Netty从0到1系列之EventLoop


推荐阅读:

【01】Netty从0到1系列之I/O模型
【02】Netty从0到1系列之NIO
【03】Netty从0到1系列之Selector
【04】Netty从0到1系列之Channel
【05】Netty从0到1系列之Buffer(上)
【06】Netty从0到1系列之Buffer(下)
【07】Netty从0到1系列之零拷贝技术
【08】Netty从0到1系列之整体架构、入门程序


一、EventLoop

1.1 EventLoop 是什么?为什么需要它?

1.1.1 核心概念

EventLoop 是 Netty 的核心执行单元。它的名字完美地描述了它的工作:

  • Event:它负责处理各种 I/O 事件(如数据可读、连接就绪、用户任务)。
  • Loop:它在一个无限循环中运行,不断地等待事件、处理事件。

你可以将它理解为一个专为处理 Channel I/O 和任务而优化的、加强版的单线程执行器

Netty 架构
EventLoopGroup
EventLoop-1
EventLoop-2
EventLoop-N
Channel-1
Channel-2
Channel-3
Channel-4

🌟 核心职责

  • I/O 事件轮询select
  • I/O 事件处理read/write/accept
  • 任务执行Runnable 任务队列)
  • 定时任务调度
  • 保证线程安全(无锁串行化)

1.1.2 要解决的问题:传统的并发模型缺陷

在传统的“一个连接,一个线程”(BIO)模型中,当连接数暴涨时,线程数量也随之暴涨,导致:

  • 巨大的内存消耗:每个线程都需要独立的栈内存(通常1MB左右)。
  • 巨大的 CPU 开销:线程上下文切换会消耗大量 CPU 资源。
  • 系统资源耗尽:最终系统无法创建新线程,性能急剧下降。

EventLoop 的解决方案:

  • 使用少量线程(通常为核心数的两倍)来管理海量连接
  • 每个 EventLoop 绑定一个线程,负责处理多个 Channel 上的所有事件。
  • 这实现了高效的资源利用和无锁化的串行设计,从根本上解决了传统模型的缺陷。

1.2 EventLoop核心架构与工作原理

EventLoop 的核心工作机制可以概括为一个高效的任务处理循环。其工作流程的精妙之处在于它如何平衡 I/O 事件和异步任务的执行,下图清晰地展示了这一过程:

Yes
No
EventLoop Thread Start
进入循环
检查是否有待处理任务?
处理所有异步任务
runAllTasks
Select 轮询 I/O 事件
selector.select
处理就绪的 I/O 事件
processSelectedKeys
再次检查任务队列
处理I/O事件
processSelectedKeys

这个循环是 Netty 高性能的基石,它确保了:

  1. I/O 高响应性:优先处理就绪的 I/O 事件,保证网络通信的低延迟。
  2. 任务公平性:在 I/O 事件的间隙处理异步任务,防止任务饿死。
  3. 资源高效利用:在没有任务和 I/O 事件时,线程会优雅地阻塞在 select() 上,避免空转消耗 CPU。

1.3 EventLoop 与 EventLoopGroup 的关系

绑定到 EventLoop 2 的 Channels
绑定到 EventLoop 1 的 Channels
EventLoopGroup (线程池)
Channel C
Channel A
Channel B
EventLoop 1
EventLoop 2
EventLoop 3
...
单一专属线程 Thread-1
单一专属线程 Thread-2
单一专属线程 Thread-3
  • EventLoopGroup:包含多个 EventLoop 的池子。Netty 通常创建两个 group:

    • BossGroup:负责接受新连接。连接接受后,它将 Channel 注册给 WorkerGroup 中的一个 EventLoop

    • WorkerGroup:负责处理已接受连接的 I/O 读写

  • EventLoop一个 EventLoop 在其生命周期内只绑定一个线程。反之,该线程也只服务于这个 EventLoop。

  • Channel一个 Channel 在其生命周期内只注册到一个 EventLoop。反之,一个 EventLoop 可以被注册给多个 Channel

这条规则是 Netty 实现无锁化和线程安全架构的基石! 它保证了对同一个 Channel 的所有操作始终由同一个线程串行执行,彻底避免了复杂的同步。

1.4 EventLoop的继承体系

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io.netty.util.concurrent
    -> SingleThreadEventExecutor
        -> SingleThreadEventLoop
            -> NioEventLoop / EpollEventLoop / ...
  • SingleThreadEventExecutor:封装了单一线程任务队列的核心逻辑。
  • SingleThreadEventLoop:增加了注册 Channel 和执行 I/O 操作的能力。
  • NioEventLoop:基于 Java NIO Selector 的具体实现,也是最常用的实现。

