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这期内容当中小编将会给大家带来有关如何在spring cloud hystrix中使用collapsing实现请求合并,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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在HystrixCommand
之前可以使用请求合并器(HystrixCollapser
就是一个抽象的父类)来把多个请求合并成一个然后对后端依赖系统发起调用。
下图显示了两种情况下线程的数量和网络的连接数的情况:第一种是不使用合并器,第二种是使用请求合并器(假设所有的链接都是在一个短的时间窗口内并行的,比如10ms内)。
为什么要使用请求合并?
使用请求合并来减少执行并发HystrixCommand
执行所需的线程数和网络连接数,请求合并是自动执行的,不会强制开发人员手动协调批处理请求。
全局上下文-global context(跨越所有Tomcat线程)
这种合并类型是在全局应用级别上完成的,因此任何Tomcat线程上的任何用户的请求都可以一起合并。
例如,如果您配置一个HystrixCommand
支持任何用户请求依赖关系来检索电影评级,那么当同一个JVM中的任何用户线程发出这样的请求时,Hystrix会将其请求与任何其他请求一起添加到同一个已折叠网络通话。
用户请求上下文-request context(单个Tomcat线程)
如果你配置一个HystrixCommand
仅仅为一个单个用户处理批量请求,Hystrix可以在一个Tomcat线程(请求)中合并请求。
例如,一个用户想要加载300个视频对象的书签,不是去执行300次网络请求,Hystrix能够将他们合并成为一个。
Hystrix默认是的就是request-scope,要使用request-scoped的功能(request caching,request collapsing, request log)你必须管理HystrixRequestContext
的生命周期(或者实现一个可替代的HystrixConcurrencyStrategy
)
这就意味你在执行一个请求之前需要执行以下的代码:
复制代码 代码如下:
HystrixRequestContext context=HystrixRequestContext.initializeContext();
并且在请求的结束位置执行:
context.shutdown();
在标准的JavaWeb应用中,你也可以使用一个Servlet过滤器来初始化这个生命周期
public class HystrixRequestContextServletFilter implements Filter { public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext(); try { chain.doFilter(request, response); } finally { context.shutdown(); } } }
然后将它配置在web.xml中
HystrixRequestContextServletFilter HystrixRequestContextServletFilter com.netflix.hystrix.contrib.requestservlet.HystrixRequestContextServletFilter HystrixRequestContextServletFilter /*
如果你是springboot开发的话代码如下:
@WebFilter(filterName = "hystrixRequestContextServletFilter",urlPatterns = "/*") public class HystrixRequestContextServletFilter implements Filter { @Override public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { } @Override public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext(); try{ filterChain.doFilter(servletRequest,servletResponse); }finally { context.shutdown(); } } @Override public void destroy() { } }
@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient @EnableFeignClients @EnableHystrix //这个是必须的,否则filter无效 @ServletComponentScan public class Application { public static void main(String[] args) { new SpringApplicationBuilder(Application.class).web(true).run(args); } }
请求合并的成本是多少?
启用请求合并的成本是在执行实际命令之前的延迟。最大的成本是批处理窗口的大小,默认是10ms。
如果你有一个命令需要花费5ms去执行并且有一个10ms的批处理窗口,执行的时间最坏的情况是15ms,一般情况下,请求不会在批处理窗口刚打开的时候发生,所以时间窗口的中间值是时间窗口的一半,在这种情况下是5ms。
这个成本是否值得取决于正在执行的命令,高延迟命令不会受到少量附加平均延迟的影响。而且,给定命令的并发量也是关键:如果很少有超过1个或2个请求被组合在一起,那么这个成本就是不值得的。事实上,在一个单线程的顺序迭代请求合并将会是一个主要的性能瓶颈,每一次迭代都会等待10ms的窗口等待时间。
但是,如果一个特定的命令同时被大量使用,并且可以同时批量打几十个甚至几百个呼叫,那么成本通常远远超过所达到的吞吐量的增加,因为Hystrix减少了它所需的线程数量,依赖。(这段话不太好理解,其实就是说如果并发比较高,这个成本是值得的,因为hystrix可以节省很多线程和连接资源)。
请求合并的流程(如下图)
理论知识已经讲完了,下面来看看例子,下面的例子集成了eureka+feign+hystrix,完整的例子请查看:https://github.com/jingangwang/micro-service
实体类
public class User { private Integer id; private String username; private Integer age; public User() { } public User(Integer id, String username, Integer age) { this.id = id; this.username = username; this.age = age; } public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } public String getUsername() { return username; } public void setUsername(String username) { this.username = username; } public Integer getAge() { return age; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } @Override public String toString() { final StringBuffer sb = new StringBuffer("User{"); sb.append("id=").append(id); sb.append(", username='").append(username).append('\''); sb.append(", age=").append(age); sb.append('}'); return sb.toString(); } }
服务提供者代码
@RestController @RequestMapping("user") public class UserController { @RequestMapping("getUser") public User getUser(Integer id) { return new User(id, "test", 29); } @RequestMapping("getAllUser") public ListgetAllUser(String ids){ String[] split = ids.split(","); return Arrays.asList(split) .stream() .map(id -> new User(Integer.valueOf(id),"test"+id,30)) .collect(Collectors.toList()); } }
