• 高并发场景-请求合并(二)揭秘HystrixCollapser-利用Queue和线程池异步实现


    背景

    在互联网的高并发场景下,请求会非常多,但是数据库连接池比较少,或者说需要减少CPU压力,减少处理逻辑的,需要把单个查询,用某些手段,改为批量查询多个后返回。
    如:支付宝中,查询“个人信息”,用户只会触发一次请求,查询自己的信息,但是多个人同时这样做就会产生多次数据库连接。为了减少连接,需要在JAVA服务端进行合并请求,把多个“个人信息”查询接口,合并为批量查询多个“个人信息”接口,然后以个人信息在数据库的id作为Key返回给上游系统或者页面URL等调用方。

    目的

    1. 减少访问数据库的次数
    2. 单位时间内的多个请求,合并为一个请求。让业务逻辑层把单个查询的sql,改为批量查询的sql。或者逻辑里面需要调用redis,那批量逻辑里面就可以用redis的pipeline去实现。
    3. 本次需要使用JDK原生手段来实现请求合并,因为大家不一定会有Hystrix,所以用原生办法实现,并解析HystrixCollapser里面是如何实现的。

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    主要解决手段

    1. SpringCloud的Hystrix的自定义HystrixCollapse和HystrixCommand
    2. SpringCloud的Hystrix注解方式。
    3. 没有服务治理框架时,利用JDK队列、定时任务线程池处理。

    在上一章已经说了第一二种,鉴于有同学没有SpringCloud,所以使用第3种来做请求合并,并一起分析请求合并的原理。

    建议先看第一章,第二章相当于为HystrixCollapser的内部原理描述
    高并发场景-请求合并(一)SpringCloud中Hystrix请求合并

    交互流程

    请求合并-SpringCloud (1).png

    开发

    本章节为利用JDK原生包开发,所以没有SpringCloud那么多东西要配置,编写代码只有一个类。

    1. 创建请求层

    只需要暴露单个查询的接口,业务逻辑层里做请求合并的逻辑。

    @RestController
    public class UserController {
        @Autowired
        private UserBatchWithFutureServiceImpl userBatchWithFutureServiceImpl;
       @RequestMapping(method = RequestMethod.GET,value = "/userbyMergeWithFuture/{id}")
        public User userbyMergeWithFuture(@PathVariable Long id) throws InterruptedException, ExecutionException {
            User user = this.userBatchWithFutureServiceImpl.getUserById(id);
            return user;
        }
    }
    

    2. 请求合并逻辑层

    1. 创建请求合并逻辑入口
    2. 创建阻塞队列,用于累计多个请求参数
    3. 创建CompletableFuture类,为了本条线程阻塞,等批量查询处理完后,异步获取当前id对应的User结果信息。
    4. 执行CompletableFuture.get方法等待异步结果通知。
    @Component
    public class UserBatchWithFutureServiceImpl {
        /** 积攒请求的阻塞队列 */
        private LinkedBlockingDeque<UserQueryDto> requestQueue = new LinkedBlockingDeque<>();
    
        public User getUserById(Long id) throws InterruptedException, ExecutionException {
    
            UserQueryDto userQueryDto = new UserQueryDto();
            userQueryDto.setId(id);
            CompletableFuture<User> completedFuture = new CompletableFuture<>();
            userQueryDto.setCompletedFuture(completedFuture);
    
            requestQueue.add(userQueryDto);
    
            User user = completedFuture.get();
            return user;
        }
    
    

    HystrixCollapser也是利用这种办法来做异步通知的手段,让请求接口主线程在获得真正结果前阻塞等待。

    3. 定时任务

    在相同的类下创建定时任务,利用@PostConstruct让当前类的Bean构造完后执行该方法,生成一个5秒定时任务。
    大家可以设定定时的时间,我为了比较方便测试,而用了5秒。

        /** 线程池数量 */
        private int threadNum = 1;
        /** 定时间隔时长 */
        private long period = 5000;
        @PostConstruct
        public void init() {
            ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(createDeviceMergeNum);
            // 每5秒执行一次
            scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new UserBatchThread(), 0, createDeviceMergePeriod,
                    TimeUnit.MILLISECONDS);
        }
    

    HystrixCollapser的每隔n毫秒就会处理一次执行单个方法转批量方法,也是通过这类来实现的。

    4. 在UserBatchWithFutureServiceImpl 类下创建内部类

    创建内部类为了定时任务执行此逻辑,并且为了代码整洁,不在创建线程池时编写大方法块的代码。

    在内部类里面主要逻辑:

    1. 从存放请求接口参数的requestQueue 队列中,获取所有成员,并放入当此触发任务逻辑的局部变量中
    2. 并且取出关键的请求参数id放入局部变量List中。
    3. 只要获取出变量,则进行批量查询
    4. 最后利用CompletedFuture异步通知并唤醒getUserById方法等待的线程。
    public class UserBatchThread implements Runnable {
    
            @Override
            public void run() {
                List<UserQueryDto> requestQueueTmp = new ArrayList<>();
                // 存放批量查询的入参
                List<Long> requestId = new ArrayList<>();
    
                // 把出请求层放入的消息queue的元素取出来
                int size = requestQueue.size();
                for (int i = 0; i < size; i++) {
                    UserQueryDto request = requestQueue.poll();
                    if (Objects.nonNull(request)) {
                        requestQueueTmp.add(request);
                        requestId.add(request.getId());
                    }
                }
    
                if (!requestId.isEmpty()) {
                    try {
                        List<User> response = getUserBatchById(requestId);
                        Map<Long, User> collect = response.stream().collect(
                                Collectors.toMap(detail -> detail.getId(), Function.identity(), (key1, key2) -> key2));
                        // 通知请求的线程
                        for (UserQueryDto request : requestQueueTmp) {
                            request.getCompletedFuture().complete(collect.get(request.getId()));
                        }
    
                    } catch (Exception e) {
                        // 通知请求的线程-异常
                        requestQueueTmp.forEach(request -> request.getCompletedFuture().obtrudeException(e));
                    }
                }
            }
    
        }
    
        public List<User> getUserBatchById(List<Long> ids) {
            System.out.println("进入批量处理方法" + ids);
            List<User> ps = new ArrayList<>();
            for (Long id : ids) {
                User p = new User();
                p.setId(id);
                p.setUsername("dizang" + id);
                ps.add(p);
            }
            return ps;
        }
    

    请求接口中入队列的元素,就会从这里取出,HystrixCollasper也是利用这种poll方法原子性的获取队列里面元素,不会被定时任务的多次触发而重复的获取,只要满足有至少一个都会做批量查询,所以HystrixCollasper合并请求时,即使n毫秒内只有一个请求,也会去处理。

    测试验证

    1. 同上一章一样触发Swagger-ui页面
    2. 请求两次不同的参数
    3. 结果如下图中,console日志已经输出了两次请求的入参

    output.png

    总结

    到这里相信大家都已经完成了合并请求了。这次没有依赖框架,基于原生做法,利用队列存查询所需的入参,然后利用线程池定时地获取队列的入参,再批量处理,利用线程的Future做异步返回结果。这样我们就理解了SpringCloud的HystrixCollasper的内部流程了。希望能够帮助没有框架的项目,或者公司技术栈不合适的情况下的同学。

    本文Demo

    都在我springcloud的demo里面了,看provider-hystrix-request-merge这个工程下的内容,在UserBatchWithFutureServiceImpl类中。

    https://gitee.com/kelvin-cai/spring-cloud-demo


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/kelvin-cai/p/12793383.html
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