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詳解Spring Cloud中Hystrix的請(qǐng)求合并

 更新時(shí)間:2018年05月21日 11:52:12   作者:_江南一點(diǎn)雨  
這篇文章主要介紹了詳解Spring Cloud中Hystrix的請(qǐng)求合并,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

在微服務(wù)架構(gòu)中,我們將一個(gè)項(xiàng)目拆分成很多個(gè)獨(dú)立的模塊,這些獨(dú)立的模塊通過(guò)遠(yuǎn)程調(diào)用來(lái)互相配合工作,但是,在高并發(fā)情況下,通信次數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致總的通信時(shí)間增加,同時(shí),線程池的資源也是有限的,高并發(fā)環(huán)境會(huì)導(dǎo)致有大量的線程處于等待狀態(tài),進(jìn)而導(dǎo)致響應(yīng)延遲,為了解決這些問(wèn)題,我們需要來(lái)了解Hystrix的請(qǐng)求合并。

Hystrix中的請(qǐng)求合并,就是利用一個(gè)合并處理器,將對(duì)同一個(gè)服務(wù)發(fā)起的連續(xù)請(qǐng)求合并成一個(gè)請(qǐng)求進(jìn)行處理(這些連續(xù)請(qǐng)求的時(shí)間窗默認(rèn)為10ms),在這個(gè)過(guò)程中涉及到的一個(gè)核心類就是HystrixCollapser,OK,接下來(lái)我們就來(lái)看看如何實(shí)現(xiàn)Hystrix的請(qǐng)求合并。

服務(wù)提供者接口

我需在在服務(wù)提供者中提供兩個(gè)接口供服務(wù)消費(fèi)者調(diào)用,如下:

@RequestMapping("/getbook6")
public List<Book> book6(String ids) {
 System.out.println("ids>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>" + ids);
 ArrayList<Book> books = new ArrayList<>();
 books.add(new Book("《李自成》", 55, "姚雪垠", "人民文學(xué)出版社"));
 books.add(new Book("中國(guó)文學(xué)簡(jiǎn)史", 33, "林庚", "清華大學(xué)出版社"));
 books.add(new Book("文學(xué)改良芻議", 33, "胡適", "無(wú)"));
 books.add(new Book("ids", 22, "helloworld", "haha"));
 return books;
}

@RequestMapping("/getbook6/{id}")
public Book book61(@PathVariable Integer id) {
 Book book = new Book("《李自成》2", 55, "姚雪垠2", "人民文學(xué)出版社2");
 return book;
}

第一個(gè)接口是一個(gè)批處理接口,第二個(gè)接口是一個(gè)處理單個(gè)請(qǐng)求的接口。在批處理接口中,服務(wù)消費(fèi)者傳來(lái)的ids參數(shù)格式是1,2,3,4…這種格式,正常情況下我們需要根據(jù)ids查詢到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),然后組裝成一個(gè)集合返回,我這里為了處理方便,不管什么樣的請(qǐng)求統(tǒng)統(tǒng)都返回一樣的數(shù)據(jù)集;處理單個(gè)請(qǐng)求的接口就比較簡(jiǎn)單了,不再贅述。

服務(wù)消費(fèi)者

OK,服務(wù)提供者處理好之后,接下來(lái)我們來(lái)看看服務(wù)消費(fèi)者要怎么處理。

BookService

首先在BookService中添加兩個(gè)方法用來(lái)調(diào)用服務(wù)提供者提供的接口,如下:

public Book test8(Long id) {
 return restTemplate.getForObject("http://HELLO-SERVICE/getbook6/{1}", Book.class, id);
}

public List<Book> test9(List<Long> ids) {
 System.out.println("test9---------"+ids+"Thread.currentThread().getName():" + Thread.currentThread().getName());
 Book[] books = restTemplate.getForObject("http://HELLO-SERVICE/getbook6?ids={1}", Book[].class, StringUtils.join(ids, ","));
 return Arrays.asList(books);
}

test8用來(lái)調(diào)用提供單個(gè)id的接口,test9用來(lái)調(diào)用批處理的接口,在test9中,我將test9執(zhí)行時(shí)所處的線程打印出來(lái),方便我們觀察執(zhí)行結(jié)果,另外,在RestTemplate中,如果返回值是一個(gè)集合,我們得先用一個(gè)數(shù)組接收,然后再轉(zhuǎn)為集合(或許也有其他辦法,小伙伴們有更好的建議可以提)。

