1. 概述
本文主要分享 SkyWalking DataCarrier 异步处理库。
基于生产者消费者的模式，大体结构如下图：
实际项目中，没有 Producer 这个类。所以本文提到的 Producer ，更多的是一种角色。
下面我们来看看整体的项目结构，如下图所示 ：
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer 包，主要包含 Channels 、Buffer 两个类。Channels 是 Buffer 数组的封装。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.Buffer ，缓存区。
buffer 属性，缓冲数组。Producer 保存的数据到 buffer 里。
strategy ，缓冲策略( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.BufferStrategy ) 。
index 属性，递增位置( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.common.AtomicRangeInteger )。
Buffer 在保存数据时，把 buffer 作为一个 “环“，使用 index 记录最后存储的位置，不断向下，循环存储到 buffer 中。通过这样的方式，带来良好的存储性能，避免扩容问题。But ，存储会存在冲突的问题：buffer 写入位置，暂未被消费，已经存在值。此时，根据不同的 BufferStrategy 进行处理。整体流程见 #save(data) 方法。
当 Buffer 被 Consumer 消费时，被调用 #obtain(start, end) 方法，获得数据并清空。为什么会带 start 、end 方法参数呢？下文揭晓答案。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.Channels ，内嵌多个 Buffer 的通道。
bufferChannels 属性，Buffer 数组。
dataPartitioner 属性，数据分区( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.partition.IDataPartitioner )。
strategy 属性，缓冲策略( org.skywalking.apm.commons.datacarrier.buffer.BufferStrategy ) 。
Channels 在保存数据时，相比 Buffer ，从 buffer 变成了多 buffer ，因此需要先选一个 buffer 。通过使用不同的 IDataPartitioner 实现类，进行 Buffer 的选择。当缓冲策略为 BufferStrategy.IF_POSSIBLE 时，根据 IDataPartitioner 定义的重试次数，进行多次保存数据直到成功。整体流程见 #save(data) 方法。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.partition.IDataPartitioner ，数据分配者接口。定义了如下方法：
#partition(total, data) 接口方法，获得数据被分配的分区位置。
#maxRetryCount() 接口方法，获得最大重试次数。
IDataPartitioner 目前有两个子类实现：
ProducerThreadPartitioner ，基于线程编号分配策略的数据分配者实现类。
SimpleRollingPartitioner ，基于顺序分配策略的数据分配者实现类。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer 包，主要包含 ConsumerPool 、ConsumerThread 、IConsumer 三个类。
ConsumerThread 使用 IConsumer ，消费数据
ConsumerPool 是 ConsumerThread 的线程池封装
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.IConsumer ，消费者接口。定义了如下方法：
#init() 接口方法，初始化消费者。
#consume(List) 接口方法，批量消费消息。
#onError(List, Throwable) 接口方法，处理当消费发生异常。
#onExit() 接口方法，处理当消费结束。此处的结束时，ConsumerThread 关闭。
我们在使用时，自定义 Consumer 类，实现 IConsumer 接口。例如：RemoteMessageConsumer 。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerThread ，继承 java.lang.Thread ，消费线程。
running 属性，是否运行中。
consumer 属性，消费者对象。
dataSources 属性，消费消息的数据源( DataSource )数组。一个 ConsumerThread ，可以消费多个 Buffer ，并且单个 Buffer 消费的分区范围可配置，即一个 Buffer 可以被多个 ConsumerThread 同时无冲突的消费。在 「4.3 ConsumerPool」详细解析 ConsumerThread 分配 Buffer 的方式。
#addDataSource(sourceBuffer, start, end) 方法，添加 Buffer 部分范围。
#addDataSource(sourceBuffer) 方法，添加 Buffer 全部范围。
#run() 实现方法，不断、批量的消费数据。代码如下：
第 78 至 88 行：不断消费，直到线程关闭( #shutdown() )。
第 80 行：调用 #consume() 方法，批量消费数据。
第 82 至 87 行：当未消费到数据，说明 dataSources 为空，等待 20 ms ，避免 CPU 空跑。
第 93 行：当线程关闭，调用 #consume() 方法，消费完 dataSources 剩余的数据。
第 95 行：调用 IConsumer#onExit() 方法，处理当消费结束。
#consume() 方法，批量消费数据。代码如下：
第 107 至 117 行：从 dataSources 中，获取要消费的数据。
第 120 至 126 行：当有数据可消费时，调用 IConsumer#consume(List) 方法。当消费发生异常时，调用IConsumer#onError(List, Throwable) 方法。
第 127 行：返回是否有消费数据。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.consumer.ConsumerPool ，消费者池，提供了对 Channels 启动指定数量的 ConsumerThread 进行消费。
running 属性，是否运行中。
consumerThreads 属性，ConsumerThread 数组，通过构造方法的 num 参数进行指定。
channels 属性，数据通道。
lock 属性，锁。保证 ConsumerPool 启动或关闭时的线程安全。
#begin() 方法，启动 ConsumerPool ，进行数据消费。代码如下：
第 97 至 99 行：正在运行中，直接返回。
第 101 行：获得锁。
第 104 行：调用 #allocateBuffer2Thread() 方法，将 channels 的多个 Buffer ，分配给 consumerThreads 的多个ConsumerThread。
第 107 至 109 行：启动每个 ConsumerThread ，开始消费。
第 112 行：标记正在运行中。
第 114 行：释放锁。
close() 方法，关闭 ConsumerPool 。代码如下：
第 168 行：获得锁。
第 169 行：标记不在运行中。
第 170 至 172 行：关闭每个 ConsumerThread ，结束消费。
第 174 行：释放锁。
#allocateBuffer2Thread() 方法，将 channels 的多个 Buffer ，分配给 consumerThreads 的多个 ConsumerThread。一共会有三种情况：
Buffer 数量等于 ConsumerThread 数量，这个十分好分配，一比一。
Buffer 数量大于 ConsumerThread 数量，那么按照 Buffer 数量 % ConsumerThread 数量进行分组，分配给 ConsumerThread ，如下图所示：
Buffer 数量大于 ConsumerThread 数量，那么按照 ConsumerThread 数量 % Buffer 数量进行分组，分配给 Buffer 。其中，一个 Buffer 会被均分给多个 ConsumerThread ，如下图所示：
这个就是为什么 Buffer 里面，提供了 Buffer#obtain(start, end) 方法的原因。
org.skywalking.apm.commons.datacarrier.DataCarrier ，DataCarrier 异步处理库的入口程序。通过创建 DataCarrier 对象，使用生产者消费者的模式，执行异步执行逻辑。
构造方法 ，代码如下：
channels 属性，数据通道。在构造方法中，我们可以看到默认使用 SimpleRollingPartitioner 作为数据分区分配者，使用BufferStrategy.BLOCKING 作为缓冲策略。
#setPartitioner(IDataPartitioner) 方法，设置数据分区分配者。
#setBufferStrategy(BufferStrategy) 方法，设置缓冲策略。
channelSize 方法参数，通道大小。
bufferSize 方法参数，缓冲区大小。
设置消费者和消费线程数量：
生产消息
关闭消费
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