我司在很久之前，一位很久之前的同事写过一个文档转图片的服务，具体业务如下：
1. 用户在客户端上传文档，可以是ppt，word，pdf 等格式，用户上传完成可以在客户端预览上传的文档，预览的时候采用的是图片形式（不要和我说用别的方式预览，现在已经来不及了）
2. 当用户把文档上传到云端之后（阿里云），把文档相关的信息记录在数据库，然后等待转码完成
3. 服务器有一个转码服务（其实就是一个windows service）不停的在轮训待转码的数据，如果有待转码的数据，则从数据库取出来，然后根据文档的网络地址下载到本地进行转码（转成多张图片）
4. 当文档转码完毕，把转码出来的图片上传到云端，并把云端图片的信息记录到数据库
5. 客户端有预览需求的时候，根据数据库来判断有没有转码成功，如果成功，则获取数据来显示。
文档预览的整体过程如以上所说，老的转码服务现在什么问题呢？
1. 由于一个文档同时只能被一个线程进行转码操作，所以老的服务采用了把待转码数据划分管道的思想，一共有六个管道，映射到数据库大体就是 Id=》管道ID 这个样子。
2. 一个控制台程序，根据配置文件信息，读取某一个管道待转码的文档，然后单线程进行转码操作
3. 一共有六个管道，所以服务器上起了六个cmd的黑窗口......
4. 有的时候个别文档由于格式问题或者其他问题 转码过程中会卡住，具体的表现为：停止了转码操作。
5. 如果程序卡住了，需要运维人员重新启动转码cmd窗口（这种维护比较蛋疼）
后来机缘巧合，这个程序的维护落到的菜菜头上，维护了一周左右，大约重启了10多次，终于忍受不了了，重新搞一个吧。仔细分析过后，刨除实际文档转码的核心操作之外，整个转码流程其实还有很多注意点
1. 需要保证转码服务不被卡住，如果和以前一样就没有必要重新设计了
2. 尽量避免开多个进程的方式，其实在这个业务场景下，多个进程和多个线程作用是一致的。
3. 每个文档只能被转码一次，如果一个文档被转码多次，不仅浪费了服务器资源，而且还有可能会有数据不一致的情况发生
4. 转码失败的文档需要有一定次数的重试，因为一次失败不代表第二次失败，所以一定要给失败的文档再次被操作的机会
5. 因为程序不停的把文档转码成本地图片，所以需要保证这些文件在转码完成在服务器上删除，不然的话，时间长了会生成很多无用的文件
说了这么多，其实需要注意的点还是很多的。以整个的转码流程来说，本质上是一个任务池的生产和消费问题，任务池中的任务就是待转码的文档，生产者不停的把待转码文档丢进任务池，消费者不停的把任务池中文档转码完成。
线程池这很显然和线程池很类似，菜菜之前就写过一个线程池的文章，有兴趣的同学可以去翻翻历史。今天我们就以这个线程池来解决这个转码问题。线程池的本质是初始化一定数目的线程，不停的执行任务。 //线程池定义
public class LXThreadPool:IDisposable
{
bool PoolEnable = true; //线程池是否可用
List<Thread> ThreadContainer = null; //线程的容器
ConcurrentQueue<ActionData> JobContainer = null; //任务的容器
int _maxJobNumber; //线程池最大job容量
ConcurrentDictionary<string, DateTime> JobIdList = new ConcurrentDictionary<string, DateTime>(); //job的副本，用于排除某个job 是否在运行中
public LXThreadPool(int threadNumber,int maxJobNumber=1000)
{
if(threadNumber<=0 || maxJobNumber <= 0)
{
throw new Exception("线程池初始化失败");
}
_maxJobNumber = maxJobNumber;
ThreadContainer = new List<Thread>(threadNumber);
JobContainer = new ConcurrentQueue<ActionData>();
for (int i = 0; i < threadNumber; i++)
{
var t = new Thread(RunJob);
t.Name = $"转码线程{i}";
ThreadContainer.Add(t);
t.Start();
}
//清除超时任务的线程
var tTimeOutJob = new Thread(CheckTimeOutJob);
tTimeOutJob.Name = $"清理超时任务线程";
tTimeOutJob.Start();
}
//往线程池添加一个线程,返回线程池的新线程数
public int AddThread(int number=1)
{
if(!PoolEnable || ThreadContainer==null || !ThreadContainer.Any() || JobContainer==null|| !JobContainer.Any())
{
return 0;
}
while (number <= 0)
{
var t = new Thread(RunJob);
ThreadContainer.Add(t);
t.Start();
number -= number;
}
return ThreadContainer?.Count ?? 0;
}
//向线程池添加一个任务,返回0：添加任务失败 1：成功
public int AddTask(Action<object> job, object obj,string actionId, Action<Exception> errorCallBack = null)
