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深入执行引擎：Run Executor的设计

执行引擎是整个系统的心脏。bella-assistants项目在兼容OpenAI Assistants API的基础上，设计了一套高度优化的执行引擎架构。本文将深入剖析Run Executor的全链路设计，揭示其如何通过精巧的分层架构、并发控制和性能优化，实现了高效、可靠的AI对话执行能力。

全链路生命周期​

一次 Run 的端到端链路自上而下如下所示：

关键代码入口：

  • 创建接口：RunController.createRun()、ThreadController.createThreadAndRun()、ResponseController.createResponses()。
  • 执行入口：RunExecutor.startRun()/startResponseRun() → executeRun() → executeLoop()（文件：api/src/main/java/com/ke/assistant/core/run/RunExecutor.java）。
  • 计划器：Planner.nextStep()（core/plan/Planner.java）。
  • 模型流式：ChatService.chat()（core/ai/ChatService.java）。
  • 工具执行：ToolExecutor.run()/loop()（core/tools/ToolExecutor.java）。
  • 消息流式：MessageExecutor 与 ResponseMessageExecutor（core/run/*.java）。
  • 状态持久化：RunStateManager（core/run/RunStateManager.java）。

执行状态机设计（queued → in_progress → requires_action → completed）​

状态枚举与事件映射：RunStatus（core/run/RunStatus.java）。

  • QUEUED → IN_PROGRESS → REQUIRES_ACTION/COMPLETED/FAILED/CANCELLING → CANCELLED 或 EXPIRED。
  • 对应 SSE 事件：StreamEvent.THREAD_RUN_* / THREAD_RUN_STEP_*。

状态迁移落地：RunStateManager 负责 DB 加锁/校验与变更：

  • toInProgress()：校验 message_creation 与 run_step 均为 in_progress，成功后缓存执行中的 context，并注册到 ServiceMesh（用于跨实例取消）。
  • startToolCalls()：创建 tool_calls 类型的 run_step 为 in_progress，并 context.signalToolCall() 唤醒工具执行线程。
  • finishMessageCreation()/finishToolCall()：落库 usage、step_details、错误信息等；当工具全部完成（或失败）后触发 context.signalRunner() 继续主循环。
  • toRequiresAction()/submitRequiredAction()：当存在外部工具（无服务器端 Handler）时，构造 RequiredAction 并挂到 run；外部提交后将 run 返回到 QUEUED 以继续后续轮次。
  • 终止态：toCompleted()/toFailed()/toCanceled()/toExpired()。

执行器的分层架构与协作​

  • RunExecutor（主控制器）：RunExecutor.executeRun() + executeLoop() 控制一次 Run 的生命周期与循环调度，选择消息执行器（MessageExecutor vs ResponseMessageExecutor），以及启动工具执行器（ToolExecutor.start(...)）。
  • Planner（规划执行器）：Planner.nextStep() 负责：
    • 终止/异常/超时/外部输入等快速分支；
    • 构建聊天上下文 buildChatMessages() 与工具列表 buildChatTools()；
    • 决策 LLM_CALL 或 WAIT_FOR_TOOL/COMPLETE。
  • AIExecutor（模型调用执行器）：由 ChatService.chat() 承担，组装 ChatCompletionRequest 并启用 stream=true，将 ChatCompletionChunk 逐条 context.publish(...) 给消息执行器消费；内建带指数风格的有限重试逻辑。
  • ToolExecutor（工具执行器）：独立线程等待 context.toolCallAwait()，被唤醒后并发执行可服务端处理的工具；必要时通过 ToolOutputChannel.start(context) 开启工具输出串行通道。
  • MessageExecutor/ResponseMessageExecutor（消息处理执行器）：
    • Assistant API 路径：MessageExecutor 将 Token/推理流与工具调用事件转换为 OpenAI Assistants SSE 事件（THREAD_MESSAGE_DELTA、THREAD_RUN_STEP_DELTA 等），并负责在 [LLM_DONE]/[TOOL_DONE] 时调用 RunStateManager 收尾。
    • Response API 路径：ResponseMessageExecutor 将 Token/推理/函数调用/工具输出映射为 Response API 的 BaseStreamEvent 序列，使用 sequenceNumber/outputIndex/itemId 明确顺序与边界，并在运行停止时汇总 Response 返回。
  • ExecutionContext（协作枢纽）：跨执行器共享的状态与同步原语（ReentrantLock + Condition），包含：
    • 发送队列 senderQueue、工具任务 currentToolTasks、结果 currentToolResults、元数据 currentMetaData；
    • 条件等待/唤醒：runnerAwait()/signalRunner()、toolCallAwait()/signalToolCall()；
    • 输出串行标识：currentOutputToolCallId；
    • 运行参数、文件映射、模型特性与配额统计等。
  • RunStateManager（状态与持久化）：以 DB 为真值源，处理 run 与 run_step 的状态迁移、usage、step_details、required_action 与 message 内容的最终一致性更新。

