前言
什么是请求聚合
见名之意就是将多次的请求整合为一个请求处理
如何实现请求聚合
有个快手大佬开源了一个工具类:buffer-trigger,这玩意就可以用来做请求聚合。
buffer-trigger适用场景
- 高吞吐量消息处理: 当系统需要处理大量快速产生的数据或消息时,如日志记录、事件追踪、实时交易数据等,单条消息的即时处理可能会导致过多的系统开销(如网络通信、数据库操作等)。通过使用BufferTrigger,可以将这些消息暂时缓存在阻塞队列中,累积到一定数量后一次性进行批量处理。这样既能减少系统调用次数,提升整体处理效率,又能降低对下游系统的瞬时压力。
- 延迟敏感但允许适度延后处理: 在某些业务场景中,数据或消息的处理虽有一定的时效性要求,但并不严格到需要立即响应。例如,用户行为分析、运营统计报表生成等任务,可以在容忍的时间窗口内完成。BufferTrigger通过设置批处理阈值和延迟等待时间,允许在满足一定积累量或等待时间后才触发消费,从而实现数据的“准实时”处理,兼顾了处理效率与延迟需求。
- 资源优化与成本控制: 对于依赖付费服务(如云存储、API调用)或者计算资源有限的情况,批量处理能够显著减少对外部服务的调用量或内部计算资源的占用。例如,定期向云存储批量上传日志文件、批量发送电子邮件通知、批量查询外部API并聚合结果等。BufferTrigger通过合并多个小任务为一个大任务,有助于降低单位数据处理的成本。
- 避免频繁IO操作: 若消息的消费涉及大量的磁盘IO、网络IO或其他昂贵的系统资源操作,如数据库写入、文件写入、跨网络的数据同步等,频繁的单个操作可能导致性能瓶颈。BufferTrigger通过批量处理,能够减少这类操作的次数,从而提高系统整体性能。
- 微服务间解耦与流量控制: 在分布式微服务架构中,不同服务之间可能存在强依赖关系。使用BufferTrigger可以在服务间引入一层缓冲,避免下游服务瞬时过载或临时不可用导致整个系统崩溃。同时,批量处理能平滑消费端的请求流量,减轻对上游服务的压力,增强系统的稳定性和容错能力。
如何使用buffer-trigger
1、在项目的pom中引入buffer-trigger GAV
<dependency>
<groupId>com.github.phantomthief</groupId>
<artifactId>buffer-trigger</artifactId>
<version>0.2.9</version>
</dependency>
2、使用案例一:使用SimpleBufferTrigger
/**
* {@link BufferTrigger}的通用实现,适合大多数业务场景
* <p>
* 消费触发策略会考虑消费回调函数的执行时间,实际执行间隔 = 理论执行间隔 - 消费回调函数执行时间;
* 如回调函数执行时间已超过理论执行间隔,将立即执行下一次消费任务.
*
* @author w.vela
*/
示例:
public class BufferTriggerDemo {
BufferTrigger<Long> bufferTrigger = BufferTrigger.<Long, Map<Long, AtomicInteger>> simple()
.maxBufferCount(10)
.interval(4, TimeUnit.SECONDS)
.setContainer(ConcurrentHashMap::new, (map, uid) -> {
map.computeIfAbsent(uid, key -> new AtomicInteger()).addAndGet(1);
return true;
})
.consumer(this::consumer)
.build();
public void consumer(Map<Long, AtomicInteger> map) {
System.out.println(map);
}
public void test() throws InterruptedException {
// 进程退出时手动消费一次
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> bufferTrigger.manuallyDoTrigger()));
// 最大容量是10,这里尝试添加11个元素0-10
for (int i = 0; i < 5; i ++) {
for (long j = 0; j < 11; j ++) {
bufferTrigger.enqueue(j);
}
}
Thread.sleep(7000);
}
参数描述
maxBuffeCount(long count):
指定容器最大容量,比如这里指定了10,当在下次聚合前容器元素数量达到10就无法添加了,-1表示无限制;- internal(longinterval, TimeUnit unit) :表示多久聚合一次,如果没达到时间那么consumer是不会输出的,聚合后容器就空了。
- setContainer(Supplier<? extends C> factory, BiPredicate<? super C, ? super E> queueAdder):
第一个变量为factory,是个Supplier,获取容器用的,要求线程安全;第二个变量是缓存更新的方法BiPredicate<?
