Apache Commons Pipeline 使用学习（一）

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　　本系列源于对commons-pipeline 使用的学习：
　　首先是：翻译官方文档
　　本文是针对使用 Apache Commons Pipeline工作流程框架的基础介绍，本文档目标读者为需要组装现有stages或编写自己的stages的开发人员。该项目提供了一个Java类库旨在提升使用和重用模块化的stage的易用性。
一、Pipeline结构：

• Stages：stages在Pipeline中代表来处理数据所需的逻辑单元。每一个stage代表一个高层次的处理概念：如查找文件，读取文件格式，从数据计算产品，或者将数据写入到数据库。使用工作流架构并且构建处理单元到Stages的主要优点是提升Stages在其他Pipeline的可重用性。
  

 

• Pipeline：一个Pipeline由stages构建而成，这些stages可以将数据传递给后续的stages。上图中箭头所标记的“EMIT”表明一个stage的数据输出被传递到下一个stage。从代码层面看，有一个 EMIT() 方法将数据发送到下一个stage。数据流开始于左侧，在那里有一个标为“FEED”的箭头。FEED通常通过一个配置文件开始一个Pipeline，这点在后面讨论。Stage自己不关心输入的数据是来自FEED或前一阶段的EMIT()。
  

　　Pipeline也可发送相同或不同的数据到不同的分支（branch），使数据沿不同的处理路线流转。
　　

 

• 通过Digester 或者 Spring 配置：有两种方法来配置Pipeline，都是是基于XML的控制文件。其中更简单的方法是使用Digester，Pipeline的最终用户可以修改该配置来满足自己的需求。 Spring框架也被用于配置Pipeline，但是由于他的结构与java编程对象更加接近，使得配置更复杂，同时也更灵活。通过XML配置文件的顺序来控制stage的顺序，以及stage的特殊参数都在该文件中进行设置。这些控制文件还允许以环境遍历的形式设置对所有stage可见全部参数，这种配置的方式使得完全不需要重新编译Java代码即可实现很多改变Pipeline布局和行为的需求。
  

　　本教程将介绍使用Digester配置的pipelines，因为这是比较简单的方法。
 二、Stages使用
　　一个标准的stage都有一个队列来缓存输入的数据对象。当某些stage比其他stage具有不同吞吐量或不规则的处理速度时，排队是一种有效的处理手段，特别是那些数据依赖于网络连接或近线媒体的stage。这个队列并不是stage本身的一部分，而是由stage driver来管理，stage driver负责当数据准备好的时候，将其送入stage。stage将一个数据对象传给下一级stage的时候，它可能在一个队列中排队等待（按顺序接收），直到下一个stage准备好来处理它。通常情况下，每个stage运行一个单独的处理线程。当然，对于一些应用也可以配置pipelines，对于同一个对象一次处理的所以stage运行一个单一的线程，也就是说，除非前一个对象以及完成了所有stage。下一个对象不会开始处理。
　　Stages都继承自抽象类（org.apache.commons.pipeline.stage.BaseStage），有许多现有的stage可以直接使用，以满足各种加工要求。你还可以通过扩展BaseStage或其他现有的stage之一创建自定义的stage。
　　下图展示了各种类性和数量。
　　

 
　　上图中stage说明：

• 通常所有进入一个stage的这些对象是同一类型的。避免在stage的代码中重复的写switch语句去区分对象，可以通过使用分支来隔离不同的对象类型。
  
• 一个数据对象输入stage并不总是产生一个输出对象。
  

•  终端stage不传递（EMIT）任何数据对象。应当避免创建这种类型的阶段，因为他们限制了你建造pipelines时的可能性。 （这很容易做到，将数据传递到下一个阶段只需要一行代码。）
  
• 传递（EMIT）对象到一个以上的后续stage的stage被称为分支stage。
  
• 如果stages传递的对象与他们解释的对象为同一类型的对象，仅仅是做选择条件过滤，被称为过滤stage。
  
• 通常都有读取数据的stage和写数据的stage，他们将数据读入pipeline或者pipeline作为的输出。
  
• 创造一个与传递给他们的不同的对象的stage被称为转换stage。
  

• 传递的（emitted）对象类型没有必要保持一致。
  
• 当碰到分支的时候，进入到不同stage中的对象不必是相同类型的，或有相同的量。注意上图中的“FileReader”stage对于每个到来的文件产生100单元的数据对象，但是通过只有一个边界形状被传递给给了分支。
  

