多线程优化-pipeline模式
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1.需求背景
在做服务端开发时，我们经常会有这样的需求，需要把一个资料库中的数据经过一定的处理，落入到另一个资料库中。数据转化期间，
可能需要一系列的转化步骤，例如原始数据经过数据转化为目标资料库的格式，过滤不满足条件的数据，通过一些网路调用来增强数
据等等。这些都是数据同步/转换中的步骤，面对不同的需求，处理阶段可能会增加，也可能会减少。
当然，不局限于数据同步，开发中有很多场景都可以抽象为上述模型，即把整个流程抽象为不同的处理阶段。
2.面临的问题
在面对大数据量时，我们常常采用如下的多线程优化方式：
其中，S1-SN 为不同的处理阶段。问题在于：各个处理阶段(S1-SN)中可能充斥著大量的网路调用，IO操作等，即使采用了多线程的
优化方式，每个线程处理任务的效率仍然非常低下，无法充分利用CPU资源，从而造成整体任务效率低下。此时，pipeline模式就应用而生了。
3.pipeline架构示意图
如果我们把一个任务分成3个处理阶段，对于一个任务来说，任务是串列执行的，但对于多个任务来说，各个阶段是并行执行的，所以任务
从整体上看是并行执行的，由于是并行执行，所以能够充分利用CPU资源。
上述只是单线程流水线状态，我们可以对其进行线程池化的改造，来进一步提交效率。
在pipeline上，对于任务不同的处理阶段，我们可以进行非同步化，池化改造，从而实现不同阶段并行计算，同一阶段池化运算，充分利用多核CPU的处理能力，
提高整体任务的执行效率。
4.pipeline分类
从上图可知，pipeline分为线性pipeline和非线性pipeline，关键在于pipeline对不同处理阶段pipe是如何组装与路由的。针对不同的业务
场景，可以选择不同的pipeline类型。
5.pipeline类图
上图给出的是一个SimplePipeline的简易类图。对于不同的需求，可以针对具体情况做出相应的调整。
Pipe：处理阶段的抽象。负责对输入进行处理，并将输出作为下一个阶段的输入。Pipe可以理解为(输入，处理，输出)三元组。
process：用于接收前一阶段的处理结果，用作该处理阶段的输入。
init：初始化当前处理阶段对外提供的服务。
shutdown：关闭当前处理阶段对外提供的服务。
setNextPipe：设置当前处理阶段的下一个处理阶段。
ThreadPoolPipeDecorator：基于线程池的Pipe实现类。该类主要实现用线程池去执行对各个输入元素的处理。
AbstractPipe：Pipe的抽象实现类。
process： 接收前一阶段的处理结果作为输入，并调用子类的doProcess方法对元素进行处理，相应的处理结果会提交给
下一个阶段进行处理。
doProcess ： 留给子类实现的抽象方法。
PipeContext：对各个处理阶段的计算环境的抽象，主要用于异常处理。
Pipeline： 对复合Pipe的抽象。一个Pipeline实例可以包含多个Pipe实例。
addPipe：往该Pipeline实例中添加一个Pipe实例。
SimplePipeline：基于AbstractPipe的Pipeline介面的一个简单实现类。
6.代码示例
AbstractPipe为Pipe介面的方法提供了默认实现，子类按需覆盖即可。process方法中，会调用子类的doProcess方法。
Pipe介面的具体子类实现真正的数据处理。
通过委托的方式，实现Pipe的池化处理。
Pipeline的简单实现。通过Pipeline实现Pipe的组装与初始化，生命周期管理等。
上述Pipeline的实现比较简单，如果有必要， 可以借助配置等形式以动态的形式来创建和组装Pipeline。
7.Pipeline模式考量
1.Pipeline模式可以对有依赖关系的任务实现并行处理，应用Pipeline后，对任务的处理整体是并行的。提高了并发性。
2.Pipeline虽然可以提高并发性，但背后也隐藏这代价。各个阶段的处理都有其时间和空间的开销，而且编程复杂，出现问题不易排查，因此pipeline模式
适合于处理规模较大的任务，否则可能得不偿失。
3.Pipeline的深度需要依赖于任务的性质而定。如果是CPU密集型，深度最好不要超过CPU个数；如果是IO密集型，深度最好不要超过2*CPU个数。
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