请求合并的三种方式,大大提高接口性能!

Java技术迷

共 4162字,需浏览 9分钟

 ·

2021-12-28 01:30

点击关注公众号,Java干货及时送达

作者:zhenbianshu

来源:https://zhenbianshu.github.io/


将相似或重复请求在上游系统中合并后发往下游系统,可以大大降低下游系统的负载,提升系统整体吞吐率。
文章介绍了 hystrix collapser、ConcurrentHashMultiset、自实现BatchCollapser 三种请求合并技术,并通过其具体实现对比各自适用的场景。

前言

工作中,我们常见的请求模型都是”请求-应答”式,即一次请求中,服务给请求分配一个独立的线程,一块独立的内存空间,所有的操作都是独立的,包括资源和系统运算。我们也知道,在请求中处理一次系统 I/O 的消耗是非常大的,如果有非常多的请求都进行同一类 I/O 操作,那么是否可以将这些 I/O 操作都合并到一起,进行一次 I/O 操作,是否可以大大降低下游资源服务器的负担呢?

最近我工作之余的大部分时间都花在这个问题的探究上了,对比了几个现有类库,为了解决一个小问题把 hystrix javanica 的代码翻了一遍,也根据自己工作中遇到的业务需求实现了一个简单的合并类,收获还是挺大的。可能这个需求有点”偏门”,在网上搜索结果并不多,也没有综合一点的资料,索性自己总结分享一下,希望能帮到后来遇到这种问题的小伙伴。

Hystrix Collapser

hystrix

开源的请求合并类库(知名的)好像也只有 Netflix 公司开源的 Hystrix 了, hystrix 专注于保持 WEB 服务器在高并发环境下的系统稳定,我们常用它的熔断器(Circuit Breaker) 来实现服务的服务隔离和灾时降级,有了它,可以使整个系统不至于被某一个接口的高并发洪流冲塌,即使接口挂了也可以将服务降级,返回一个人性化的响应。请求合并作为一个保障下游服务稳定的利器,在 hystrix 内实现也并不意外。

我们在使用 hystrix 时,常用它的 javanica 模块,以注解的方式编写 hystrix 代码,使代码更简洁而且对业务代码侵入更低。所以在项目中我们一般至少需要引用 hystrix-core 和 hystrix-javanica 两个包。

另外,hystrix 的实现都是通过 AOP,我们要还要在项目 xml 里显式配置 HystrixAspect 的 bean 来启用它。


"hystrixAspect" class="com.netflix.hystrix.contrib.javanica.aop.aspectj.HystrixCommandAspect" />
collapser

hystrix collapser 是 hystrix 内的请求合并器,它有自定义 BatchMethod 和 注解两种实现方式,自定义 BatchMethod 网上有各种教程,实现起来很复杂,需要手写大量代码,而注解方式只需要添加两行注解即可,但配置方式我在官方文档上也没找见,中文方面本文应该是独一份儿了。

其实现需要注意的是:

  • 我们在需要合并的方法上添加 @HystrixCollapser 注解,在定义好的合并方法上添加 @HystrixCommand 注解;
  • single 方法只能传入一个参数,多参数情况下需要自己包装一个参数类,而 batch 方法需要 java.util.List
  • single 方法返回 java.util.concurrent.Future, batch 方法返回 java.util.List,且要保证返回的结果数量和传入的参数数量一致。

下面是一个简单的示例:

public class HystrixCollapserSample {
    @HystrixCollapser(batchMethod = "batch")
    public Future single(String input) {
        return null// single方法不会被执行到
    }
    public List batch(List inputs) {
        return inputs.stream().map(it -> Boolean.TRUE).collect(Collectors.toList());
    }
}
源码实现

为了解决 hystrix collapser 的配置问题看了下 hystrix javanica 的源码,这里简单总结一下 hystrix 请求合并器的具体实现,源码的详细解析在我的笔记:Hystrix collasper 源码解析。

  • 在 spring-boot 内注册切面类的 bean,里面包含 @HystrixCollapser 注解切面;
  • 在方法执行时检测到方法被 HystrixCollapser 注解后,spring 调用 methodsAnnotatedWithHystrixCommand方法来执行 hystrix 代理;
  • hystrix 获取一个 collapser 实例(在当前 scope 内检测不到即创建);
  • hystrix 将当前请求的参数提交给 collapser, 由 collapser 存储在一个 concurrentHashMap (RequestArgumentType -> CollapsedRequest)内,此方法会创建一个 Observable 对象,并返回一个 观察此对象的 Future 给业务线程;
  • collpser 在创建时会创建一个 timer 线程,定时消费存储的请求,timer 会将多个请求构造成一个合并后的请求,调用 batch 执行后将结果顺序映射到输出参数,并通知 Future 任务已完成。

