大家好,我是小富~
如何处理比较耗时的接口?
这题我熟,直接上异步接口,使用 Callable
、WebAsyncTask
和 DeferredResult
、CompletableFuture
等均可实现。
但这些方法有局限性,处理结果仅返回单个值。在某些场景下,如果需要接口异步处理的同时,还持续不断地向客户端响应处理结果,这些方法就不够看了。
Spring 框架提供了多种工具支持异步流式接口,如 ResponseBodyEmitter
、SseEmitter
和 StreamingResponseBody
。这些工具的用法简单,接口中直接返回相应的对象或泛型响应实体 ResponseEntity<xxxx>
,如此这些接口就是异步的,且执行耗时操作亦不会阻塞 Servlet
的请求线程,不影响系统的响应能力。
下面将逐一介绍每个工具的使用及其应用场景。
ResponseBodyEmitter
ResponseBodyEmitter
适应适合于需要动态生成内容并逐步发送给客户端的场景,例如:文件上传进度、实时日志等,可以在任务执行过程中逐步向客户端发送更新。
举个例子,经常用GPT你会发现当你提问后,得到的答案并不是一次性响应呈现的,而是逐步动态显示。这样做的好处是,让你感觉它在认真思考,交互体验比直接返回完整答案更为生动和自然。
使用ResponseBodyEmitter
来实现下这个效果,创建 ResponseBodyEmitter 发送器对象,模拟耗时操作逐步调用 send 方法发送消息。
注意:ResponseBodyEmitter 的超时时间,如果设置为0
或-1
,则表示连接不会超时;如果不设置,到达默认的超时时间后连接会自动断开。其他两种工具也是同样的用法,后边不在赘述了
@GetMapping("/bodyEmitter")
public ResponseBodyEmitter handle() {
// 创建一个ResponseBodyEmitter,-1代表不超时
ResponseBodyEmitter emitter = new ResponseBodyEmitter(-1L);
// 异步执行耗时操作
CompletableFuture.runAsync(() -> {
try {
// 模拟耗时操作
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
System.out.println("bodyEmitter " + i);
// 发送数据
emitter.send("bodyEmitter " + i + " @ " + new Date() + "\n");
Thread.sleep(2000);
}
// 完成
emitter.complete();
} catch (Exception e) {
// 发生异常时结束接口
emitter.completeWithError(e);
}
});
return emitter;
}
实现代码非常简单。通过模拟每2秒响应一次结果,请求接口时可以看到页面数据在动态生成。效果与 GPT 回答基本一致。
SseEmitter
SseEmitter
是 ResponseBodyEmitter
的一个子类,它同样能够实现动态内容生成,不过主要将它用在服务器向客户端推送实时数据,如实时消息推送、状态更新等场景。在我之前的一篇文章 我有 7种 实现web实时消息推送的方案 中详细介绍了 Server-Sent Events (SSE)
技术,感兴趣的可以回顾下。
SSE在服务器和客户端之间打开一个单向通道,服务端响应的不再是一次性的数据包而是text/event-stream
类型的数据流信息,在有数据变更时从服务器流式传输到客户端。
整体的实现思路有点类似于在线视频播放,视频流会连续不断的推送到浏览器,你也可以理解成,客户端在完成一次用时很长(网络不畅)的下载。
客户端JS实现,通过一次 HTTP 请求建立连接后,等待接收消息。此时,服务端为每个连接创建一个 SseEmitter
对象,通过这个通道向客户端发送消息。
<body>
<div id="content" style="text-align: center;">
<h1>SSE 接收服务端事件消息数据</h1>
<div id="message">等待连接...</div>
</div>
<script>
let source = null;
let userId = 7777
function setMessageInnerHTML(message) {
const messageDiv = document.getElementById("message");
const newParagraph = document.createElement("p");
newParagraph.textContent = message;
messageDiv.appendChild(newParagraph);
}
if (window.EventSource) {
// 建立连接
source = new EventSource('http://127.0.0.1:9033/subSseEmitter/'+userId);
setMessageInnerHTML("连接用户=" + userId);
/**
* 连接一旦建立,就会触发open事件
* 另一种写法:source.onopen = function (event) {}
*/
source.addEventListener('open', function (e) {
setMessageInnerHTML("建立连接。。。");
}, false);
/**
* 客户端收到服务器发来的数据
* 另一种写法:source.onmessage = function (event) {}
*/
source.addEventListener('message', function (e) {
setMessageInnerHTML(e.data);
});
} else {
setMessageInnerHTML("你的浏览器不支持SSE");
}
</script>
</body>
在服务端,我们将 SseEmitter
发送器对象进行持久化,以便在消息产生时直接取出对应的 SseEmitter 发送器,并调用 send
方法进行推送。
private static final Map<String, SseEmitter> EMITTER_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
@GetMapping("/subSseEmitter/{userId}")
public SseEmitter sseEmitter(@PathVariable String userId) {
log.info("sseEmitter: {}", userId);
SseEmitter emitterTmp = new SseEmitter(-1L);
EMITTER_MAP.put(userId, emitterTmp);
CompletableFuture.runAsync(() -> {
try {
SseEmitter.SseEventBuilder event = SseEmitter.event()
.data("sseEmitter" + userId + " @ " + LocalTime.now())
.id(String.valueOf(userId))
.name("sseEmitter");
emitterTmp.send(event);
} catch (Exception ex) {
emitterTmp.completeWithError(ex);
}
});
return emitterTmp;
}
@GetMapping("/sendSseMsg/{userId}")
public void sseEmitter(@PathVariable String userId, String msg) throws IOException {
SseEmitter sseEmitter = EMITTER_MAP.get(userId);
if (sseEmitter == null) {
return;
}
sseEmitter.send(msg);
}
接下来向 userId=7777
的用户发送消息,127.0.0.1:9033/sendSseMsg/7777?msg=欢迎关注-->程序员小富,该消息可以在页面上实时展示。
而且SSE有一点比较好,客户端与服务端一旦建立连接,即便服务端发生重启,也可以做到自动重连。
StreamingResponseBody
StreamingResponseBody
与其他响应处理方式略有不同,主要用于处理大数据量或持续数据流的传输,支持将数据直接写入OutputStream
。
例如,当我们需要下载一个超大文件时,使用 StreamingResponseBody 可以避免将文件数据一次性加载到内存中,而是持续不断的把文件流发送给客户端,从而解决下载大文件时常见的内存溢出问题。
接口实现直接返回 StreamingResponseBody 对象,将数据写入输出流并刷新,调用一次flush
就会向客户端写入一次数据。
@GetMapping("/streamingResponse")
public ResponseEntity<StreamingResponseBody> handleRbe() {
StreamingResponseBody stream = out -> {
String message = "streamingResponse";
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
try {
out.write(((message + i) + "\r\n").getBytes());
out.write("\r\n".getBytes());
//调用一次flush就会像前端写入一次数据
out.flush();
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
};
return ResponseEntity.ok().contentType(MediaType.TEXT_HTML).body(stream);
}
demo这里输出的是简单的文本流,如果是下载文件那么转换成文件流效果是一样的。
总结
这篇介绍三种实现异步流式接口的工具,算是 Spring 知识点的扫盲。使用起来比较简单,没有什么难点,但它们在实际业务中的应用场景还是很多的,通过这些工具,可以有效提高系统的性能和响应能力。
文中 Demo Github 地址:https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook/tree/master/springboot101/%E9%80%9A%E7%94%A8%E5%8A%9F%E8%83%BD/springboot-streaming
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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