前言
缓冲机制是对数据持久化的延迟，减少不必要的 IO，提高数据落盘的效率。本文将会详细探讨拥有双 Buffer 的缓冲池（下文统称 TwinsBufferPool）是如何实现的，读者可以依此推广，得到 N -Buffer 的实现原理。
在此篇文章中，缓冲区（Buffer）和缓冲池（BufferPool）是两个重要的概念，很明显，两者构成了一个包含与被包含的关系，一个缓冲池内可以有一个或者多个缓冲区协同工作，缓冲池中的所有缓冲区被组织成了一个环形队列，一前一后的两个缓冲区可以互相替换角色。
当然，在整个过程中，还会有其他辅助工具的出现，在下文都会逐一阐述。
一、设计要点
1、可扩展性。毫无疑问，可扩展性是对一个设计良好的软件的一项基本要求，而一个软件的可扩展的地方通常是有很多处的，这在某种程度上会依赖于编程者的经验，如果仅仅局限于产品需求，可能会严重限制了软件的可扩展性。缓冲池是一种相对通用的中间件，扩展点相对比较多，比如：缓冲区数量可指定，线程安全与否，缓冲区阈值调配等等。
2、易用性。设计出来的中间件应该是对用户友好的，使用过程中不会有繁琐的配置，奇形怪状的 API，更不能有诸多不必要的 Dependencies，如果能做到代码无侵入性，那就非常完美了。基于这个要求，TwinsBufferPool 做成了一个 Spring Boot Starter 的形式，加入到项目里的 dependencies 中即可开启使用。
3、稳定性。这就是衡量一个中间件好坏的重要 KPI 之一，从外观上看，同样是一艘船，破了一个洞和完好无缺将会是一个致命的区别，用户期望自己搭上了一艘完整的船，以便能航行万里而无忧。
4、高效性。说到稳定性，那就不得不说高效了，如果能帮助用户又好又快的解决问题，无疑是最完美的结果。关于 TwinsBufferPool 的稳定性和高效性两个指标，会在文中附上 jemeter 的压测结果，并加以说明。
二、设计方案
这一小节将会给出 TwinsBufferPool 完整的设计方案，我们先从配置说起。
每个参数都会提供默认值，所以不做任何配置也是允许的。如下是目前 TwinsBufferPool 能提供的配置参数（yml）：
buffer:
capacity: 2000
threshold: 0.5
allow-duplicate: true
pool:
enable-temporary-storage: true
buffer-time-in-seconds: 120
下面附上参数说明表：
以上参数比较浅显易懂，这里重点解释 enable-temporary-storage 和 buffer-time-in-seconds 这两个参数。
根据参数说明，很明显可以感受到，这两个参数是为了预防突发情况，导致数据丢失。因为缓冲区都是基于内存的设计的，这就意味着缓冲的数据随时处于一种服务重启，或者服务宕机的高风险环境中，因此，才会有这两个参数的诞生。
因为 TwinsBufferPool 良好的接口设计，对于以上两个参数的实现机制也是高度可扩展的。TwinsBufferPool 默认的是基于 Redis 的实现，用户也可以用 MongoDB，MySQL，FileSystem 等方式实现。由此又会衍生出另外一个问题，由于各种异常情况，导致临时存储层遗留了一定量的数据，需要在下次启动的时候，恢复这一部分的数据。
总而言之，数据都是通过 flush 动作最终持久化到磁盘上。
因为大多数实际业务场景对于缓冲池的并发量是有一定要求的，所以默认就采用了线程安全的实现策略，受到 JDK 中 ThreadPool 的启发，缓冲池也具备了自身状态管理的机制。如下列出了缓冲池所有可能存在的状态，以及各个状态的流转。
/**
* 缓冲池暂未就绪
*/
private static final int ST_NOT_READY = 1;
/**
* 缓冲池初始化完毕，处于启动状态
*/
private static final int ST_STARTED = 2;
/**
* 如果安全关闭缓冲池，会立即进入此状态
*/
private static final int ST_SHUTTING_DOWN = 3;
/**
* 缓冲池已关闭
*/
private static final int ST_SHUTDOWN = 4;
/**
* 正在进行数据恢复
*/
private static final int ST_RECOVERING = 5;