{
if (JobContainer != null)
{
if(JobContainer.Count>= _maxJobNumber)
{
return 0;
}
//首先排除10分钟还没转完的
var timeoOutJobList = JobIdList.Where(s => s.Value.AddMinutes(10) < DateTime.Now);
if(timeoOutJobList!=null&& timeoOutJobList.Any())
{
foreach (var timeoutJob in timeoOutJobList)
{
JobIdList.TryRemove(timeoutJob.Key,out DateTime v);
}
}
if (!JobIdList.Any(s => s.Key == actionId))
{
if(JobIdList.TryAdd(actionId, DateTime.Now))
{
JobContainer.Enqueue(new ActionData { Job = job, Data = obj, ActionId = actionId, ErrorCallBack = errorCallBack });
return 1;
}
else
{
return 101;
}
}
else
{
return 100;
}
}
return 0;
}
private void RunJob()
{
while (JobContainer != null && PoolEnable)
{
//任务列表取任务
ActionData job = null;
JobContainer?.TryDequeue(out job);
if (job == null)
{
//如果没有任务则休眠
Thread.Sleep(20);
continue;
}
try
{
//执行任务
job.Job.Invoke(job.Data);
}
catch (Exception error)
{
//异常回调
if (job != null&& job.ErrorCallBack!=null)
{
job?.ErrorCallBack(error);
}
}
finally
{
if (!JobIdList.TryRemove(job.ActionId,out DateTime v))
{
}
}
}
}
//终止线程池
public void Dispose()
{
PoolEnable = false;
JobContainer = null;
if (ThreadContainer != null)
{
foreach (var t in ThreadContainer)
{
//强制线程退出并不好，会有异常
t.Join();
}
ThreadContainer = null;
}
}
//清理超时的任务
private void CheckTimeOutJob()
{
//首先排除10分钟还没转完的
var timeoOutJobList = JobIdList.Where(s => s.Value.AddMinutes(10) < DateTime.Now);
if (timeoOutJobList != null && timeoOutJobList.Any())
{
foreach (var timeoutJob in timeoOutJobList)
{
JobIdList.TryRemove(timeoutJob.Key, out DateTime v);
}
}
System.Threading.Thread.Sleep(60000);
}
}
public class ActionData
{
//任务的id，用于排重
public string ActionId { get; set; }
//执行任务的参数
public object Data { get; set; }
//执行的任务
public Action<object> Job { get; set; }
//发生异常时候的回调方法
public Action<Exception> ErrorCallBack { get; set; }
}
以上就是一个线程池的具体实现，和具体的业务无关，完全可以用于任何适用于线程池的场景，其中有一个注意点，我新加了任务的标示，主要用于排除重复的任务被投放多次（只排除正在运行中的任务）。当然代码不是最优的，有需要的同学可以自己去优化
使用线程池
接下来，我们利用以上的线程池来完成我们的文档转码任务，首先我们启动的时候初始化一个线程池,并启动一个独立线程来不停的往线程池来输送任务，顺便起了一个监控线程去监视发送任务的线程
string lastResId = null;
string lastErrorResId = null;
Dictionary<string, int> ResErrNumber = new Dictionary<string, int>(); //转码失败的资源重试次数
int MaxErrNumber = 5;//最多转码错误的资源10次
Thread tPutJoj = null;
LXThreadPool pool = new LXThreadPool(4,100);
public void OnStart()
{
//初始化一个线程发送转码任务
tPutJoj = new Thread(PutJob);
tPutJoj.IsBackground = true;
tPutJoj.Start();
//初始化 监控线程
var tMonitor = new Thread(MonitorPutJob);