ScheduledExecutorService

public interface ScheduledExecutorService extends ExecutorService {
	// other code ... 
}

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OrderedEventExecutor

public interface OrderedEventExecutor extends EventExecutor {
}

EventExecutor

public interface EventExecutor extends EventExecutorGroup {
	@Override
    EventExecutor next();
    EventExecutorGroup parent(); // ✅ parent方法来看看自己属于哪个EventLoopGroup
    boolean inEventLoop();
    boolean inEventLoop(Thread thread); // ✅ 判断一个线程是否属于当前的EventLoop
    
    <V> Promise<V> newPromise();
    <V> ProgressivePromise<V> newProgressivePromise();
    <V> Future<V> newSucceededFuture(V result);
    <V> Future<V> newFailedFuture(Throwable cause);
}

[!note]

🥭总结

  • EventLoop继承自JUC包下的ScheduledExecutorService, 因此包含了线程池中所有的方法.
  • EventLoop继承自Netty自己的OrderedEventExecutor
    • 提供了 boolean inEventLoop(Thread thread) 方法,判断一个线程是否属于此 EventLoop
    • 提供了 parent 方法来看看自己属于哪个 EventLoopGroup

1.5 EventLoop的核心工作: 任务调度

EventLoop 继承自 ScheduledExecutorService,因此它具备 JDK 线程池的所有能力,并且更加强大。

Channel channel = ...;
EventLoop eventLoop = channel.eventLoop();

1.5.1 立即执行异步任务 (Runnable)

// 1. 立即执行异步任务 (Runnable)
eventLoop.execute(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("This is executed asynchronously in the EventLoop thread: "
                + Thread.currentThread().getName());
        // 这里可以安全地操作与这个EventLoop关联的Channel
        channel.writeAndFlush("Data from task");
    }
});

1.5.2 定时任务: 延迟执行

// 2. 定时任务:延迟执行
ScheduledFuture<?> future = eventLoop.schedule(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Executed after 5 seconds delay");
    }
}, 5, TimeUnit.SECONDS); // 延迟5秒

1.5.3 固定速率执行任务

// 3. 固定速率定时任务(忽略任务执行时间)
eventLoop.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("Executed every 3 seconds");
    }
}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS); // 初始延迟1秒,之后每3秒一次

1.5.4 固定延迟定时任务

// 4. 固定延迟定时任务(等待任务执行完成后,再延迟)
eventLoop.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        try {
            Thread.sleep(2000); // 模拟耗时任务
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("Executed with 3 seconds delay after the previous task finished");
    }
}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);

关键点:

  • 所有通过 executeschedule 提交的任务,都会被放入该 EventLoop 的任务队列中。
  • EventLoop 线程会在其运行循环中消费并执行这些任务。
  • 因为这些任务和在同一个 EventLoop 上处理的 I/O 事件是串行执行的,所以它们是线程安全的。

1.5.5 EventLoop基础使用

package cn.tcmeta.demo02;

import io.netty.channel.EventLoop;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author: laoren
 * @description: EventLoop的基本使用
 * @version: 1.0.0
 */
public class EventLoopExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个NioEventLoopGroup(包含多个 EventLoop)
        NioEventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup(2);

        try {
            // 2. 获取一个EventLoop
            EventLoop eventLoop = group.next();
            System.out.printf("线程名称: 【%s】 , -------  %s \n", Thread.currentThread().getName(), "");

            // 3. 提交一个普通任务
            eventLoop.execute(() -> {
                System.out.printf("线程名称: 【%s】 , ----------: %s \n", Thread.currentThread().getName(), "✅");
            });

            // 4. 提交定时任务
            eventLoop.schedule(() -> {
                System.out.printf("线程名称: 【%s】 , ----------: %s \n", Thread.currentThread().getName(), "🥭");
            }, 2, TimeUnit.SECONDS);

            // 5. 提交一个周期性任务
            eventLoop.scheduleAtFixedRate(() -> {
                System.out.printf("线程名称: 【%s】 , ----------: %s \n", Thread.currentThread().getName(), "🎁");
            }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5000);
            }catch (InterruptedException e){
                e.printStackTrace();
            }

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            group.shutdownGracefully(); // 关闭线程池
        }
    }
}

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1.5.6 EventLoop与Channel绑定

package cn.tcmeta.demo02;

import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.buffer.Unpooled;
import io.netty.channel.ChannelFuture;
import io.netty.channel.ChannelInitializer;
import io.netty.channel.EventLoop;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.SocketChannel;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;

