详解spring cloud hystrix 请求合并collapsing

2024-07-14 08:40:56

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供稿：网友

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）。

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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

 <filter>  <display-name>HystrixRequestContextServletFilter</display-name>  <filter-name>HystrixRequestContextServletFilter</filter-name>  <filter-class>com.netflix.hystrix.contrib.requestservlet.HystrixRequestContextServletFilter</filter-class> </filter> <filter-mapping>  <filter-name>HystrixRequestContextServletFilter</filter-name>  <url-pattern>/*</url-pattern> </filter-mapping>

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@ServletComponentScanpublic 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）

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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 List<User> getAllUser(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) List<User> findAllUser(@RequestParam("ids") String ids);}

UserService(设置为全局上下文)

@Servicepublic 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 Future<User> find(Integer id){  return null; } @HystrixCommand(commandKey = "findAllUser") public List<User> findAllUser(List<Integer> ids){  return userFeignClient.findAllUser(StringUtils.join(ids,",")); }}

FeignCollapserController

@RequestMapping("user")@RestControllerpublic 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。

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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）

@Servicepublic 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 Future<User> find(Integer id){  return null; } @HystrixCommand(commandKey = "findAllUser") public List<User> findAllUser(List<Integer> ids){  return userFeignClient.findAllUser(StringUtils.join(ids,",")); }}

FeignCollapser2Controller

@RequestMapping("user")@RestControllerpublic class FeignCollapser2Controller { @Autowired private UserService userService; @RequestMapping("findUser2") public List<User> getUser() throws ExecutionException, InterruptedException {  Future<User> user1 = userService.find(1989);  Future<User> user2= userService.find(1990);  List<User> 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

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