<p><strong>1. Multi-Engine介绍</strong> <strong>1.1 multi-engine是什么</strong></p>    <p>Multi-engine是分布式多任务并行处理的基础组件：可通过Java注解对原有业务代码几乎无侵入地实现并行化，由multi-task、multi-engine、cluster-support三个独立可插拔的组件组成。各组件一起组合使用，也可根据所需feature独立使用其中的一两个组件。</p>    <p>该组件设计初衷是：为传统业务代码提供单机或集群并行处理的利器。应用方无需关心线程、锁、资源、通信、分布式故障等问题。而将工作重心更多地关注业务开发即可。遵循Amdahl加速定律，改善提升系统的处理效率，降低响应延迟。</p>    <p>Multi-engine可理解为与业务无关的单机或分布式计算模型封装，为“多任务处理引擎”。是一个轻量级的并行处理组件。重点应用场景为传统web或cron代码的单机或集群化并行计算，不解决T级别海量数据处理或弹性分布式数据集等问题（后者有更好的工具支持，如spark、hadoop等）。</p>    <p><strong>1.2 multi-engine功能概述</strong></p>    <p>1、multi-task组件 Multi-task组件为基础组件，提供单机多线程的并行处理模型，并预留用户自定义扩展接口。该组件封装了task定义的方式（接口或注解）、单机同构并行计算或异构计算等。作为容器持有了用户标注的可并行处理的task。该组件可独立使用，提供单机多任务处理的能力。</p>    <p>2、multi-engine组件 Multi-engine组件是multi-task的功能扩展，为分布式版的multi-task组件。组件接口及计算模型与multi-task一致，应用时选用对应的并行池化执行组件即可。该组件结合multi-task组件，开箱即用：实现分布式并行处理（无需其它协调设施或db存储）。组件通过heartbeat和gossip协议，sync集群信息。</p>    <p>3、cluster-support组件 Cluster-support组件是multi-engine的功能扩展，为multi-engine提供第三方元信息管理支持。可替代multi-engine原生的gossip信息同步。Cluster-support默认的分布式元信息管理是由Zookeeper实现的，用户也可自定义其它实现方式。以上3个组件一起使用时，需配置元信息管理的Zookeeper集群。</p>    <p>以上3个组件为预实现的组件，设计思路为可插拔、插件化支持。用户也可根据需求扩展已有组件。</p>    <p><strong>2. 设计架构 </strong></p>    <p>广义上的Multi-Engine采用插件化的设计，由multi-task、multi-engine、cluster-support三个组件构成。各组件对应主要职责划分如下：</p>    <p>以上组件有3种使用方式：</p>    <p>Only multi-task：实现单机多线程版本的多任务并行处理。</p>    <p>Multi-task + Multi-engine: 无需其它设施，实现分布式多任务并行处理。</p>    <p>Multi-task + Multi-engine + Cluster-support: 实现Zookeeper方式协调的分布式多任务并行处理，需提供Zookeeper集群。</p>    <p>通信协议层，组件为了尽量减少网络开销，降低协议头负载，自定义了一套字节传输协议，packHead+protostuff/protobuf/json。同时也支持NsHead协议，或扩展定制其它协议。</p>    <p>框架的设计初衷是，尽量不改变用户的编程习惯（少侵入），使得用户轻松开发并行化的业务代码，提升改善系统的性能。</p>    <p>3. 使用方式&源码Multi-Task（单机并行）或Multi-Engine（分布式并行）的使用方式和源码，可在github上查阅： <a href="/misc/goto?guid=4959713499209514296" rel="nofollow,noindex">https://github.com/wangchongjie/multi-task</a></p>    <p> </p>    <p>来自：http://www.iteye.com/news/31827-parallel-Task-Java-framework</p>    <p> </p>