super C, ? super E> queueAdder C为容器类型,E为元素类型- consumer(ThrowableConsumer<? super C, Throwable> consumer):
表示如何消费聚合后的数据,标识我们如何去消费聚合后的数据,我这里就是简单打印。 enqueue(E element): 添加元素;
- manuallyDoTrigger: 主动触发一次消费,通常在java进程关闭的时候调用
2、使用案例二:使用BatchConsumeBlockingQueueTrigger
/**
* {@link BufferTrigger}基于阻塞队列的批量消费触发器实现.
* <p>
* 该触发器适合生产者-消费者场景,缓存容器基于{@link LinkedBlockingQueue}队列实现.
* <p>
* 触发策略类似Kafka linger,批处理阈值与延迟等待时间满足其一即触发消费回调.
* @author w.vela
*/
示例:
public class BufferTriggerDemo2 {
BufferTrigger<Long> bufferTrigger = BufferTrigger.<Long>batchBlocking()
.bufferSize(50)
.batchSize(10)
.linger(Duration.ofSeconds(1))
.setConsumerEx(this::consume)
.build();
private void consume(List<Long> nums) {
System.out.println(nums);
}
public void test() throws InterruptedException {
// 进程退出时手动消费一次
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> bufferTrigger.manuallyDoTrigger()));
for (long j = 0; j < 60; j ++) {
bufferTrigger.enqueue(j);
}
Thread.sleep(7000);
}
- batchBlocking():提供自带背压(back-pressure)的简单批量归并消费能力;
bufferSize(intbufferSize): 缓存队列的最大容量; batchSize(int size): 批处理元素的数量阈值,达到这个数量后也会进行消费
- linger(Duration duration): 多久消费一次
- **setConsumerEx(ThrowableConsumer<?
super List, Exception> consumer)**: 消费函数,注入的对象为缓存队列中尚存的所有元素,非逐个元素消费;
3、两种实现方式在使用上的区别
BatchConsumeBlockingQueueTrigger每次将元素原封不动保存下来,然后一次性消费一整个列表元素。而SimpleBufferTrigger,每次添加元素都会进行计算。
以上示例摘抄该博文https://juejin.cn/post/7160569936576774181
这篇文章比较详细对请求聚合以及buffer-trigger进行了介绍
更多buffer-trigger内容可以看官方源码注释以及相应的单元测试案例
https://github.com/PhantomThief/buffer-trigger
以上就是buffer-trigger的使用教程,不过如果只是写到这边,就没啥意思了,下面就以一个实战的例子,来演示下如何实现请求聚合
案例
注: 以一个批量注册用户为例子,来演示请求聚合。案例将buffer-trigger与springboot做了一个整合。案例只列出核心代码,完整示例查看文末demo链接
1、项目中引入buffer-trigger GAV
<dependency>
<groupId>com.github.phantomthief</groupId>
<artifactId>buffer-trigger</artifactId>
<version>${buffer.trigger.version}</version>
</dependency>
2、封装请求参数类
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Builder
public class DataExchange<T,R> {
private String bizNo;
private T request;
private CompletableFuture<Result<R>> response;
}
3、封装buffer-trigger处理类
@RequiredArgsConstructor
public class DelegateBatchConsumerTriggerHandler<T, R> implements BatchConsumerTriggerHandler<T, R>{
private final BufferTrigger<DataExchange<T, R>> bufferTrigger;
@SneakyThrows
@Override
public Result<R> handle(T request, String bizNo) {
DataExchange dataExchange = new DataExchange<>();
dataExchange.setBizNo(bizNo);
dataExchange.setRequest(request);
CompletableFuture<Result> response = new CompletableFuture<>();
dataExchange.setResponse(response);
bufferTrigger.enqueue(dataExchange);
return response.get();
}
@Override
public void closeBufferTrigger() {
// 触发该事件,关闭BufferTrigger,并将未消费的数据消费
if(bufferTrigger != null){
bufferTrigger.close();
}
}
}
4、封装buffer-trigger创建工厂
public interface BatchConsumerTriggerFactory {
default <T,R> BatchConsumerTriggerBuilder<DataExchange<T,R>> builder(){
return null;
}
default <T,R> BufferTrigger<DataExchange<T,R>> getTrigger(ThrowableConsumer<List<DataExchange<T,R>>, Exception> consumer, String bufferTriggerBizType){
if(!support(bufferTriggerBizType)){
return null;
}
return builder().setConsumerEx(consumer).build();
}
boolean support(String bufferTriggerBizType);