消费者代码
UserFeignClient
@FeignClient(name = "eureka-provider",configuration = FeignConfiguration.class) public interface UserFeignClient { /** * 根据id查找用户 * @param id 用户id * @return User */ @RequestMapping(value = "user/getUser.json",method = RequestMethod.GET) User findUserById(@RequestParam("id") Integer id); /** * 超找用户列表 * @param ids id列表 * @return 用户的集合 */ @RequestMapping(value = "user/getAllUser.json",method = RequestMethod.GET) ListfindAllUser(@RequestParam("ids") String ids); }
UserService(设置为全局上下文)
@Service public class UserService { @Autowired private UserFeignClient userFeignClient; /** * maxRequestsInBatch 该属性设置批量处理的最大请求数量,默认值为Integer.MAX_VALUE * timerDelayInMilliseconds 该属性设置多长时间之内算一次批处理,默认为10ms * @param id * @return */ @HystrixCollapser(collapserKey = "findCollapserKey",scope = com.netflix.hystrix.HystrixCollapser.Scope.GLOBAL,batchMethod = "findAllUser",collapserProperties = { @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds",value = "5000" ), @HystrixProperty(name = "maxRequestsInBatch",value = "5" ) }) public Futurefind(Integer id){ return null; } @HystrixCommand(commandKey = "findAllUser") public List findAllUser(List ids){ return userFeignClient.findAllUser(StringUtils.join(ids,",")); } }
FeignCollapserController
@RequestMapping("user") @RestController public class FeignCollapserController { @Autowired private UserService userService; @RequestMapping("findUser") public User getUser(Integer id) throws ExecutionException, InterruptedException { return userService.find(id).get(); }
上面的代码我们这是的是全局上下文(所有tomcat的线程的请求都可以合并),合并的时间窗口为5s(每一次请求都得等5s才发起请求),最大合并数为5。我们在postman中,5s之内发起两次请求,用户id不一样。
localhost:8082/user/findUser.json?id=123189891
localhost:8082/user/findUser.json?id=222222
结果如下图所示,两次请求合并为一次请求批量请求。
我们再来测试一下请求上下文(Request-Scope)的情况,加入上面所提到的HystrixRequestContextServletFilter
,并修改UserService
HystrixRequestContextServletFilter
/** * @author wjg * @date 2017/12/22 15:15 */ @WebFilter(filterName = "hystrixRequestContextServletFilter",urlPatterns = "/*") public class HystrixRequestContextServletFilter implements Filter { @Override public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { } @Override public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext(); try{ filterChain.doFilter(servletRequest,servletResponse); }finally { context.shutdown(); } } @Override public void destroy() { } }
UserService(设置为请求上下文)
@Service public class UserService { @Autowired private UserFeignClient userFeignClient; /** * maxRequestsInBatch 该属性设置批量处理的最大请求数量,默认值为Integer.MAX_VALUE * timerDelayInMilliseconds 该属性设置多长时间之内算一次批处理,默认为10ms * @param id * @return */ @HystrixCollapser(collapserKey = "findCollapserKey",scope = com.netflix.hystrix.HystrixCollapser.Scope.REQUEST,batchMethod = "findAllUser",collapserProperties = { @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds",value = "5000" ), @HystrixProperty(name = "maxRequestsInBatch",value = "5" ) }) public Futurefind(Integer id){ return null; } @HystrixCommand(commandKey = "findAllUser") public List findAllUser(List ids){ return userFeignClient.findAllUser(StringUtils.join(ids,",")); } }
FeignCollapser2Controller
@RequestMapping("user") @RestController public class FeignCollapser2Controller { @Autowired private UserService userService; @RequestMapping("findUser2") public ListgetUser() throws ExecutionException, InterruptedException { Future user1 = userService.find(1989); Future user2= userService.find(1990); List users = new ArrayList<>(); users.add(user1.get()); users.add(user2.get()); return users; } }
我们在postman中输入:localhost:8082/user/findUser2.json
上述就是小编为大家分享的如何在spring cloud hystrix中使用collapsing实现请求合并了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。