通过上述的一番分析，设计的方案也呼之欲出了，下面给出主要的接口设计与实现。
通过以上的讲解，也不难理解 BufferPool 定义的接口。缓冲池的整个生命周期，以及内部的一些运作机制都得以体现。值得注意的是，在设计上，将缓冲池和存储层做了逻辑分离，使得扩展性进一步得到增强。
存储相关的接口包含了一些简单的 CURD，目前默认是用 Redis 作为临时存储层，MongoDB 作为永久存储层，用户可以根据需要实现其他的存储方式。
下图展现的是 TwinsBufferPool 的实现方式，DataBuffer 是缓冲区，必须依赖的基础元素。因为设计的是环形队列，所以依赖了 CycleQueue，这个环形队列的 interface 也是自定义的，在 JDK 中没有找到比较合适的实现。
值得注意的是，BufferPool 接口定义是灵活可扩展的，TwinsBufferPool 只是提供了一种基于环形队列的实现方式，用户也可以自行设计，使用另外一种数据结构来支撑缓冲池的运作。
三、压测报告
使用的是个人的 PC 电脑，机器的配置如下：
处理器：i5-7400 CPU 3.00GHZ 四核
内存：8.00GB
操作系统：Windows10 64 位 基于 x64 的处理器
运行环境如下：
jdk 1.8.0_144
SpringBoot_2.1.0，内置 Tomcat9.0
Redis_v4.0.1
MongoDB_v3.4.7
测试工具：
jemeter_v5.1
总共测试了四组参数，每组参数主要是针对最大容量，阈值和最大缓冲时间三个参数来做调整。
第一组：
buffer:
capacity: 1000
threshold: 0.8
pool:
buffer-time-in-seconds: 60
第二组：
buffer:
capacity: 5000
threshold: 0.8
pool:
buffer-time-in-seconds: 60
第三组
buffer:
capacity: 5000
threshold: 0.8
pool:
buffer-time-in-seconds: 300
第四组
buffer:
capacity: 10000
threshold: 0.8
pool:
buffer-time-in-seconds: 300
总共采集了 9 个指标：CPU 占用率，堆内存 /M，线程数，错误率，吞吐量 /sec，最长响应时间 /ms，最短响应时间 /ms，平均响应时间 /ms，数据丢失量。
限于篇幅，只展示 4 个指标：堆内存，数据丢失量，平均响应时间，吞吐量。
总体来看，随着每秒并发量的增加，各项指标呈现了不太乐观的趋势，其中最不稳定的是第四组参数，波动较为明显，综合表现最佳的是第二组参数，其次是第三组。
数据丢失量是一个比较让人关心的指标，从图中可以得知，在并发量达到 4000 的时候，开始有数据丢失的现象，而造成这一现象的原因并非是 TwinsBufferPool 实现代码的 Bug，而是请求超时导致的“Connection refused”，因为每个 Servlet 运行容器都会有超时机制，如果排队请求时间过长，就是直接被拒绝了。因此，看数据丢失量和错误率曲线，这两者是一致的。如果设置成不超时，那么将是零丢失量，零错误率，所带来的代价就是平均响应时间会拉长。
因为受限于个人的测试环境，整个测试过程显得不是很严谨，得出来的数据也并不是很完美，不过，我这里提供了一些优化调整的建议：
1、硬件环境。正所谓“巧妇难为无米之炊”，如果提供的硬件性能本身就是有限的话，那么，在上面运行的软件也难以得到正常的发挥。
2、软件架构。这个想象的空间很大，其中有一种方案我认为未来可以纳入到 RoadMap 中：多缓冲池的负载均衡。我们可以尝试在一个应用中启用多个缓冲池，通过调度算法，将缓冲数据均匀的分配给各个缓冲池，不至于出现只有一个缓冲池“疲于奔命”的状况，最起码系统的吞吐量会有所提升。
3、其他中间件或者工具的辅助，比如加上消息中间件可以起到削峰的作用，各项指标也将会有所改善。
4、参数调优。这里的参数指代的不仅仅是缓冲池的参数，还有包括最大连接数，最大线程数，超时时间等诸多外部参数。
四、总结
本文详细阐述了双 Buffer 缓冲池的设计原理，以及实现方式，并对 TwinsBufferPool 实施了压测，也对测试结果进行了一番分析。
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