Spring Cloud中Hystrix的请求合并

在微服务架构中，我们将一个项目拆分成很多个独立的模块，这些独立的模块通过远程调用来互相配合工作，但是，在高并发情况下，通信次数的增加会导致总的通信时间增加，同时，线程池的资源也是有限的，高并发环境会导致有大量的线程处于等待状态，进而导致响应延迟，为了解决这些问题，我们需要来了解Hystrix的请求合并。

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本文是Spring Cloud系列的第十四篇文章，了解前十三篇文章内容有助于更好的理解本文：

1.使用Spring Cloud搭建服务注册中心
2.使用Spring Cloud搭建高可用服务注册中心
3.Spring Cloud中服务的发现与消费
4.Eureka中的核心概念
5.什么是客户端负载均衡
6.Spring RestTemplate中几种常见的请求方式
7.RestTemplate的逆袭之路，从发送请求到负载均衡
8.Spring Cloud中负载均衡器概览
9.Spring Cloud中的负载均衡策略
10.Spring Cloud中的断路器Hystrix
11.Spring Cloud自定义Hystrix请求命令
12.Spring Cloud中Hystrix的服务降级与异常处理
13.Spring Cloud中Hystrix的请求缓存

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Hystrix中的请求合并，就是利用一个合并处理器，将对同一个服务发起的连续请求合并成一个请求进行处理(这些连续请求的时间窗默认为10ms)，在这个过程中涉及到的一个核心类就是HystrixCollapser，OK，接下来我们就来看看如何实现Hystrix的请求合并。由于本文是在前面十三篇的基础上创作的，因此我这里不再赘述整个环境的搭建过程，不熟悉的小伙伴可以翻看前面的文章。

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：

1.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")
@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();
}

关于这个测试接口我说如下两点：

1.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;
}

@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")
@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。

Ok，我们的请求合并就说到这里，有问题欢迎小伙伴们留言讨论。

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