Spring Cloud中Hystrix的请求合并方法

本篇内容介绍了“Spring Cloud中Hystrix的请求合并方法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

服务提供者接口

我需在在服务提供者中提供两个接口供服务消费者调用，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", "人民文学出版社"));    books.add(new Book("中国文学简史", 33, "林庚", "清华大学出版社"));    books.add(new Book("文学改良刍议", 33, "胡适", "无"));    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", "人民文学出版社2");    return book;}

第一个接口是一个批处理接口，第二个接口是一个处理单个请求的接口。在批处理接口中，服务消费者传来的ids参数格式是1,2,3,4…这种格式，正常情况下我们需要根据ids查询到对应的数据，然后组装成一个集合返回，我这里为了处理方便，不管什么样的请求统统都返回一样的数据集；处理单个请求的接口就比较简单了，不再赘述。

服务消费者

OK，服务提供者处理好之后，接下来我们来看看服务消费者要怎么处理。

BookService

首先在BookService中添加两个方法用来调用服务提供者提供的接口，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用来调用提供单个id的接口，test9用来调用批处理的接口，在test9中，我将test9执行时所处的线程打印出来，方便我们观察执行结果，另外，在RestTemplate中，如果返回值是一个集合，我们得先用一个数组接收，然后再转为集合（或许也有其他办法，小伙伴们有更好的建议可以提）。

BookBatchCommand

OK，BookService中的方法准备好了后，我们就可以来创建一个BookBatchCommand，这是一个批处理命令，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);    }}

这个类实际上和我们在上篇博客中介绍的类差不多，都是继承自HystrixCommand，用来处理合并之后的请求，在run方法中调用BookService中的test9方法。

BookCollapseCommand

接下来我们需要创建BookCollapseCommand继承自HystrixCollapser来实现请求合并。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);        }    }}

关于这个类，我说如下几点：

首先在构造方法中，我们设置了请求时间窗为100ms，即请求时间间隔在100ms之内的请求会被合并为一个请求。
2.createCommand方法主要用来合并请求，在这里获取到各个单个请求的id，将这些单个的id放到一个集合中，然后再创建出一个BookBatchCommand对象，用该对象去发起一个批量请求。
3.mapResponseToRequests方法主要用来为每个请求设置请求结果。该方法的第一个参数batchResponse表示批处理请求的结果，第二个参数collapsedRequests则代表了每一个被合并的请求，然后我们通过遍历batchResponse来为collapsedRequests设置请求结果。

OK，所有的这些操作完成后，我们就可以来测试啦。

测试

我们在服务消费者端创建访问接口，来测试合并请求，测试接口如下：

@RequestMapping("/test7")@ResponseBodypublic 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();}

关于这个测试接口我说如下两点：

首先要初始化HystrixRequestContext
2.创建BookCollapseCommand类的实例来发起请求，先发送3个请求，然后睡眠3秒钟，再发起1个请求，这样，前3个请求就会被合并为一个请求，第四个请求因为间隔的时间比较久，所以不会被合并，而是单独创建一个线程去处理。

OK，我们来看看执行结果，如下：

通过注解实现请求合并

OK，上面这种请求合并方式写起来稍微有一点麻烦，我们可以使用注解来更优雅的实现这一功能。首先在BookService中添加两个方法，如下：

@HystrixCollapser(batchMethod = "test11",collapserProperties = {@HystrixProperty(name ="timerDelayInMilliseconds",value = "100")})public Future<Book> test10(Long id) {    return null;}@HystrixCommandpublic 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注解实现请求合并，用batchMethod属性指明请求合并后的处理方法，collapserProperties属性指定其他属性。

OK，在BookService中写好之后，直接调用就可以了，如下：

@RequestMapping("/test8")@ResponseBodypublic 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();}

和前面的一样，前三个请求会进行合并，第四个请求会单独执行，OK，执行结果如下：

总结

请求合并的优点小伙伴们已经看到了，多个请求被合并为一个请求进行一次性处理，可以有效节省网络带宽和线程池资源，但是，有优点必然也有缺点，设置请求合并之后，本来一个请求可能5ms就搞定了，但是现在必须再等10ms看看还有没有其他的请求一起的，这样一个请求的耗时就从5ms增加到15ms了，不过，如果我们要发起的命令本身就是一个高延迟的命令，那么这个时候就可以使用请求合并了，因为这个时候时间窗的时间消耗就显得微不足道了，另外高并发也是请求合并的一个非常重要的场景。

“Spring Cloud中Hystrix的请求合并方法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！