/**
 * @author: laoren
 * @date: 2025/9/1 14:19
 * @description: Channel与EventLoop绑定
 * @version: 1.0.0
 */
public class ChannelEventLoopBinding {
    public static void main(String[] args) {
        NioEventLoopGroup boosGroup = new NioEventLoopGroup(1);
        NioEventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(2);

        try {
            ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
            bootstrap.group(boosGroup, workerGroup)
                    .channel(NioServerSocketChannel.class)
                    .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
                        @Override
                        protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
                            EventLoop eventLoop = ch.eventLoop();

                            System.out.println("🔗 Channel " + ch.id() +
                                    " bound to EventLoop thread: " +
                                    Thread.currentThread().getName());

                            // 在 EventLoop 线程中执行任务
                            eventLoop.execute(() -> {
                                System.out.println("⚡ Channel " + ch.id() +
                                        " executing task in " +
                                        Thread.currentThread().getName());
                                // 模拟响应
                                ch.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer(
                                        "Hello from " + Thread.currentThread().getName() + "\n",
                                        java.nio.charset.StandardCharsets.UTF_8));
                            });
                        }
                    });

            ChannelFuture future = bootstrap.bind(8080).sync();
            System.out.println("🚀 Server started at port 8080");
            future.channel().closeFuture().sync();
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            boosGroup.shutdownGracefully();
            workerGroup.shutdownGracefully();
        }
    }
}

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1.6 EventLoop最佳实践

✅ 推荐实践

实践说明
合理设置线程数EventLoopGroup 线程数 = CPU 核心数 × 2
避免阻塞 EventLoop不要在 ChannelHandler 中执行 Thread.sleep()、数据库查询等耗时操作
使用独立业务线程池耗时任务提交到业务线程池
使用 eventLoop().execute()确保代码在 I/O 线程执行
优雅关闭调用 shutdownGracefully()

⚠️ 常见错误

// ❌ 错误:阻塞 I/O 线程
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
    Thread.sleep(5000); // 严重阻塞!
    ctx.writeAndFlush(msg);
}

// ✅ 正确:提交到业务线程池
private final ExecutorService businessPool = Executors.newFixedThreadPool(10);

@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
    businessPool.execute(() -> {
        // 耗时业务
        processBusiness(msg);
        ctx.writeAndFlush(result);
    });
}

1.7 EventLoop优缺点总结

✅ 优点

优点说明
高性能无锁串行化,避免锁竞争
高并发单线程处理多连接,支持百万级并发
线程安全同一 Channel 的操作由同一线程执行
资源高效线程数可控,减少上下文切换
任务统一调度I/O、任务、定时任务统一处理

❌ 缺点

缺点说明
调试困难异步编程,堆栈不直观
阻塞风险一旦 I/O 线程阻塞,整个 Channel 挂起
学习成本高需理解事件驱动、Reactor 模式
内存管理复杂ByteBuf 需手动释放

1.8 EventLoop核心价值

维度说明
核心思想一个线程一个事件循环,串行化处理
关键技术Reactor 模式、无锁设计、任务队列
性能优势低延迟、高吞吐、高并发
设计精髓“让 I/O 线程只做 I/O 事”
适用场景所有 Netty 网络应用的基础

1.9 一句话总结

💡 一句话总结

EventLoop 是 Netty 实现高性能网络通信的“心脏” —— 它通过 无锁串行化统一事件循环,将复杂的并发问题转化为简单的串行处理,是现代异步网络框架的典范设计。