default <T,R> BatchConsumerTriggerHandler<T,R> getTriggerHandler(ThrowableConsumer<List<DataExchange<T,R>>, Exception> consumer, String bufferTriggerBizType){
BufferTrigger<DataExchange<T, R>> trigger = getTrigger(consumer, bufferTriggerBizType);
return new DelegateBatchConsumerTriggerHandler<>(trigger);
}
}
5、模拟用户注册dao
@Repository
public class UserDao {
private final Map<Long, User> userMap = new ConcurrentHashMap<>();
private final ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
private final LongAdder idAdder = new LongAdder();
public User register(UserDTO userDTO){
mockExecuteCostTime();
return getUser(userDTO);
}
public List<User> batchRegister(List<UserDTO> userDTOs){
mockExecuteCostTime();
List<User> users = new ArrayList<>();
userDTOs.forEach(userDTO -> users.add(getUser(userDTO)));
return users;
}
6、模拟用户注册service
a、 常规方式
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class UserServiceImpl implements UserService {
private final UserDao userDao;
private final LongAdder count = new LongAdder();
@Override
public Result<User> register(UserDTO user) {
count.increment();
System.out.println("执行次数:" + count.sum());
return Result.success(userDao.register(user));
}
}
b、 请求聚合方式
前置条件: 需在yml指定相关队列、定时器配置以及业务类别
lybgeek:
buffer:
trigger:
consume-queue-trigger-properties:
- bufferTriggerBizType: userReisgeter
config:
batchSize: 100
bufferSize: 1000
batchConsumeIntervalMills: 1000
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class UserServiceBufferTriggerImpl implements UserService, InitializingBean, DisposableBean {
public static final String BUFFER_TRIGGER_BIZ_TYPE = "userReisgeter";
private final UserDao userDao;
private final BatchConsumerTriggerFactory batchConsumerTriggerFactory;
private BatchConsumerTriggerHandler<UserDTO,User> batchConsumerTriggerHandler;
private final LongAdder count = new LongAdder();
@SneakyThrows
@Override
public Result<User> register(UserDTO user) {
return batchConsumerTriggerHandler.handle(user,BUFFER_TRIGGER_BIZ_TYPE + "-" + UUID.randomUUID());
}
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
// key为业务属性唯一键,如果不存在业务属性唯一键,则可以取bizNo作为key,示例以username作为唯一键
Map<String, CompletableFuture<Result<User>>> completableFutureMap = new HashMap<>();
batchConsumerTriggerHandler = batchConsumerTriggerFactory.getTriggerHandler((ThrowableConsumer<List<DataExchange<UserDTO, User>>, Exception>) dataExchanges -> {
List<UserDTO> userDTOs = new ArrayList<>();
for (DataExchange<UserDTO, User> dataExchange : dataExchanges) {
UserDTO userDTO = dataExchange.getRequest();
completableFutureMap.put(userDTO.getUsername(),dataExchange.getResponse());
userDTOs.add(userDTO);
}
count.increment();
System.out.println("执行次数:" + count.sum());
List<User> users = userDao.batchRegister(userDTOs);
if(CollectionUtil.isNotEmpty(users)){
for (User user : users) {
CompletableFuture<Result<User>> completableFuture = completableFutureMap.remove(user.getUsername());
if(completableFuture != null){
completableFuture.complete(Result.success(user));
}
}
}
},BUFFER_TRIGGER_BIZ_TYPE);
}
@Override
public void destroy() throws Exception {
// 触发该事件,关闭BufferTrigger,并将未消费的数据消费
batchConsumerTriggerHandler.closeBufferTrigger();
}
}
7、分别开启20个线程,对常规方式以及聚合方式的service进行测试
a、 常规方式
@Test
public void testRegisterUserByCommon() throws IOException {
new ConcurrentCall(20).run(()->{
UserDTO user = UserUtil.generateUser();