tMonitor.IsBackground = true;
tMonitor.Start();
}
//监视发放job的线程
private void MonitorPutJob()
{
while (true)
{
if(tPutJoj == null|| !tPutJoj.IsAlive)
{
Log.Error($"发送转码任务线程停止==========");
tPutJoj = new Thread(PutJob);
tPutJoj.Start();
Log.Error($"发送转码任务线程重新初始化并启动==========");
}
System.Threading.Thread.Sleep(5000);
}
}
private void PutJob()
{
while (true)
{
try
{
//先搜索等待转码的
var fileList = DocResourceRegisterProxy.GetFileList(new int[] { (int)FileToImgStateEnum.Wait }, 30, lastResId);
Log.Error($"拉取待转码记录===总数：lastResId:{lastResId},结果：{fileList?.Count() ?? 0}");
if (fileList == null || !fileList.Any())
{
lastResId = null;
Log.Error($"待转码数量为0，开始拉取转码失败记录，重新转码==========");
//如果无待转，则把出错的 尝试
fileList = DocResourceRegisterProxy.GetFileList(new int[] { (int)FileToImgStateEnum.Error, (int)FileToImgStateEnum.TimeOut, (int)FileToImgStateEnum.Fail }, 1, lastErrorResId);
if (fileList == null || !fileList.Any())
{
lastErrorResId = null;
}
else
{
// Log.Error($"开始转码失败记录：{JsonConvert.SerializeObject(fileList)}");
List<DocResourceRegister> errFilter = new List<DocResourceRegister>();
foreach (var errRes in fileList)
{
if (ResErrNumber.TryGetValue(errRes.res_id, out int number))
{
if (number > MaxErrNumber)
{
Log.Error($"资源:{errRes.res_id} 转了{MaxErrNumber}次不成功，放弃===========");
continue;
}
else
{
errFilter.Add(errRes);
ResErrNumber[errRes.res_id] = number + 1;
}
}
else
{
ResErrNumber.Add(errRes.res_id, 1);
errFilter.Add(errRes);
}
}
fileList = errFilter;
if (fileList.Any())
{
lastErrorResId = fileList.Select(s => s.res_id).Max();
}
}
}
else
{
lastResId = fileList.Select(s => s.res_id).Max();
}
if (fileList != null && fileList.Any())
{
foreach (var file in fileList)
{
//如果 任务投放线程池失败，则等待一面继续投放
int poolRet = 0;
while (poolRet <= 0)
{
poolRet = pool.AddTask(s => {
AliFileService.ConvertToImg(file.res_id + $".{file.res_ext}", FileToImgFac.Instance(file.res_ext));
}, file, file.res_id);
if (poolRet <= 0 || poolRet > 1)
{
Log.Error($"发放转码任务失败==========线程池返回结果：{poolRet}");
System.Threading.Thread.Sleep(1000);
}
}
}
}
//每一秒去数据库取一次数据
System.Threading.Thread.Sleep(3000);
}
catch
{
continue;
}
}
}以上就是发放任务，线程池执行任务的所有代码，由于具体的转码代码涉及到隐私，这里不在提供，如果有需要可以私下找菜菜索要，虽然我深知还有更优的方式，但是我觉得线程池这样的思想可能会对部分人有帮助，其中任务超时的核心代码如下(采用了polly插件)：
var policy= Policy.Timeout(TimeSpan.FromSeconds(this.TimeOut), onTimeout: (context, timespan, task) =>
{
ret.State=Enum.FileToImgStateEnum.TimeOut;
});
policy.Execute(s=>{
.....
});把你的更优方案写在留言区吧，2020年大家越来越好
随时随地看视频
