     */
    public int produceAdmin(String source) {
        TwoChannelEvent event = new TwoChannelEvent(source);
        adminEvent.fire(event);
        return event.getNum();
    }

    /**
     * 普通消息
     * @param source
     * @return
     */
    public int produceNormal(String source) {
        TwoChannelEvent event = new TwoChannelEvent(source);
        normalEvent.fire(event);
        return event.getNum();
    }
}
  • 上述代码有以下两点需要注意
  1. 注入了两个Event实例adminEvent和normalEvent,它们的类型一模一样,但是分别用AdminNormal

注解修饰,相当于为它们添加了不同的标签,在消费的时候也可以用这两个注解来过滤

  1. 发送代码并无特别之处,用adminEvent.fire发出的事件,在消费的时候不过滤、或者用Admin过滤,这两种方式都能收到
  • 接下来看消费事件的代码TwoChannelConsumer.java,有几处要注意的地方稍后会提到
@ApplicationScoped
public class TwoChannelConsumer {

    /**
     * 消费管理员事件
     * @param event
     */
    public void adminEvent(@Observes @Admin TwoChannelEvent event) {
        Log.infov("receive admin event, {0}", event);
        // 管理员的计数加两次,方便单元测试验证
        event.addNum();
        event.addNum();
    }

    /**
     * 消费普通用户事件
     * @param event
     */
    public void normalEvent(@Observes @Normal TwoChannelEvent event) {
        Log.infov("receive normal event, {0}", event);
        // 计数加一
        event.addNum();
    }

    /**
     * 如果不用注解修饰,所有TwoChannelEvent类型的事件都会在此被消费
     * @param event
     */
    public void allEvent(@Observes TwoChannelEvent event) {
        Log.infov("receive event (no Qualifier), {0}", event);
        // 计数加一
        event.addNum();
    }
}
  • 上述代码有以下两处需要注意
  1. 消费事件的方法,除了Observes注解,再带上Admin,这样此方法只会消费Admin修饰的Event发出的事件
  2. allEvent只有Observes注解,这就意味着此方法不做过滤,只要是TwoChannelEvent类型的同步事件,它都会消费
  3. 为了方便后面的验证,在消费Admin事件时,计数器执行了两次,而Normal事件只有一次,这样两种事件的消费结果就不一样了
  • 以上就是同一事件类在多个场景被同时使用的代码了,接下来写单元测试验证
@QuarkusTest
public class EventTest {
  
    @Inject
    TwoChannelWithTwoEvent twoChannelWithTwoEvent;

    @Test
    public void testTwoChnnelWithTwoEvent() {
        // 对管理员来说,
        // TwoChannelConsumer.adminEvent消费时计数加2,
        // TwoChannelConsumer.allEvent消费时计数加1,
        // 所以最终计数是3
        Assertions.assertEquals(3, twoChannelWithTwoEvent.produceAdmin("admin"));

        // 对普通人员来说,
        // TwoChannelConsumer.normalEvent消费时计数加1,
        // TwoChannelConsumer.allEvent消费时计数加1,
        // 所以最终计数是2
        Assertions.assertEquals(2, twoChannelWithTwoEvent.produceNormal("normal"));
    }
}
  • 执行单元测试顺利通过,如下图

image-20220403164817905

小优化,不需要注入多个Event实例

  • 刚才的代码虽然可以正常工作,但是有一点小瑕疵:为了发送不同事件,需要注入不同的Event实例,如下图红框,如果事件类型越来越多,注入的Event实例岂不是越来越多?
image-20220403170857712
  • quarkus提供了一种缓解上述问题的方式,再写一个发送事件的类TwoChannelWithSingleEvent.java,代码中有两处要注意的地方稍后会提到
/**
 * @author will
 * @email zq2599@gmail.com
 * @date 2022/4/3 10:16
 * @description 用同一个事件结构体TwoChannelEvent,分别发送不同业务类型的事件
 */
@ApplicationScoped
public class TwoChannelWithSingleEvent {