BookBatchCommand

OK,BookService中的方法準(zhǔn)備好了后,我們就可以來(lái)創(chuàng)建一個(gè)BookBatchCommand,這是一個(gè)批處理命令,如下:

public class BookBatchCommand extends HystrixCommand<List<Book>> {
 private List<Long> ids;
 private BookService bookService;

 public BookBatchCommand(List<Long> ids, BookService bookService) {
  super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("CollapsingGroup"))
    .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("CollapsingKey")));
  this.ids = ids;
  this.bookService = bookService;
 }

 @Override
 protected List<Book> run() throws Exception {
  return bookService.test9(ids);
 }
}

這個(gè)類實(shí)際上和我們?cè)谏掀┛椭薪榻B的類差不多,都是繼承自HystrixCommand,用來(lái)處理合并之后的請(qǐng)求,在run方法中調(diào)用BookService中的test9方法。

BookCollapseCommand

接下來(lái)我們需要?jiǎng)?chuàng)建BookCollapseCommand繼承自HystrixCollapser來(lái)實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求合并。如下:

public class BookCollapseCommand extends HystrixCollapser<List<Book>, Book, Long> {
 private BookService bookService;
 private Long id;

 public BookCollapseCommand(BookService bookService, Long id) {
  super(Setter.withCollapserKey(HystrixCollapserKey.Factory.asKey("bookCollapseCommand")).andCollapserPropertiesDefaults(HystrixCollapserProperties.Setter().withTimerDelayInMilliseconds(100)));
  this.bookService = bookService;
  this.id = id;
 }

 @Override
 public Long getRequestArgument() {
  return id;
 }

 @Override
 protected HystrixCommand<List<Book>> createCommand(Collection<CollapsedRequest<Book, Long>> collapsedRequests) {
  List<Long> ids = new ArrayList<>(collapsedRequests.size());
  ids.addAll(collapsedRequests.stream().map(CollapsedRequest::getArgument).collect(Collectors.toList()));
  BookBatchCommand bookBatchCommand = new BookBatchCommand(ids, bookService);
  return bookBatchCommand;
 }

 @Override
 protected void mapResponseToRequests(List<Book> batchResponse, Collection<CollapsedRequest<Book, Long>> collapsedRequests) {
  System.out.println("mapResponseToRequests");
  int count = 0;
  for (CollapsedRequest<Book, Long> collapsedRequest : collapsedRequests) {
   Book book = batchResponse.get(count++);
   collapsedRequest.setResponse(book);
  }
 }
}

關(guān)于這個(gè)類,我說(shuō)如下幾點(diǎn):

1.首先在構(gòu)造方法中,我們?cè)O(shè)置了請(qǐng)求時(shí)間窗為100ms,即請(qǐng)求時(shí)間間隔在100ms之內(nèi)的請(qǐng)求會(huì)被合并為一個(gè)請(qǐng)求。

2.createCommand方法主要用來(lái)合并請(qǐng)求,在這里獲取到各個(gè)單個(gè)請(qǐng)求的id,將這些單個(gè)的id放到一個(gè)集合中,然后再創(chuàng)建出一個(gè)BookBatchCommand對(duì)象,用該對(duì)象去發(fā)起一個(gè)批量請(qǐng)求。

3.mapResponseToRequests方法主要用來(lái)為每個(gè)請(qǐng)求設(shè)置請(qǐng)求結(jié)果。該方法的第一個(gè)參數(shù)batchResponse表示批處理請(qǐng)求的結(jié)果,第二個(gè)參數(shù)collapsedRequests則代表了每一個(gè)被合并的請(qǐng)求,然后我們通過(guò)遍歷batchResponse來(lái)為collapsedRequests設(shè)置請(qǐng)求結(jié)果。

OK,所有的這些操作完成后,我們就可以來(lái)測(cè)試?yán)病?/p>

測(cè)試

我們?cè)诜?wù)消費(fèi)者端創(chuàng)建訪問(wèn)接口,來(lái)測(cè)試合并請(qǐng)求,測(cè)試接口如下:

@RequestMapping("/test7")
@ResponseBody
public void test7() throws ExecutionException, InterruptedException {
 HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
 BookCollapseCommand bc1 = new BookCollapseCommand(bookService, 1l);
 BookCollapseCommand bc2 = new BookCollapseCommand(bookService, 2l);
 BookCollapseCommand bc3 = new BookCollapseCommand(bookService, 3l);
 BookCollapseCommand bc4 = new BookCollapseCommand(bookService, 4l);
 Future<Book> q1 = bc1.queue();
 Future<Book> q2 = bc2.queue();
 Future<Book> q3 = bc3.queue();
 Book book1 = q1.get();
 Book book2 = q2.get();
 Book book3 = q3.get();
 Thread.sleep(3000);
 Future<Book> q4 = bc4.queue();
 Book book4 = q4.get();
 System.out.println("book1>>>"+book1);
 System.out.println("book2>>>"+book2);
 System.out.println("book3>>>"+book3);
 System.out.println("book4>>>"+book4);
 context.close();
}

