scala - ¿Cómo funcionan exactamente los controladores/framework Async de Play Framework 2.0?

playframework-2.0 akka

Question

Recientemente me cambié a Play framework 2.0 y hay algunas preguntas que me conciernen sobre cómo funcionan realmente los controladores en el juego.

En los documentos de juego se mencionan:

Debido a la forma en que funciona Play 2.0, el código de acción debe ser lo más rápido posible (es decir, no bloquear).

Sin embargo en otra parte de la documentación :

 /actions {
router = round-robin
nr-of-instances = 24
}

y

 actions-dispatcher = {
fork-join-executor {
parallelism-factor = 1.0
parallelism-max = 24
}
}

Parece que hay 24 actores asignados para el manejo de los controladores. Supongo que cada solicitud asigna uno de esos actores para toda la vida de la solicitud. ¿Está bien?

Además, ¿qué significa parallelism-factor y en qué se diferencia fork-join-executor de thread-pool ?

Además, los documentos deben decir que Async debe usarse para cálculos largos. ¿Qué califica como un cálculo largo? 100ms? 300ms? ¿5 segundos? ¿10 segundos? Mi conjetura sería algo más de un segundo, pero ¿cómo determinar eso?

El motivo de este cuestionamiento es que probar las llamadas async del controlador es mucho más difícil que las llamadas normales. Tienes que girar una aplicación falsa y hacer una solicitud completa en lugar de simplemente llamar a un método y verificar su valor de retorno.

Incluso si ese no fuera el caso, dudo que envolver todo en Async y Akka.future sea ​​el camino.

He pedido esto en el canal IRC de #playframework pero no hubo respuesta y parece que no soy el único que no está seguro de cómo se deben hacer las cosas.

Sólo para reiterar:

1. ¿Es correcto que cada solicitud asigne un actor de / actions pool?
2. ¿Qué significa parallelism-factor y por qué es 1?
3. ¿En qué se diferencia fork-join-executor de thread-pool-executor ?
4. ¿Cuánto tiempo debe durar un cálculo para quedar envuelto en Async ?
5. ¿No es posible probar el método del controlador asíncrono sin activar aplicaciones falsas?

Gracias por adelantado.

Edición: algunas cosas de IRC

Algunas cosas de IRC.

<imeredith> arturaz: i cant be boethered writing up a full reply but here are key points
<imeredith> arturaz: i believe that some type of CPS goes on with async stuff which frees up request threads
<arturaz> CPS?
<imeredith> continuations
<imeredith> when the future is finished, or timedout, it then resumes the request
<imeredith> and returns data
<imeredith> arturaz: as for testing, you can do .await on the future and it will block until the data is ready
<imeredith> (i believe)
<imeredith> arturaz: as for "long" and parallelism - the longer you hold a request thread, the more parrellism you need
<imeredith> arturaz: ie servlets typically need a lot of threads because you have to hold the request thread open for a longer time then if you are using play async
<imeredith> "Is it right that every request allocates one actor from /actions pool?" - yes i belive so
<imeredith> "What does parallelism-factor mean and why is it 1?" - im guessing this is how many actors there are in the pool?
<imeredith> or not
<imeredith> "How does fork-join-executor differ from thread-pool-executor?" -no idea
<imeredith> "How long should a calculation be to become wrapped in Async?" - i think that is the same as asking "how long is a piece of string"
<imeredith> "Is is not possible to test async controller method without spinning up fake applications?" i think you should be able to get the result
<viktorklang> imeredith: A good idea is to read the documentation: http://doc.akka.io/docs/akka/2.0.3/general/configuration.html ( which says parallelism-factor is: # Parallelism (threads) ... ceil(available processors * factor))
<arturaz> viktorklang, don''t get me wrong, but that''s the problem - this is not documentation, it''s a reminder to yourself.
<arturaz> I have absolutely no idea what that should mean
<viktorklang> arturaz: It''s the number of processors available multiplied with the factor you give, and then rounded up using "ceil". I don''t know how it could be more clear.
<arturaz> viktorklang, how about: This factor is used in calculation `ceil(number of processors * factor)` which describes how big is a thread pool given for your actors.
<viktorklang> arturaz: But that is not strictly true since the size is also guarded by your min and max values
<arturaz> then why is it there? :)
<viktorklang> arturaz: Parallelism (threads) ... ceil(available processors * factor) could be expanded by adding a big of conversational fluff: Parallelism ( in other words: number of threads), it is calculated using the given factor as: ceil(available processors * factor)
<viktorklang> arturaz: Because your program might not work with a parallelism less than X and you don''t want to use more threads than X (i.e if you have a 48 core box and you have 4.0 as factor that''ll be a crapload of threads)
<viktorklang> arturaz: I.e. scheduling overhead gives diminishing returns, especially if ctz switching is across physical slots.
<viktorklang> arturaz: Changing thread pool sizes will always require you to have at least basic understanding on Threads and thread scheduling
<viktorklang> arturaz: makes sense?
<arturaz> yes
<arturaz> and thank you
<arturaz> I''ll add this to my question, but this kind of knowledge would be awesome docs ;)

Answer 1

1. Cuando un mensaje llega a un actor, un actor se aferra a ese actor todo el tiempo necesario para procesar ese mensaje. Si procesa la solicitud de forma síncrona (calcule la respuesta completa durante el procesamiento de ese mensaje), este actor no podrá atender otras solicitudes hasta que se complete la respuesta. Si, en cambio, al recibir esta solicitud, puede enviar trabajo a otro actor, el actor que recibió la solicitud puede comenzar a trabajar en la siguiente solicitud mientras la otra solicitud está siendo realizada por otros actores.

2. El número de subprocesos utilizados para los actores es "num cpus * parallelism-factor" (sin embargo, puede especificar min y max)

3. No sé

4. A menos que haya cálculos reales en curso, tiendo a hacer una sincronización de cualquier cosa que esté hablando con otro sistema, como hacer io con una base de datos / sistema de archivos. Ciertamente cualquier cosa que pueda bloquear el hilo. Sin embargo, dado que hay muy pocos gastos generales en la transmisión de mensajes, no creo que haya un problema con solo enviar todo el trabajo a otros actores.

5. Consulte la documentación de reproducción en las pruebas funcionales sobre cómo probar sus controladores.

Answer 2

Parece que puedes hacer esto para probar:

object ControllerHelpers {
class ResultExtensions(result: Result) {
/**
* Retrieve Promise[Result] from AsyncResult
* @return
*/
def asyncResult = result match {
case async: AsyncResult => async.result
case _ => throw new IllegalArgumentException(
"%s of type %s is not AsyncResult!".format(result, result.getClass)
)
}
/**
* Block until result is available.
*
* @return
*/
def await = asyncResult.await
/**
* Block until result is available.
*
* @param timeout
* @return
*/
def await(timeout: Long) = asyncResult.await(timeout)
/**
* Block for max 5 seconds to retrieve result.
* @return
*/
def get = await.get
}
}
implicit def extendResult(result: Result) =
new ControllerHelpers.ResultExtensions(result)
val result = c.postcodeTimesCsv()(request(params)).get
status(result) should be === OK