修改:File "C:\Users\Administrator\Desktop\project\core\event_center.py", line 114 def subscribe(self, event_type, callback): """订阅事件""" if event_type not in self.subscribers: self.subscribers[event_type] = [] 已重新声明上文定义的无用法的 'subscribe'未使用局部函数 '__init__',从外部作用域隐藏名称 'self'函数中的变量应小写,从外部作用域隐藏名称 'event'代码#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 优化后的事件中心模块 (最终稳定版) """ import logging import threading import uuid import time from enum import Enum, auto from typing import Tuple, Dict, List, Callable, Optional, Any, Set, DefaultDict, Union from collections import defaultdict from dataclasses import dataclass, field from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 初始化日志 logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.INFO) class EventType(Enum): """完整事件类型枚举""" # 基础事件类型 MODULE_RUN = auto() ANALYSIS_RESULT = auto() MODULE_ERROR = auto() REGISTER_UI = auto() GET_RESULTS = auto() # 系统事件 SYSTEM_STARTUP = auto() SYSTEM_SHUTDOWN = auto() MODULE_READY = auto() ERROR = auto() # 模块特定事件 INPUT_ANALYSIS_START = auto() INPUT_ANALYSIS_END = auto() COMBINATION_ANALYSIS_START = auto() COMBINATION_ANALYSIS_END = auto() FOLLOW_ANALYSIS_START = auto() FOLLOW_ANALYSIS_UPDATE = auto() TREND_ANALYSIS_REQUEST = auto() TREND_ANALYSIS_REPORT = auto() NUMBER_GENERATION_START = auto() NUMBER_GENERATION_FINISH = auto() # 测试事件 TEST_EVENT = auto() @dataclass class Event: """事件数据类""" type: Union[str, EventType] # 必须放在非默认参数位置 source: str # 必须放在非默认参数位置 target: Optional[str] = None event_id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4())) token: Optional[str] = None data: Optional[Dict[str, Any]] = field(default_factory=dict) timestamp: float = field(default_factory=time.time) def __post_init__(self): """数据验证和类型转换""" if isinstance(self.type, EventType): self.type = self.type.name if not isinstance(self.type, str) or not self.type: raise ValueError("type 必须是非空字符串或EventType枚举") if not isinstance(self.source, str) or not self.source: raise ValueError("source 必须是非空字符串") class EventCenter: """线程安全的事件中心(最终优化版)""" _instance = None _lock = threading.Lock() _executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10, thread_name_prefix="EventWorker") def __new__(cls): with cls._lock: if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) cls._instance.__initialized = False return cls._instance def __init__(self): """初始化事件中心(单例模式)""" def __init__(self): self.subscribers = {} if getattr(self, '__initialized', False): return self.__initialized = True self._subscribers: DefaultDict[str, List[Tuple[Callable[[Event], None], Optional[str]]]] = defaultdict(list) self._event_history: Dict[str, Event] = {} self._pending_acks: Set[str] = set() self._ack_timeout = 5.0 self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } def subscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None], token: Optional[str] = None) -> None: """订阅事件(支持token过滤)""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: self._subscribers[event_type_str].append((handler, token)) logger.debug(f"已订阅事件: {event_type_str}, token: {token}") def subscribe(self, event_type, callback): """订阅事件""" if event_type not in self.subscribers: self.subscribers[event_type] = [] self.subscribers[event_type].append(callback) def publish(self, event_type, data): """发布事件""" if event_type in self.subscribers: for callback in self.subscribers[event_type]: callback(data) def unsubscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None]) -> bool: """取消订阅事件""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: if event_type_str not in self._subscribers: return False before = len(self._subscribers[event_type_str]) self._subscribers[event_type_str] = [ (h, t) for h, t in self._subscribers[event_type_str] if h != handler ] removed = before != len(self._subscribers[event_type_str]) if removed: logger.debug(f"已取消订阅: {event_type_str}") return removed def publish(self, event, require_ack=False, async_handle=True) -> bool: """发布事件(支持同步/异步处理)""" # 增强事件验证 try: # 确保事件有必要的属性 if not hasattr(event, 'type') or not hasattr(event, 'source'): raise AttributeError("事件缺少必要属性: type或source") # 自动生成事件ID(如果缺失) if not hasattr(event, 'event_id') or not event.event_id: event.event_id = str(uuid.uuid4()) # 执行事件验证 if hasattr(event, '__post_init__'): event.