多線程優化-pipeline模式
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1.需求背景
在做服務端開發時，我們經常會有這樣的需求，需要把一個資料庫中的數據經過一定的處理，落入到另一個資料庫中。數據轉化期間，
可能需要一系列的轉化步驟，例如原始數據經過數據轉化為目標資料庫的格式，過濾不滿足條件的數據，通過一些網路調用來增強數
據等等。這些都是數據同步/轉換中的步驟，面對不同的需求，處理階段可能會增加，也可能會減少。
當然，不局限於數據同步，開發中有很多場景都可以抽象為上述模型，即把整個流程抽象為不同的處理階段。
2.面臨的問題
在面對大數據量時，我們常常採用如下的多線程優化方式：
其中，S1-SN 為不同的處理階段。問題在於：各個處理階段(S1-SN)中可能充斥著大量的網路調用，IO操作等，即使採用了多線程的
優化方式，每個線程處理任務的效率仍然非常低下，無法充分利用CPU資源，從而造成整體任務效率低下。此時，pipeline模式就應用而生了。
3.pipeline架構示意圖
如果我們把一個任務分成3個處理階段，對於一個任務來說，任務是串列執行的，但對於多個任務來說，各個階段是並行執行的，所以任務
從整體上看是並行執行的，由於是並行執行，所以能夠充分利用CPU資源。
上述只是單線程流水線狀態，我們可以對其進行線程池化的改造，來進一步提交效率。
在pipeline上，對於任務不同的處理階段，我們可以進行非同步化，池化改造，從而實現不同階段並行計算，同一階段池化運算，充分利用多核CPU的處理能力，
提高整體任務的執行效率。
4.pipeline分類
從上圖可知，pipeline分為線性pipeline和非線性pipeline，關鍵在於pipeline對不同處理階段pipe是如何組裝與路由的。針對不同的業務
場景，可以選擇不同的pipeline類型。
5.pipeline類圖
上圖給出的是一個SimplePipeline的簡易類圖。對於不同的需求，可以針對具體情況做出相應的調整。
Pipe：處理階段的抽象。負責對輸入進行處理，並將輸出作為下一個階段的輸入。Pipe可以理解為(輸入，處理，輸出)三元組。
process：用於接收前一階段的處理結果，用作該處理階段的輸入。
init：初始化當前處理階段對外提供的服務。
shutdown：關閉當前處理階段對外提供的服務。
setNextPipe：設置當前處理階段的下一個處理階段。
ThreadPoolPipeDecorator：基於線程池的Pipe實現類。該類主要實現用線程池去執行對各個輸入元素的處理。
AbstractPipe：Pipe的抽象實現類。
process： 接收前一階段的處理結果作為輸入，並調用子類的doProcess方法對元素進行處理，相應的處理結果會提交給
下一個階段進行處理。
doProcess ： 留給子類實現的抽象方法。
PipeContext：對各個處理階段的計算環境的抽象，主要用於異常處理。
Pipeline： 對複合Pipe的抽象。一個Pipeline實例可以包含多個Pipe實例。
addPipe：往該Pipeline實例中添加一個Pipe實例。
SimplePipeline：基於AbstractPipe的Pipeline介面的一個簡單實現類。
6.代碼示例
AbstractPipe為Pipe介面的方法提供了默認實現，子類按需覆蓋即可。process方法中，會調用子類的doProcess方法。
Pipe介面的具體子類實現真正的數據處理。
通過委託的方式，實現Pipe的池化處理。
Pipeline的簡單實現。通過Pipeline實現Pipe的組裝與初始化，生命周期管理等。
上述Pipeline的實現比較簡單，如果有必要， 可以藉助配置等形式以動態的形式來創建和組裝Pipeline。
7.Pipeline模式考量
1.Pipeline模式可以對有依賴關係的任務實現並行處理，應用Pipeline後，對任務的處理整體是並行的。提高了並發性。
2.Pipeline雖然可以提高並發性，但背後也隱藏這代價。各個階段的處理都有其時間和空間的開銷，而且編程複雜，出現問題不易排查，因此pipeline模式
適合於處理規模較大的任務，否則可能得不償失。
3.Pipeline的深度需要依賴於任務的性質而定。如果是CPU密集型，深度最好不要超過CPU個數；如果是IO密集型，深度最好不要超過2*CPU個數。
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