return userServiceImpl.register(user);
});
}
控制台输出
执行次数:1
执行次数:2
执行次数:7
执行次数:6
执行次数:10
执行次数:9
执行次数:5
执行次数:4
执行次数:11
执行次数:12
执行次数:3
执行次数:8
执行次数:17
执行次数:16
执行次数:15
执行次数:18
执行次数:14
执行次数:20
执行次数:13
执行次数:19
Result(code=200, msg=success, data=User(id=1, username=yangweize, fullname=杨伟泽, age=12, email=yangweize@qq.com, mobile=64294835455))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=3, username=yaojinpeng, fullname=姚晋鹏, age=13, email=yaojinpeng@qq.com, mobile=5381-03836251))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=9, username=pengxiaoran, fullname=彭潇然, age=25, email=pengxiaoran@qq.com, mobile=903-85787160))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=9, username=guoweize, fullname=郭伟泽, age=9, email=guoweize@qq.com, mobile=57105382845))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=8, username=huangjinyu, fullname=黄瑾瑜, age=29, email=huangjinyu@qq.com, mobile=449-27085386))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=6, username=renkairui, fullname=任楷瑞, age=3, email=renkairui@qq.com, mobile=2777-67842072))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=2, username=fuhaoran, fullname=傅昊然, age=15, email=fuhaoran@qq.com, mobile=332-47390793))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=5, username=linmingxuan, fullname=林明轩, age=27, email=linmingxuan@qq.com, mobile=116-31209336))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=5, username=shensicong, fullname=沈思聪, age=6, email=shensicong@qq.com, mobile=0532-05033168))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=11, username=gongtianyu, fullname=龚天宇, age=4, email=gongtianyu@qq.com, mobile=9752-26976731))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=13, username=xiongminghui, fullname=熊明辉, age=23, email=xiongminghui@qq.com, mobile=0049-21709250))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=17, username=huzhize, fullname=胡志泽, age=0, email=huzhize@qq.com, mobile=760-85426527))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=16, username=gaosiyuan, fullname=高思源, age=5, email=gaosiyuan@qq.com, mobile=42452304656))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=13, username=mojiaxi, fullname=莫嘉熙, age=2, email=mojiaxi@qq.com, mobile=7264-82263592))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=18, username=caizimo, fullname=蔡子默, age=12, email=caizimo@qq.com, mobile=2653-82403850))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=10, username=wancongjian, fullname=万聪健, age=10, email=wancongjian@qq.com, mobile=954-37654583))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=14, username=gongyuebin, fullname=龚越彬, age=0, email=gongyuebin@qq.com, mobile=77884047173))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=15, username=fenghongtao, fullname=冯鸿涛, age=2, email=fenghongtao@qq.com, mobile=8832-09658213))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=19, username=jiangyuanbo, fullname=江苑博, age=12, email=jiangyuanbo@qq.com, mobile=2132-90700641))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=20, username=xiaoxinlei, fullname=萧鑫磊, age=13, email=xiaoxinlei@qq.com, mobile=02196775183))
b、 聚合请求方式
@Test
public void testRegisterUserByBufferTrigger() throws IOException {
new ConcurrentCall(20).run(()->{
UserDTO user = UserUtil.generateUser();
return userServiceBufferTriggerImpl.register(user);