工具并发执行的顺序保证​

工具依赖与调度​

  • 工具产生：LLM 流式返回 ChatToolCall 时由 MessageExecutor/ResponseMessageExecutor 调用 ExecutionContext.addToolCallTask() 收集，必要时生成 currentToolCallStepId 并发出 THREAD_RUN_STEP_CREATED/DELTA。
  • 工具分类：ToolExecutor 将工具分为两类：
    • 服务器端可执行（存在 ToolHandler，且非 definitionHandler）→ 并发执行。
    • 不可在服务端执行（definitionHandler (比如 response api的custom tool和local shell tool) 或无 Handler）→ 汇总到 RequiredAction，返回客户端提交。

并行工具组与异步编排​

  • 编排核心：ToolExecutor.loop() 将一批 ChatToolCall 转换为 ToolCall，对有 Handler 的任务使用 TaskExecutor.supplyCaller(...) 提交到 caller 线程池并返回 CompletableFuture；CompletableFuture.allOf(...).join() 等待本批内部工具全部完成。
  • 结果聚合：每个工具完成后调用 RunStateManager.finishToolCall() 将 ToolCall 附加到当前 run_step.step_details.tool_calls，并在全部完成后推进 run_step 为 completed（或 failed）。

执行顺序与结果顺序的解耦​

  • 执行并发：多个工具在 caller 池中并发执行，互不阻塞。
  • 输出串行：为保证客户端观感与一致性，输出通过 ToolOutputChannel 串行化：
    • ExecutionContext.currentOutputToolCallId 指定当前允许输出的 tool_call_id。
    • ToolOutputChannel（core/tools/ToolOutputChannel.java）在内部缓存不同 tool_call_id 的产出，按“当前指定 ID 优先，其它等待”的策略，逐条 context.publish(...)。
    • 工具完成后，MessageExecutor 消费 [TOOL_DONE] 并执行 context.finishToolCallOutput() 清空当前输出 ID，释放下一个工具的输出资格。
  • Response API 模式：ResponseMessageExecutor 将工具输出转换为 BaseStreamEvent 序列，使用全局 sequenceNumber、outputIndex 与 itemId 显式标注顺序，同样与真实执行完成先后解耦。

结果聚合与排序​

  • 聚合容器：ExecutionContext.currentToolResults（CopyOnWriteArrayList）。
  • 持久化：RunStateManager.finishToolCall() 以当前收集顺序写入 StepDetails.toolCalls 后持久化。
  • 备注：当前实现未对工具结果按 index 或 id 显式排序；如需更稳定的顺序，可在写入 StepDetails 前按 ToolCall.index 排序（建议见文末）。

性能优化技术点​

  • 线程池隔离（core/TaskExecutor.java）：
    • runner（Run 主循环）100–500，SynchronousQueue，避免排队滞留，满时拒绝, 请求失败；
    • executor（消息/工具执行器）200–1100，SynchronousQueue，隔离与削峰，满时拒绝, 请求失败；
    • caller（工具实际执行与输出发送）100–1000，ArrayBlockingQueue(1000, fair=true)，避免同批工具出现一个执行完成，另一个还在等待待情况。且通过公平队列确保执行过程中的工具执行顺序，可在线程池排队时减少client端的响应延迟。
    • RepoContext 跨线程透传，提交即捕获、执行即附着，保证 DB 上下文一致性。
  • 流式传输：
    • Assistant API：MessageExecutor.send*() 将增量内容/推理/图片等封装为 THREAD_MESSAGE_DELTA 等 SSE 事件，首包通过 sendFirstMessage() 补发 thread.run.step.created/in_progress 与空内容 thread.message.* 的就绪事件。
    • Response API：ResponseMessageExecutor 精准维护 sequenceNumber/outputIndex/contentIndex，保证事件边界与顺序确定性；最终收敛为 ResponseCompletedEvent/Failed/Incomplete。
  • 可靠性：
    • LLM 调用重试：ChatService.tryStreamChat() 对 499/429/5xx（非 503）开启有限重试；
    • 过期/最大步数：AssistantProperties 注入到 ExecutionContext.expiredAt/maxSteps，由 Planner 快速裁决 EXPIRED 或 ERROR；
    • 取消：RunStateManager 将运行中 context 缓存到 processingCache，通过 ServiceMesh 事件触发 ExecutionContext.cancel()。

关键代码索引（便于交叉阅读）​

  • core/run/RunExecutor.java：主循环、执行器启动、上下文构建。
  • core/plan/Planner.java：计划决策、上下文构建、工具清单。
  • core/ai/ChatService.java：LLM 流式与重试。
  • core/run/MessageExecutor.java：Assistant API SSE 输出、工具事件转发。
  • core/run/ResponseMessageExecutor.java：Response API 流式事件编排。
  • core/tools/ToolExecutor.java：工具并发、结果聚合与 RequiredAction。
  • core/tools/ToolOutputChannel.java：工具输出串行通道。
  • core/run/ExecutionContext.java：共享状态与同步原语。
  • core/run/RunStateManager.java：状态机与 DB 落地。
  • core/TaskExecutor.java：线程池隔离与 RepoContext 透传。

总结​

当前实现以 RunExecutor 为中枢，借助 Planner 决策与 ExecutionContext 协调，将“模型流式”“工具并发”“SSE 输出”“DB 状态机”解耦到独立执行器与线程池中，实现了高并发下的可控顺序与稳定落库。未来可在资源分级限流与观测性方面进一步增强。