需要注意,由于需要等待 timer 执行真正的请求操作,collapser 会导致所有的请求的 cost 都会增加约 timerInterval/2 ms;

配置

hystrix collapser 的配置需要在 @HystrixCollapser 注解上使用,主要包括两个部分,专有配置和 hystrixCommand 通用配置;

专有配置包括:

  • collapserKey,这个可以不用配置,hystrix 会默认使用当前方法名;
  • batchMethod,配置 batch 方法名,我们一般会将 single 方法和 batch 方法定义在同一个类内,直接填方法名即可;
  • scope,最坑的配置项,也是逼我读源码的元凶,com.netflix.hystrix.HystrixCollapser.Scope 枚举类,有 REQUEST, GLOBAL 两种选项,在 scope 为 REQUEST 时,hystrix 会为每个请求都创建一个 collapser, 此时你会发现 batch 方法执行时,传入的请求数总为1。而且 REQUEST 项还是默认项,不明白这样请求合并还有什么意义;
  • collapserProperties, 在此选项内我们可以配置 hystrixCommand 的通用配置;

通用配置包括:

  • maxRequestsInBatch, 构造批量请求时,使用的单个请求的最大数量;
  • timerDelayInMilliseconds, 此选项配置 collapser 的 timer 线程多久会合并一次请求;
  • requestCache.enabled, 配置提交请求时是否缓存;

一个完整的配置如下:

@HystrixCollapser(
            batchMethod = "batch",
            collapserKey = "single",
            scope = com.netflix.hystrix.HystrixCollapser.Scope.GLOBAL,
            collapserProperties = {
                    @HystrixProperty(name = "maxRequestsInBatch", value = "100"),
                    @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds", value = "1000"),
                    @HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true")
            })

BatchCollapser

设计

由于业务需求,我们并不太关心被合并请求的返回值,而且觉得 hystrix 保持那么多的 Future 并没有必要,于是自己实现了一个简单的请求合并器,业务线程简单地将请求放到一个容器里,请求数累积到一定量或延迟了一定的时间,就取出容器内的数据统一发送给下游系统。

设计思想跟 hystrix 类似,合并器有一个字段作为存储请求的容器,且设置一个 timer 线程定时消费容器内的请求,业务线程将请求参数提交到合并 器的容器内。不同之处在于,业务线程将请求提交给容器后立即同步返回成功,不必管请求的消费结果,这样便实现了时间维度上的合并触发。

另外,我还添加了另外一个维度的触发条件,每次将请求参数添加到容器后都会检验一下容器内请求的数量,如果数量达到一定的阈值,将在业务线程内合并执行一次。

由于有两个维度会触发合并,就不可避免会遇到线程安全问题。为了保证容器内的请求不会被多个线程重复消费或都漏掉,我需要一个容器能满足以下条件:

  • 是一种 Collection,类似于 ArrayList 或 Queue,可以存重复元素且有顺序;
  • 在多线程环境中能安全地将里面的数据全取出来进行消费,而不用自己实现锁。

java.util.concurrent 包内的 LinkedBlockingDeque 刚好符合要求,首先它实现了 BlockingDeque 接口,多线程环境下的存取操作是安全的;此外,它还提供 drainTo(Collection c, int maxElements)方法,可以将容器内 maxElements 个元素安全地取出来,放到 Collection c 中。

实现

以下是具体的代码实现:

public class BatchCollapser<Eimplements InitializingBean {
     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BatchCollapser.class);
     private static volatile Map instance = Maps.newConcurrentMap();
     private static final ScheduledExecutorService SCHEDULE_EXECUTOR = Executors.newScheduledThreadPool(1);
     private volatile LinkedBlockingDeque batchContainer = new LinkedBlockingDeque<>();
     private Handler, Boolean> cleaner;
     private long interval;
     private int threshHold;
     private BatchCollapser(Handler, Boolean> cleaner, int threshHold, long interval) {
         this.cleaner = cleaner;
         this.threshHold = threshHold;
         this.interval = interval;
     }