});
}
控制台输出
执行次数:1
Result(code=200, msg=success, data=User(id=1, username=heguo, fullname=何果, age=10, email=heguo@qq.com, mobile=5725-06130005))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=7, username=houwen, fullname=侯文, age=9, email=houwen@qq.com, mobile=85830365362))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=11, username=yangxiaoyu, fullname=杨笑愚, age=5, email=yangxiaoyu@qq.com, mobile=13776594491))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=3, username=yusimiao, fullname=余思淼, age=5, email=yusimiao@qq.com, mobile=070-18231344))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=12, username=haotianyu, fullname=郝天宇, age=10, email=haotianyu@qq.com, mobile=42693432247))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=14, username=wangxinpeng, fullname=汪鑫鹏, age=1, email=wangxinpeng@qq.com, mobile=59660609063))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=15, username=tanzhichen, fullname=覃智宸, age=25, email=tanzhichen@qq.com, mobile=075-00624335))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=4, username=lu:haoxuan, fullname=吕皓轩, age=14, email=lu:haoxuan@qq.com, mobile=9548-30583153))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=2, username=qiuyinxiang, fullname=邱胤祥, age=18, email=qiuyinxiang@qq.com, mobile=04148786960))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=5, username=weiweicheng, fullname=魏伟诚, age=25, email=weiweicheng@qq.com, mobile=0960-77489940))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=20, username=tanbin, fullname=谭彬, age=27, email=tanbin@qq.com, mobile=297-57401738))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=18, username=husiyuan, fullname=胡思远, age=24, email=husiyuan@qq.com, mobile=0809-08658163))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=16, username=shishengrui, fullname=石晟睿, age=26, email=shishengrui@qq.com, mobile=8205-70004359))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=17, username=lu:zihan, fullname=吕子涵, age=0, email=lu:zihan@qq.com, mobile=162-35081974))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=19, username=xionghaoran, fullname=熊昊然, age=19, email=xionghaoran@qq.com, mobile=588-09693393))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=13, username=jiangyuebin, fullname=姜越彬, age=19, email=jiangyuebin@qq.com, mobile=472-74492380))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=8, username=haoweicheng, fullname=郝伟诚, age=26, email=haoweicheng@qq.com, mobile=73205366322))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=10, username=tanhongxuan, fullname=谭鸿煊, age=18, email=tanhongxuan@qq.com, mobile=78536254981))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=9, username=xielicheng, fullname=谢立诚, age=18, email=xielicheng@qq.com, mobile=4364-05053591))
Result(code=200, msg=success, data=User(id=6, username=weiluyang, fullname=韦鹭洋, age=28, email=weiluyang@qq.com, mobile=92876761170))
c、 结果分析
常规方式需要调用20次,将结果返回。聚合方式仅需调用一次,就将结果返回
总结
本文主要讲解如何进行请求聚合,请求聚合主要适用于那些需要高效、批量处理数据或消息,并且对处理延迟有一定容忍度的场景。
我们在使用请求聚合时,相关的下游最好能提供批量接口
其次BufferTrigger是单线程消费,在并发很高的场景下可能会出现消费速度跟不上生产速度,这很容易导致full gc问题。所以如果有必要的话需要使用线程池来提升消费速度
demo链接
https://github.com/lyb-geek/springboot-learning/tree/master/springboot-buffer-trigger
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。