　　其他注意事项（不一定是从上面的图中很明显）：

• 虽然数据被传递道stage是Java对象的方式，但是stage接受到他们往往期待是一个更具体的数据类型，如文件或数据记录。通常对接受的对象进行检查，看它们是否是期望的数据类型的实例，然后在具体工作之前转换为该类性的对象。
  
• 您可以为你的pipeline的每个stage设置 stage driver。他们可以限制队列的大小来控制内存和资源使用。对于有界队列来说，上游stage将阻塞并等待，直到下游stage的队列有足够的空间。
  

StageDriver的作用
　　StageDriver是一个Java接口，他控制将数据提交（feeding）给stage和不同stages之间的通信。因此，stage的生命周期和不同stage之间的相互作用是非常依赖于通过这些stage drivers来控制。这些StageDriver的工厂实现StageDriverFactory接口。在pipeline初始化的时候，StageDrivers是由产生特定类型的StageDriver的工厂类提供。每个stage都会有其自己的 StageDriver的实例，并在pipeline内的不同stage可以使用不同类型的StageDrivers，虽然常见的情况是pipeline中所有stage使用相同类型StageDriver（全部共享相同的StageDriverFactory实现）。
　　下面是一些通用的StageDriver

DedicatedThreadStageDriver	为每一个stage生成一个单独的线程，DedicatedThreadStageDriverFactory()提供
SynchronousStageDriver	这个是非线程的StageDriverSynchronousStageDriverFactory()提供
ThreadPoolStageDriver	使用一个线程池处理输入的对象，ThreadPoolStageDriverFactory()提供

　　本教程将介绍DedicatedThreadStageDriver，因为这是一个很好的通用驱动程序。某些时候你肯希望编写自己的StageDriver实现，这里没有涉及到一个高级的主题。
 
Stage内部解析
　　如果你需要编写自己的stage，本节给出了一些为了实现Stage接口你需要了解的方法的概述。
　　stage本身定义org.apache.commons.pipeline.Stage接口，它具有下列方法：

Stage Interface Methods
init(StageContext)	关联stage和environment。在生命周期中运行一次。
preprocess()	做任何必要的设置。在生命周期中运行一次。
process(Object)	处理数据对象和传递结果到下一stage。跑N次，为每一个传递到其中的对象运行一次。
postprocess()	处理汇总数据等，在生命周期中运行一次。
release()	清理该stage持有的资源。在生命周期中运行一次。

　　一个可用的抽象类为org.apache.commons.pipeline.BaseStage，许多其它的stage都是从来衍生出来的。你可以扩展这个类或者在BaseStage之上建造的其他stage。它提供了stage接口的所有方法的无操作实现。您可以按照需求重写这些方法。对于简单的处理，你可能并不需要重写init（StageContext）,postprocess(), nor release()方法 。你几乎只需要提供自己的process（Object）方法。从软件设计的角度来看，认为反转控制的，因为你不是在写一个自定义的主程序来调用标准的子程序，而是，写自定义的子程序通过一个标准的主程序调用。
      BaseStage提供了一个emit(Object obj)方法和提交到分支的emit(String branch, Object obj) 方法来传递对象到下一个stage。因此，通常会在process()方法的结束的附近调用EMIT（）。终端stage不调用EMIT（），所以没有对象被传递。这也很容易改变，通过添加EMIT（）的代码,终端stage变成一个普通的stage。注意，一个stage提交一个数据对象没有后续stage使用它,这样提交的对象只是没有使用而已并没有什么坏处。有时EMIT（）方法在postprocess中调用。当处理缓存，或输入和输出对象的汇总，则process（）方法通常仅仅存储进入对象的信息，postprocess（）完成了工作之后并提交一个新的对象。
　　接下一篇：Apache Commons Pipeline 使用学习（二）