     @Override
     public void afterPropertiesSet() throws Exception {
         SCHEDULE_EXECUTOR.scheduleAtFixedRate(() -> {
             try {
                 this.clean();
             } catch (Exception e) {
                 logger.error("clean container exception", e);
             }
         }, 0, interval, TimeUnit.MILLISECONDS);
     }

     public void submit(E event) {
         batchContainer.add(event);
         if (batchContainer.size() >= threshHold) {
             clean();
         }
     }

     private void clean() {
         List transferList = Lists.newArrayListWithExpectedSize(threshHold);
         batchContainer.drainTo(transferList, 100);
         if (CollectionUtils.isEmpty(transferList)) {
             return;
         }

         try {
             cleaner.handle(transferList);
         } catch (Exception e) {
             logger.error("batch execute error, transferList:{}", transferList, e);
         }
     }

     public static  BatchCollapser getInstance(Handler, Boolean> cleaner, int threshHold, long interval) {
         Class jobClass = cleaner.getClass();
         if (instance.get(jobClass) == null) {
             synchronized (BatchCollapser.class{
                 if (instance.get(jobClass) == null) {
                     instance.put(jobClass, new BatchCollapser<>(cleaner, threshHold, interval));
                 }
             }
         }

         return instance.get(jobClass);
     }
 }

以下代码内需要注意的点:

  • 由于合并器的全局性需求,需要将合并器实现为一个单例,另外为了提升它的通用性,内部使用使用 concurrentHashMap 和 double check 实现了一个简单的单例工厂。
  • 为了区分不同用途的合并器,工厂需要传入一个实现了 Handler 的实例,通过实例的 class 来对请求进行分组存储。
  • 由于 java.util.Timer 的阻塞特性,一个 Timer 线程在阻塞时不会启动另一个同样的 Timer 线程,所以使用 ScheduledExecutorService 定时启动 Timer 线程。

ConcurrentHashMultiset

设计

上面介绍的请求合并都是将多个请求一次发送,下游服务器处理时本质上还是多个请求,最好的请求合并是在内存中进行,将请求结果简单合并成一个发送给下游服务器。如我们经常会遇到的需求:元素分值累加或数据统计,就可以先在内存中将某一项的分值或数据累加起来,定时请求数据库保存。

Guava 内就提供了这么一种数据结构:ConcurrentHashMultiset,它不同于普通的 set 结构存储相同元素时直接覆盖原有元素,而是给每个元素保持一个计数 count, 插入重复时元素的 count 值加1。而且它在添加和删除时并不加锁也能保证线程安全,具体实现是通过一个 while(true) 循环尝试操作,直到操作够所需要的数量。

ConcurrentHashMultiset 这种排重计数的特性,非常适合数据统计这种元素在短时间内重复率很高的场景,经过排重后的数量计算,可以大大降低下游服务器的压力,即使重复率不高,能用少量的内存空间换取系统可用性的提高,也是很划算的。

实现

使用 ConcurrentHashMultiset 进行请求合并与使用普通容器在整体结构上并无太大差异,具体类似于:

if (ConcurrentHashMultiset.isEmpty()) {
    return;
}

List transferList = Lists.newArrayList();
ConcurrentHashMultiset.elementSet().forEach(request -> {
    int count = ConcurrentHashMultiset.count(request);
    if (count <= 0) {
        return;
    }

    transferList.add(count == 1 ? request : new Request(request.getIncrement() * count));
    ConcurrentHashMultiset.remove(request, count);
});

小结

最后总结一下各个技术适用的场景:

  • hystrix collapser: 需要每个请求的结果,并且不在意每个请求的 cost 会增加;
  • BatchCollapser: 不在意请求的结果,需要请求合并能在时间和数量两个维度上触发;
  • ConcurrentHashMultiset:请求重复率很高的统计类场景;

另外,如果选择自己来实现的话,完全可以将 BatchCollapserConcurrentHashMultiset 结合一下,在BatchCollapser 里使用 ConcurrentHashMultiset 作为容器,这样就可以结合两者的优势了。


1、Log4j2维护者吐槽没工资还要挨骂,GO安全负责人建议开源作者向公司收费

2、太难了!让程序员崩溃的8个瞬间

3、2021年程序员们都在用的神级数据库

4、Windows重要功能被阉割,全球用户怒喷数月后微软终于悔改

5、牛逼!国产开源的远程桌面火了,只有9MB 支持自建中继器!

6、摔到老三的 Java,未来在哪?

7、真香!用 IDEA 神器看源码,效率真高!

点分享

点收藏

点点赞

点在看

浏览 16
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报