详解spring cloud hystrix 请求合并collapsing

详解spring cloud hystrix 请求合并collapsing

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）。

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

HystrixRequestContextServletFilter

HystrixRequestContextServletFilter

com.netflix.hystrix.contrib.requestservlet.HystrixRequestContextServletFilter

HystrixRequestContextServletFilter

/*

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

@ServletComponentScan

public 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）

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 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 findAllUser(@RequestParam("ids") String ids);

}

UserService(设置为全局上下文)

@Service

public 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 find(Integer id){

return null;

}

@HystrixCommand(commandKey = "findAllUser")

public List findAllUser(List ids){

return userFeignClient.findAllUser(StringUtils.join(ids,","));

}

}

FeignCollapserController

@RequestMapping("user")

@RestController

public 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。

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）

@Service

public class UserService {

@AutornPiSBsakwired

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 find(Integer id){

return null;

}

@HystrixCommand(commandKey = "findAllUser")

public List findAllUser(List ids){

return userFeignClient.findAllUser(StringUtils.join(ids,","));

}

}

FeignCollapser2Controller

@RequestMapping("user")

@RestController

public class FeignCollapser2Controller {

@Autowired

private UserService userService;

@RequestMapping("findUser2")

public List getUser() throws ExecutionException, InterruptedException {

Future user1 = userService.find(1989);

Future user2= userService.find(1990);

List 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

可以看到一个请求内的两次连续调用被合并了。这个地方要注意，不能直接使用userServer.find(1989).get()，否则直接按同步执行处理，不会合并。如果两个tab页同时调用上述地址，发现发起了两次批量请求，说明作用域是request范围。

参考资料如下：

https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use

//jb51.net/article/140530.htm

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