關(guān)于這個(gè)測(cè)試接口我說(shuō)如下兩點(diǎn):

1.首先要初始化HystrixRequestContext

2.創(chuàng)建BookCollapseCommand類的實(shí)例來(lái)發(fā)起請(qǐng)求,先發(fā)送3個(gè)請(qǐng)求,然后睡眠3秒鐘,再發(fā)起1個(gè)請(qǐng)求,這樣,前3個(gè)請(qǐng)求就會(huì)被合并為一個(gè)請(qǐng)求,第四個(gè)請(qǐng)求因?yàn)殚g隔的時(shí)間比較久,所以不會(huì)被合并,而是單獨(dú)創(chuàng)建一個(gè)線程去處理。
OK,我們來(lái)看看執(zhí)行結(jié)果,如下:

通過(guò)注解實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求合并

OK,上面這種請(qǐng)求合并方式寫(xiě)起來(lái)稍微有一點(diǎn)麻煩,我們可以使用注解來(lái)更優(yōu)雅的實(shí)現(xiàn)這一功能。首先在BookService中添加兩個(gè)方法,如下:

@HystrixCollapser(batchMethod = "test11",collapserProperties = {@HystrixProperty(name ="timerDelayInMilliseconds",value = "100")})
public Future<Book> test10(Long id) {
 return null;
}

@HystrixCommand
public List<Book> test11(List<Long> ids) {
 System.out.println("test9---------"+ids+"Thread.currentThread().getName():" + Thread.currentThread().getName());
 Book[] books = restTemplate.getForObject("http://HELLO-SERVICE/getbook6?ids={1}", Book[].class, StringUtils.join(ids, ","));
 return Arrays.asList(books);
}

在test10方法上添加@HystrixCollapser注解實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求合并,用batchMethod屬性指明請(qǐng)求合并后的處理方法,collapserProperties屬性指定其他屬性。

OK,在BookService中寫(xiě)好之后,直接調(diào)用就可以了,如下:

@RequestMapping("/test8")
@ResponseBody
public void test8() throws ExecutionException, InterruptedException {
 HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
 Future<Book> f1 = bookService.test10(1l);
 Future<Book> f2 = bookService.test10(2l);
 Future<Book> f3 = bookService.test10(3l);
 Book b1 = f1.get();
 Book b2 = f2.get();
 Book b3 = f3.get();
 Thread.sleep(3000);
 Future<Book> f4 = bookService.test10(4l);
 Book b4 = f4.get();
 System.out.println("b1>>>"+b1);
 System.out.println("b2>>>"+b2);
 System.out.println("b3>>>"+b3);
 System.out.println("b4>>>"+b4);
 context.close();
}

和前面的一樣,前三個(gè)請(qǐng)求會(huì)進(jìn)行合并,第四個(gè)請(qǐng)求會(huì)單獨(dú)執(zhí)行,OK,執(zhí)行結(jié)果如下:

總結(jié)

請(qǐng)求合并的優(yōu)點(diǎn)小伙伴們已經(jīng)看到了,多個(gè)請(qǐng)求被合并為一個(gè)請(qǐng)求進(jìn)行一次性處理,可以有效節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬和線程池資源,但是,有優(yōu)點(diǎn)必然也有缺點(diǎn),設(shè)置請(qǐng)求合并之后,本來(lái)一個(gè)請(qǐng)求可能5ms就搞定了,但是現(xiàn)在必須再等10ms看看還有沒(méi)有其他的請(qǐng)求一起的,這樣一個(gè)請(qǐng)求的耗時(shí)就從5ms增加到15ms了,不過(guò),如果我們要發(fā)起的命令本身就是一個(gè)高延遲的命令,那么這個(gè)時(shí)候就可以使用請(qǐng)求合并了,因?yàn)檫@個(gè)時(shí)候時(shí)間窗的時(shí)間消耗就顯得微不足道了,另外高并發(fā)也是請(qǐng)求合并的一個(gè)非常重要的場(chǎng)景。

Ok,我們的請(qǐng)求合并就說(shuō)到這里,有問(wèn)題歡迎小伙伴們留言討論。希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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