__post_init__() else: # 手动验证基本属性 if not isinstance(event.type, (str, EventType)): raise TypeError("type必须是字符串或EventType") if not isinstance(event.source, str) or not event.source: raise ValueError("source必须是非空字符串") except (ValueError, TypeError, AttributeError) as e: # 处理预期的验证错误 logger.error(f"事件验证失败: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False except Exception as e: # 记录所有其他异常 logger.exception(f"事件验证过程中发生意外错误: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False # 主事件处理逻辑 try: with self._lock: if event.event_id in self._event_history: logger.warning(f"重复事件ID: {event.event_id}") return False self._event_history[event.event_id] = event self._stats['total_events'] += 1 if require_ack: self._pending_acks.add(event.event_id) handlers = self._get_matching_handlers(event) if not handlers: logger.debug(f"没有处理器订阅: {event.type}") return True if async_handle: self._executor.submit(self._dispatch_event, event, handlers, require_ack) else: self._dispatch_event(event, handlers, require_ack) return True except (KeyError, AttributeError) as e: # 处理内部数据结构错误 logger.error(f"内部数据结构错误: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False except Exception as e: # 捕获所有其他异常 logger.exception(f"发布事件时发生未预期错误: {e}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False def _get_matching_handlers(self, event: Event) -> List[Callable[[Event], None]]: """获取匹配的事件处理器""" with self._lock: return [ h for h, t in self._subscribers.get(event.type, []) if t is None or t == event.token ] def _dispatch_event(self, event: Event, handlers: List[Callable[[Event], None]], require_ack: bool) -> None: """分发事件到处理器""" for handler in handlers: try: handler(event) with self._lock: self._stats['delivered_events'] += 1 logger.debug(f"事件处理成功: {event.event_id[:8]}") except Exception as e: logger.exception(f"处理器异常: {e}") if require_ack and event.target: self._wait_for_ack(event) def _wait_for_ack(self, event: Event) -> None: """等待事件确认""" start = time.time() while time.time() - start < self._ack_timeout: with self._lock: if event.event_id not in self._pending_acks: return time.sleep(0.05) logger.warning(f"事件确认超时: {event.event_id[:8]}") def get_stats(self) -> Dict[str, int]: """获取事件中心统计信息""" with self._lock: return self._stats.copy() def clear(self): """重置事件中心状态(测试专用)""" with self._lock: self._subscribers.clear() self._event_history.clear() self._pending_acks.clear() self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } # 全局单例实例 event_center = EventCenter() # ======================== 完整测试套件 ======================== import pytest from dataclasses import make_dataclass @pytest.fixture def event_center_instance(): """创建独立的EventCenter实例用于测试""" center = EventCenter() center.clear() return center def test_event_subscription(event_center_instance): """测试事件订阅机制""" handled_events = [] def handler(event: Event): handled_events.append(event) # 订阅并发布测试事件 event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, handler) test_event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"test": "subscription"} ) assert event_center_instance.publish(test_event) is True time.sleep(0.1) # 等待异步处理完成 assert len(handled_events) == 1 assert handled_events[0].data["test"] == "subscription" stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 1 assert stats["delivered_events"] == 1 assert stats["failed_events"] == 0 def test_event_validation_failure(event_center_instance): """测试无效事件处理""" # 用例1:完全无效的事件对象 class InvalidEvent: pass # 用例2:缺少必要属性的事件 PartialEvent = make_dataclass('PartialEvent', [('type', str)], namespace={'source': None}) partial_event = PartialEvent(type="TEST") # 用例3:属性类型错误的事件 @dataclass class WrongTypeEvent: type: int = 123 # 应该是字符串或EventType source: str = "test" # 用例4:空source属性的事件 @dataclass class EmptySourceEvent: type: str = "TEST" source: str = "" # 空字符串 for invalid_event in [InvalidEvent(), partial_event, WrongTypeEvent(), EmptySourceEvent()]: assert event_center_instance.publish(invalid_event) is False # 验证统计计数 stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 0 assert stats["failed_events"] == 4 assert stats["delivered_events"] == 0 def test_duplicate_event_id(event_center_instance): """测试重复事件ID检测""" event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", event_id="fixed-id-123" ) # 首次发布应成功 assert event_center_instance.publish(event) is True # 重复发布应失败 assert event_center_instance.publish(event) is False stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 