ThreadLocal变量的说法来自于Java,这是在多线程模型下出现并发问题的一种解决方案。

ThreadLocal变量作为线程内的局部变量,在多线程下可以保持独立,它存在于

线程的生命周期内,可以在线程运行阶段多个模块间共享数据。那么,ThreadLocal变量

又如何与node.js扯上关系呢?

在node.js领域,由于没有线程的概念,所以笔者更愿意称 ThreadLocal为 “AsyncContext Bound”, 实现地址: github

node模型

node的运行模型无需再赘言: “事件循环 + 异步执行”,可是node开发工程师比较感兴趣的点

大多集中在 “编码模式”上,即异步代码同步编写,由此提出了多种解决回调地狱的解决方案:

  • yield
  • thunk
  • promise
  • await

可是如果从代码执行流程的微观视角中跳出来,宏观上看待node服务器处理每个HTTP请求,就会

发现这其实是多线程web服务器的另一种体现,虽然设计上并不像多线程模型那么直观。在单核cpu中

每一时刻node服务器只能处理一个请求,可是node在当前请求中执行异步调用时,就会“中断”进入下一个

事件循环处理另一个请求,直到上一个请求的异步任务事件触发执行对应回调,继续执行该请求的后续逻辑。

这在某种程度上类似于CPU的时间片抢占机制,微观上的顺序执行,宏观上却是同步执行。

node在单进程单线程(js执行线程)中“模拟”了常见的多线程处理逻辑,虽然在单个node进程中无法

充分利用CPU的多核及超线程特性,可是却避免了多线程模型下的临界资源同步和线程上下文

切换的问题,同时内存资源开销相对较小,因此在I/O密集型的业务下使用node开发web服务

往往有着意想不到的好处。

可是在node开发中需要追踪每个请求的调用链路,通过获取请求头的traceId字段在每一级

的调用链路中传递该字段,包括“http请求、dubbo调用、dao操作、redis和日志打点”等操作。

这样通过追踪traceId,就可以分析请求所经过的所有中间链路,评估每个环节的时延与瓶颈,

更容易进行性能优化和错误排查。

那么,如何在业务代码中无侵入性的获取到相关的traceId呢?这就引出了本文的ThreadLocal变量。

传统的日志追踪模式

需手动传递traceId给日志中间件:

var koa = require('koa');
var app = new koa();
var Logger = {
info(msg,traceId){
console.log(msg,traceId);
}
};
let business = async function(ctx){
let v = await new Promise((res)=>{
setTimeout(()=>{
Logger.info('service执行结束',ctx.request.headers['traceId'])
res(123);
},1000);
});
ctx.body = 'hello world';
Logger.info('请求返回',ctx.request.headers['traceId'])
}; app.use(async(ctx,next)=>{
ctx.request.headers['traceId'] = Date.now() + Math.random();
await next();
}); app.use(async(ctx,next)=>{
await business(ctx);
}); app.listen(8080);

在business业务处理函数中,在service执行结束和body返回后都进行日志打点,同时手动

传递请求头traceId给日志模块,方便相关系统追踪链路。

目前这样编码无法规范化日志接口,同时也对开发人员造成了很大的困扰。对于业务开发人员他们

理应不关心如何进行链路追踪,而目前的编码则直接侵入了业务代码中,这块功能应该由日志模块

Logger来实现,可是在与请求上下文没有任何联系的Logger模块如何获取每个请求的traceId呢?

这就需要依靠node.js中的ThreadLocal变量。文章开头提到,多线程下ThreadLocal变量是与

每个线程的生命周期对应的,那么如果在node.js的“单线程+异步调用+事件循环”的特性下实现

类似的ThreadLocal变量,不就可以在每个请求的异步回调执行时获取到对应的ThreadLocal变量,

拿到相关的上下文信息吗?

ThreadLocal的node实现

单纯实现web服务器的中间链路请求追踪其实并不复杂,使用全局变量Map并通过每个请求的唯一标识

存储上下文信息,当执行到该请求的下一个异步调用时便通过在全局Map中获取到与该请求绑定的ThreadLocal

变量,不过这是在应用层面的一种投机行为,是与请求紧耦合的简易实现。

最彻底的方案则是在node应用层实现一种栈帧,在该栈帧内重写所有的异步函数,并添加各个

hook在异步函数的各个生命周期执行,实现异步函数执行上下文与栈帧的映射,这便是最为

彻底的ThreadLocal实现,而不是仅仅停留在与HTTP请求的映射过程中。

目前已经有zone.js库实现了node应用层栈帧的可控编码,同时可以在该栈帧存活阶段绑定

相关数据,我们便可以利用这种特性实现类似多线程下的ThreadLocal变量。

我们的目标是实现无侵入的编写包含链路追踪的业务代码,如下所示:

app.use(async(ctx,next)=>{
let v = await new Promise((res)=>{
setTimeout(()=>{
Logger.info('service执行结束')
res(123);
},1000);
});
ctx.body = 'hello world';
Logger.info('请求返回')
});

相比较,Logger.info中不需要手动传递traceId变量,由日志模块通过访问ThreadLocal变量获取。

通过zone.js提供的创建Zone(对应于栈帧)功能,我们不仅可以获取当前请求(类似于多线程下的单个线程)的

ThreadLocal变量,还可以获取上一个请求的相关信息。

require('zone.js');
var koa = require('koa');
var app = new koa();
var Logger = {
info(msg){
console.log(msg,Zone.current.get('traceId'));
}
}; var koaZoneProperties = {
requestContext: null
};
var koaZone = Zone.current.fork({
name: 'koa',
properties: koaZoneProperties
});
let business = async function(ctx){
let v = await new Promise((res)=>{
setTimeout(()=>{
Logger.info('service执行结束')
res(123);
},1000);
});
ctx.body = 'hello world';
Logger.info('请求返回')
};
koaZone.run(()=>{
app.use(async(ctx,next)=>{
console.log(koaZone.get('requestContext'))
ctx.request.headers['traceId'] = Date.now();
await next();
}); app.use(async(ctx,next)=>{
await new Promise((resolve)=>{
let koaMidZone = koaZone.fork({
name: 'koaMidware',
properties: {
traceId: ctx.request.headers['traceId']
}
}).run(async()=>{
// 保存请求上下文至parent zone
koaZoneProperties.requestContext = ctx;
await business(ctx);
resolve();
});
});
}); app.listen(8080);
});

创建了两个有继承关系的zone(栈帧),koaZone的requestContext属性存储上一个请求的上下文信息;

koaMidZone的traceId属性存储traceId变量,这是一个ThreadLocal变量。

Logger.info中通过Zone.current.get('traceId') 获取当前“线程”的

ThreadLocal变量,无需开发人员手动传递traceId变量。

关于zone.js的其他用法,读者有兴趣可以自行研究。本文主要利用zone.js保存一个执行栈帧

内的多个异步函数的执行上下文与特定数据(即ThreadLocal变量)的映射。

说明

目前,这套模型已在线上业务中用来追踪各级链路,各级中间件包括dubbo client、dubbo provider、

配置中心等都依赖ThreadLocal变量实现数据透传和调用传递,因此可以放心使用。

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