    @Inject
    Event<TwoChannelEvent> singleEvent;
    
    /**
     * 管理员消息
     * @param source
     * @return
     */
    public int produceAdmin(String source) {
        TwoChannelEvent event = new TwoChannelEvent(source);

        singleEvent.select(new AnnotationLiteral<Admin>() {})
                   .fire(event);

        return event.getNum();
    }

    /**
     * 普通消息
     * @param source
     * @return
     */
    public int produceNormal(String source) {
        TwoChannelEvent event = new TwoChannelEvent(source);

        singleEvent.select(new AnnotationLiteral<Normal>() {})
                .fire(event);

        return event.getNum();
    }
}
  • 上述发送消息的代码,有以下两处需要注意
  1. 不论是Admin事件还是Normal事件,都是用singleEvent发送的,如此避免了事件类型越多Event实例越多的情况发生
  2. 执行fire方法发送事件前,先执行select方法,入参是AnnotationLiteral的匿名子类,并且通过泛型指定事件类型,这和前面TwoChannelWithTwoEvent类发送两种类型消息的效果是一样的
  • 既然用select方法过滤和前面两个Event实例的效果一样,那么消费事件的类就不改动了
  • 写个单元测试来验证效果
@QuarkusTest
public class EventTest {
    @Inject
    TwoChannelWithSingleEvent twoChannelWithSingleEvent;

    @Test
    public void testTwoChnnelWithSingleEvent() {
        // 对管理员来说,
        // TwoChannelConsumer.adminEvent消费时计数加2,
        // TwoChannelConsumer.allEvent消费时计数加1,
        // 所以最终计数是3
        Assertions.assertEquals(3, twoChannelWithSingleEvent.produceAdmin("admin"));

        // 对普通人员来说,
        // TwoChannelConsumer.normalEvent消费时计数加1,
        // TwoChannelConsumer.allEvent消费时计数加1,
        // 所以最终计数是2
        Assertions.assertEquals(2, twoChannelWithSingleEvent.produceNormal("normal"));
    }
}
  • 如下图所示,单元测试通过,也就说从消费者的视角来看,两种消息发送方式并无区别

image-20220403183222045

事件元数据

  • 在消费事件时,除了从事件对象中取得业务数据(例如MyEvent的source和consumeNum字段),有时还可能需要用到事件本身的信息,例如类型是Admin还是Normal、Event对象的注入点在哪里等,这些都算是事件的元数据
  • 为了演示消费者如何取得事件元数据,将TwoChannelConsumer.java的allEvent方法改成下面的样子,需要注意的地方稍后会提到
public void allEvent(@Observes TwoChannelEvent event, EventMetadata eventMetadata) {
        Log.infov("receive event (no Qualifier), {0}", event);

        // 打印事件类型
        Log.infov("event type : {0}", eventMetadata.getType());

        // 获取该事件的所有注解
        Set<Annotation> qualifiers = eventMetadata.getQualifiers();

        // 将事件的所有注解逐个打印
        if (null!=qualifiers) {
            qualifiers.forEach(annotation -> Log.infov("qualify : {0}", annotation));
        }

        // 计数加一
        event.addNum();
}
  • 上述代码中,以下几处需要注意
  1. allEvent方法增加一个入参,类型是EventMetadata,bean容器会将事件的元数据设置到此参数
  2. EventMetadata的getType方法能取得事件类型
  3. EventMetadata的getType方法能取得事件的所有修饰注解,包括Admin或者Normal
  • 运行刚才的单元测试,看修改后的allEvent方法执行会有什么输出,如下图,红框1打印出事件是TwoChannelEvent实例,红框2将修饰事件的注解打印出来了,包括发送时修饰的Admin

image-20220403211044536

  • 至此,事件相关的学习和实战就完成了,进程内用事件可以有效地解除模块间的耦合,希望本文能给您一些参考

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