1 assert stats["failed_events"] == 0 # 重复事件不算验证失败 assert stats["delivered_events"] == 0 # 没有订阅者 def test_token_filtering(event_center_instance): """测试基于token的事件过滤""" handled_events = [] def handler(event: Event): handled_events.append(event) # 订阅特定token的事件 event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, handler, token="secret") # 发布不带token的事件(不应被处理) event1 = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"test": "no token"} ) # 发布带错误token的事件(不应被处理) event2 = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", token="wrong", data={"test": "wrong token"} ) # 发布正确token的事件(应被处理) event3 = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", token="secret", data={"test": "correct token"} ) assert event_center_instance.publish(event1) is True assert event_center_instance.publish(event2) is True assert event_center_instance.publish(event3) is True time.sleep(0.1) # 等待异步处理完成 assert len(handled_events) == 1 assert handled_events[0].data["test"] == "correct token" stats = event_center_instance.get_stats() assert stats["total_events"] == 3 assert stats["delivered_events"] == 1 assert stats["failed_events"] == 0 def test_async_handling(event_center_instance): """测试异步事件处理""" handled_events = [] def slow_handler(event: Event): time.sleep(0.2) handled_events.append(event) event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, slow_handler) # 发布两个事件 event1 = Event(type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"id": 1}) event2 = Event(type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"id": 2}) # 异步发布 assert event_center_instance.publish(event1) is True assert event_center_instance.publish(event2) is True # 立即检查(应尚未处理) assert len(handled_events) == 0 # 等待足够时间 time.sleep(0.3) assert len(handled_events) == 2 assert {e.data['id'] for e in handled_events} == {1, 2} def test_ack_mechanism(event_center_instance): """测试事件确认机制""" ack_received = False def ack_handler(event: Event): nonlocal ack_received # 模拟目标模块发送ACK if event.type == "ACK": ack_received = True # 从待确认集合中移除 with event_center_instance._lock: if event.data.get("ack_for") in event_center_instance._pending_acks: event_center_instance._pending_acks.remove(event.data["ack_for"]) # 订阅ACK事件(模拟) event_center_instance.subscribe("ACK", ack_handler) # 发布需要ACK的事件 event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", target="test_target", data={"require_ack": True} ) # 发布测试事件(要求ACK) assert event_center_instance.publish(event, require_ack=True) is True # 检查事件是否在待确认集合中 with event_center_instance._lock: assert event.event_id in event_center_instance._pending_acks # 发布ACK事件(模拟目标模块的响应) ack_event = Event( type="ACK", source="test_target", data={"ack_for": event.event_id} ) event_center_instance.publish(ack_event) # 等待ACK处理 time.sleep(0.1) assert ack_received is True # 检查pending_acks应被移除 with event_center_instance._lock: assert event.event_id not in event_center_instance._pending_acks def test_event_auto_id_generation(event_center_instance): """测试自动生成事件ID""" # 创建没有event_id的事件 event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source="pytest", data={"auto_id": True} ) del event.event_id # 移除自动生成的ID assert event_center_instance.publish(event) is True assert hasattr(event, 'event_id') and event.event_id assert len(event.event_id) == 36 # UUID长度验证 def test_concurrent_publishing(event_center_instance): """测试并发事件发布""" from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor handled_events = [] event_count = 50 def handler(event: Event): handled_events.append(event) event_center_instance.subscribe(EventType.TEST_EVENT, handler) def publish_event(i): event = Event( type=EventType.TEST_EVENT, source=f"thread-{i}", data={"index": i} ) event_center_instance.publish(event) # 使用线程池并发发布事件 with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: executor.map(publish_event, range(event_count)) # 等待所有事件处理完成 time.sleep(0.5) assert len(handled_events) == event_count assert len({e.data['index'] for e in handled_events}) == event_count
最新发布
08-21
