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本文创意来自一次业务需求，这次需要接入一个第三方外部服务。由于这个服务只提供异步 API，为了不影响现有系统同步处理的方式，接入该外部服务时，应用对外屏蔽这种差异，内部实现异步请求同步。
全文摘要：
现有一个系统，整体架构如下所示:
这是一个很常见的同步设计方案，上游系统需要等待下游系统接口返回调用结果。
现在需要接入另外一个第三方服务 B，该服务与服务 A 最大区别在于，这是一个异步 API。调用之后，仅仅返回受理成功，处理结果后续通过异步通知返回。
接入之后，整体架构如下所示：
由于网络隔离策略，通知接收程序与通信服务需要单独分开部署。若没此要求，可以将通信服务 B 与通知接收程序合并成一个应用。
另外图中所有应用采用双节点部署。
为了不影响 OpenAPI 上游系统同步处理逻辑，通信服务 B 调用第三方服务之后，不能立刻返回，需要等待结果通知，拿到具体返回结果。这就需要通信服务 B 内部将异步转为同步。
这就是一个典型的异步转同步问题，整个过程涉及两个问题。
问题 1 的解决方案参考了 Dubbo 设计思路。
我们在使用 Dubbo 调用远程服务时，默认情况下，这是一种阻塞式调用方式，即 Consumer 端代码一直阻塞等待，直到 Provider 端返回为止。
由于 Dubbo 底层基于 Netty 发送网络请求，这其是一个异步的过程。为了让业务线程能同步等待，这个过程就需要将异步转为同步。
Dubbo 发起远程调用代码位于 DubboInvoker#doInvoke：
Dubbo 版本为：2.6.X 版本。2,7.X 重构
DefaultFuture，但是本质原理还是一样。
默认情况下，Dubbo 支持同步调用方式，这里将会创建 DefaultFuture 对象。
这里有个非常重要逻辑，每个请求生成一个唯一 ID，然后将 ID 与 DefaultFuture 映射关系，存入 Map 中。
这个请求 ID 在之所以这么重要，是因为消费者并发调用服务发送请求，同时将会有多个业务线程进入阻塞。当收到响应之后，我们需要唤醒正确的等待线程，并将处理结果返回。
通过 ID 这个唯一映射的关系，很自然可以找到其对应 DefaultFuture，唤醒其对应的业务线程。
来源：Dubbo 官网
业务线程调用 DefaultFuture#get方法进入阻塞。这段代码比较简单，通过调用 Condition#await 阻塞线层。
当消费者接收到服务提供者的返回结果，将会调用 DefaultFuture#received 方法。
通过响应对象中的唯一 ID，找到其对应 DefaultFuture 对象，从而将结果设置 DefaultFuture 对象中，然后唤醒的相应的业务线程。
这里实际有个优化点，使用 done#signalAll 代替 done#signal。使用 condition 等待通知机制的时候需要注意这一点。
正常情况下，当消费者接收到响应之后，将会从 FUTURES 这个 Map 移除 DefaultFuture 。
但是在异常情况下，服务提供者若处理缓慢，不能及时返回响应结果，消费者业务线程将会因为超时苏醒。这种情况下 FUTURES 积压了无效 DefaultFuture 对象。如果不及时清理，极端情况下，将会发生 OOM 。
DefaultFuture 内部将会开启一个异步线程，定时轮询 FUTURES 判断 DefaultFuture 超时时间，及时清理已经无效（超时）的 DefaultFuture。
根据 Dubbo 解决思路，问题 1 解决办法就比较简单了。具体流程如下：
Map 存储对应关系，并使业务线程阻塞等待这个设计过程需要注意设置合理的超时时间，这个超时时间需要考虑远程服务调用耗时，可以参考如下公式：
1业务线程等待时间=通信服务 B 接口的超时时间 - 调用第三方服务 B 接口消耗时间这里就不贴出具体的代码，详细代码参考 Dubbo DefaultFuture。
接下来重点看下通知服务如何将结果转发给正确的通信服务 B 的节点。这里想到两种方案：
通信服务 B 使用 SocketServer 构建一个服务接收程序，当通知接收程序收到第三方服务 B 通知时，通过 Socket 将结果转发给通信服务 B。
整个系统架构如下所示：
由于生产服务双节点部署，通知接收程序就不能写死转发地址。这里我们将请求 ID 与通信服务 B socket 服务地址关系存入 Redis 中，然后通知接收程序通过 ID 找到正确的地址。
这个方案说实话有点复杂。
第一 SocketServer 编码难度较大，编写一个高效 SocketServer 就比较难，一不小心可能产生各种 Bug。
第二通信服务 B 服务地址配置在配置文件中，由于两个节点地址不同，这就导致同一应用存在不同配置。这对于后面维护就很不友好。
第三额外引入 Redis 依赖，系统复杂度变高。
相对 SocketServer 方案，MQ 方案相对简单，这里采用 MQ 广播消费的方式，架构如图所示：
通知接收程序收到异步通知之后，直接将结果发送到 MQ。
通信服务 B 开启广播消费模式，拉取 MQ 消息。
通信服务 B_1 拉取消息，通过请求 ID 映射关系，没找到内部等待的线程，知道这不是自己的等待消息，于是 B_1 直接丢弃即可。
通信服务 B_2 拉取消息，通过请求 ID 映射关系，顺利找到正在等待的线程，然后可以唤醒等待线程，返回最后的结果。
对比 SocketServer 方案，MQ 方案整体流程比较简单，编程难度低，也没用存在特殊的配置。
不过这个方案十分依赖 MQ 消息实时性，若 MQ 消息投递延迟很高，这就会导致通信服务 B 业务线程超时苏醒，业务异常返回。
这里我们选择使用 RocketMQ，长轮询 Pull 方式，可保证消息非常实时，
综上，这里采用 MQ 的方案。
异步转同步我们需要解决同步阻塞，以及如何唤醒的问题。
阻塞/唤醒可以分别使用 Condition#await/signalAll。不过这个过程我们需要生成一个唯一请求 ID，并且保存这个 ID 与业务线程映射关系。后续等到结果返回我们才能通过唯一 ID 唤醒正确等待线程。
只要了解上面几点，异步转同步的问题就就可以迎刃而解。
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