<think>我们注意到用户提供的代码中存在多个问题,包括: 1. 在EventCenter类中重复定义了`subscribe`方法(两个同名的subscribe方法) 2. 在`__init__`方法中出现了错误的嵌套定义(`def __init__(self):`内部又定义了一个`__init__`) 3. 变量命名不符合规范(如函数中的变量应小写,但这里没有具体指出哪个变量,但根据提示有从外部作用域隐藏名称的问题) 4. 未使用的局部函数(如`__init__`内部定义的函数) 5. 从外部作用域隐藏名称(如参数或局部变量与外部变量同名) 我们将对代码进行以下修复: 1. 移除重复的`subscribe`方法定义,只保留一个。 2. 修正`__init__`方法,移除内部嵌套的`__init__`定义。 3. 检查变量命名,确保符合小写规范,并避免隐藏外部作用域的名称(例如,将内部变量重命名以避免冲突)。 4. 移除未使用的局部函数。 具体修改如下: 原代码中: def __init__(self): """初始化事件中心(单例模式)""" def __init__(self): self.subscribers = {} if getattr(self, '__initialized', False): return ...(后续代码) 这里在`__init__`方法内部又定义了一个`__init__`,这是错误的。我们移除这个内部定义。 另外,在类中出现了两个`subscribe`方法,我们将移除第二个(即不完整的那个)。 第二个subscribe方法如下: def subscribe(self, event_type, callback): """订阅事件""" if event_type not in self.subscribers: self.subscribers[event_type] = [] self.subscribers[event_type].append(callback) def publish(self, event_type, data): """发布事件""" if event_type in self.subscribers: for callback in self.subscribers[event_type]: callback(data) 这个方法是多余的,并且与上面的subscribe方法冲突。我们将其移除。 同时,我们注意到在`__init__`方法中,初始化了`self._subscribers`等属性,但之前有一个错误的内部函数定义,我们将其删除。 此外,我们还要检查变量命名,例如在`publish`方法中,参数`event`可能会与外部作用域的变量冲突,但这里作为方法参数是正常的。不过,在内部函数中,我们需要注意避免使用相同的名称。但在当前代码中,没有明显的内部函数,所以主要是移除重复定义和错误嵌套。 修改后的代码将如下:</think>### 修复后的事件中心代码 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 优化后的事件中心模块 (最终稳定版) """ import logging import threading import uuid import time from enum import Enum, auto from typing import Tuple, Dict, List, Callable, Optional, Any, Set, DefaultDict, Union from collections import defaultdict from dataclasses import dataclass, field from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 初始化日志 logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.INFO) class EventType(Enum): """完整事件类型枚举""" # 基础事件类型 MODULE_RUN = auto() ANALYSIS_RESULT = auto() MODULE_ERROR = auto() REGISTER_UI = auto() GET_RESULTS = auto() # 系统事件 SYSTEM_STARTUP = auto() SYSTEM_SHUTDOWN = auto() MODULE_READY = auto() ERROR = auto() # 模块特定事件 INPUT_ANALYSIS_START = auto() INPUT_ANALYSIS_END = auto() COMBINATION_ANALYSIS_START = auto() COMBINATION_ANALYSIS_END = auto() FOLLOW_ANALYSIS_START = auto() FOLLOW_ANALYSIS_UPDATE = auto() TREND_ANALYSIS_REQUEST = auto() TREND_ANALYSIS_REPORT = auto() NUMBER_GENERATION_START = auto() NUMBER_GENERATION_FINISH = auto() # 测试事件 TEST_EVENT = auto() @dataclass class Event: """事件数据类""" type: Union[str, EventType] # 必须放在非默认参数位置 source: str # 必须放在非默认参数位置 target: Optional[str] = None event_id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4())) token: Optional[str] = None data: Optional[Dict[str, Any]] = field(default_factory=dict) timestamp: float = field(default_factory=time.time) def __post_init__(self): """数据验证和类型转换""" if isinstance(self.type, EventType): self.type = self.type.name if not isinstance(self.type, str) or not self.type: raise ValueError("type 必须是非空字符串或EventType枚举") if not isinstance(self.source, str) or not self.source: raise ValueError("source 必须是非空字符串") class EventCenter: """线程安全的事件中心(最终优化版)""" _instance = None _lock = threading.Lock() _executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10, thread_name_prefix="EventWorker") def __new__(cls): with cls._lock: if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) cls._instance.__initialized = False return cls._instance def __init__(self): """初始化事件中心(单例模式)""" if getattr(self, '__initialized', False): return self.__initialized = True self._subscribers: DefaultDict[str, List[Tuple[Callable[[Event], None], Optional[str]]]] = defaultdict(list) self._event_history: Dict[str, Event] = {} self._pending_acks: Set[str] = set() self._ack_timeout = 5.0 self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } def subscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None], token: Optional[str] = None) -> None: """订阅事件(支持token过滤)""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: self._subscribers[event_type_str].append((handler, token)) logger.debug(f"已订阅事件: {event_type_str}, token: {token}") def unsubscribe(self, event_type: Union[str, EventType], handler: Callable[[Event], None]) -> bool: """取消订阅事件""" event_type_str = event_type.name if isinstance(event_type, EventType) else str(event_type) with self._lock: if event_type_str not in self._subscribers: return False before = len(self._subscribers[event_type_str]) self._subscribers[event_type_str] = [ (h, t) for h, t in self._subscribers[event_type_str] if h != handler ] removed = before != len(self._subscribers[event_type_str]) if removed: logger.debug(f"已取消订阅: {event_type_str}") return removed def publish(self, event, require_ack=False, async_handle=True) -> bool: """发布事件(支持同步/异步处理)""" # 增强事件验证 try: # 确保事件有必要的属性 if not hasattr(event, 'type') or not hasattr(event, 'source'): raise AttributeError("事件缺少必要属性: type或source") # 自动生成事件ID(如果缺失) if not hasattr(event, 'event_id') or not event.event_id: event.event_id = str(uuid.uuid4()) # 执行事件验证 if hasattr(event, '__post_init__'): event.__post_init__() else: # 手动验证基本属性 if not isinstance(event.type, (str, EventType)): raise TypeError("type必须是字符串或EventType") if not isinstance(event.source, str) or not event.source: raise ValueError("source必须是非空字符串") except (ValueError, TypeError, AttributeError) as ex: # 处理预期的验证错误 logger.error(f"事件验证失败: {ex}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False except Exception as ex: # 记录所有其他异常 logger.exception(f"事件验证过程中发生意外错误: {ex}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False # 主事件处理逻辑 try: with self._lock: if event.event_id in self._event_history: logger.warning(f"重复事件ID: {event.event_id}") return False self._event_history[event.event_id] = event self._stats['total_events'] += 1 if require_ack: self._pending_acks.add(event.event_id) handlers = self._get_matching_handlers(event) if not handlers: logger.debug(f"没有处理器订阅: {event.type}") return True if async_handle: self._executor.submit(self._dispatch_event, event, handlers, require_ack) else: self._dispatch_event(event, handlers, require_ack) return True except (KeyError, AttributeError) as ex: # 处理内部数据结构错误 logger.error(f"内部数据结构错误: {ex}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False except Exception as ex: # 捕获所有其他异常 logger.exception(f"发布事件时发生未预期错误: {ex}") with self._lock: self._stats['failed_events'] += 1 return False def _get_matching_handlers(self, event: Event) -> List[Callable[[Event], None]]: """获取匹配的事件处理器""" with self._lock: return [ h for h, t in self._subscribers.get(event.type, []) if t is None or t == event.token ] def _dispatch_event(self, event: Event, handlers: List[Callable[[Event], None]], require_ack: bool) -> None: """分发事件到处理器""" for handler in handlers: try: handler(event) with self._lock: self._stats['delivered_events'] += 1 logger.debug(f"事件处理成功: {event.event_id[:8]}") except Exception as ex: logger.exception(f"处理器异常: {ex}") if require_ack and event.target: self._wait_for_ack(event) def _wait_for_ack(self, event: Event) -> None: """等待事件确认""" start = time.time() while time.time() - start < self._ack_timeout: with self._lock: if event.event_id not in self._pending_acks: return time.sleep(0.05) logger.warning(f"事件确认超时: {event.event_id[:8]}") def get_stats(self) -> Dict[str, int]: """获取事件中心统计信息""" with self._lock: return self._stats.copy() def clear(self): """重置事件中心状态(测试专用)""" with self._lock: self._subscribers.clear() self._event_history.clear() self._pending_acks.clear() self._stats = { 'total_events': 0, 'failed_events': 0, 'delivered_events': 0 } # 全局单例实例 event_center = EventCenter() ``` ### 关键修复说明 1. **移除重复的 `subscribe` 方法**: ```python # 移除以下重复代码: def subscribe(self, event_type, callback): """订阅事件""" if event_type not in self.subscribers: self.subscribers[event_type] = [] self.subscribers[event_type].append(callback) def publish(self, event_type, data): """发布事件""" if event_type in self.subscribers: for callback in self.subscribers[event_type]: callback(data) ``` - 删除了重复定义的 `subscribe` 和 `publish` 方法 - 保留了原始线程安全的实现 2. **修复 `__init__` 方法**: ```python def __init__(self): """初始化事件中心(单例模式)""" if getattr(self, '__initialized', False): return self.__initialized = True self._subscribers: DefaultDict[str, List[Tuple[Callable[[Event], None], Optional[str]]]] = defaultdict(list) # ...其他初始化代码... ``` - 移除了内部嵌套的 `__init__` 定义 - 保留单例初始化逻辑 3. **解决变量隐藏问题**: ```python # 在所有异常处理中将变量名从 'e' 改为 'ex' except (ValueError, TypeError, AttributeError) as ex: logger.error(f"事件验证失败: {ex}") except Exception as ex: logger.exception(f"事件验证过程中发生意外错误: {ex}") ``` - 避免与外部作用域的变量名冲突 - 提高代码可读性 4. **修复变量命名规范**: ```python # 使用小写变量名,避免使用保留字 event_obj = Event(...) # 替代可能冲突的 'event' ``` - 在调用代码中建议使用 `event_obj` 替代 `event` - 在类内部方法中,参数名 `event` 是合适的 5. **移除未使用的局部函数**: - 删除了 `__init__` 内部定义的冗余函数 - 清理了不必要的代码结构 ### 修复效果 1. **代码结构更清晰**: - 单例初始化逻辑保持完整 - 事件处理流程更易理解 2. **命名规范统一**: - 所有异常变量使用 `ex` 替代 `e` - 方法参数保持小写规范 3. **消除重复代码**: - 移除重复定义的 `subscribe` 方法 - 保留原始线程安全的实现 4. **保持功能完整**: - 所有原始功能(订阅、发布、ACK机制)保持不变 - 测试套件无需修改即可运行 此修复解决了所有报告的问题,同时保持了事件中心的完整功能和性能特性。
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