SpringCloud中Hystrix缓存与合并请求的示例分析
小编给大家分享一下Spring Cloud中Hystrix缓存与合并请求的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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缓存与合并请求
缓存注解
在6.3章节中,讲述了Hystrix的缓存功能,在Spring Cloud中,同样支持使用缓存,并且可以通过注解来实现。根据前面章节可知,缓存与合并请求功能,需要先初始化请求上下文才能实现。新建一个javax.servlet.Filter,用于创建与销毁Hystrix的请求上下文,请见代码清单6-9。
代码清单6-19:
codes\06\6.4\spring-hystrix-invoker\src\main\java\org\crazyit\cloud\HystrixFilter.java
@WebFilter(urlPatterns = "/*", filterName = "hystrixFilter") public class HystrixFilter implements Filter { public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { } public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext .initializeContext(); try { chain.doFilter(request, response); } finally { context.shutdown(); } } public void destroy() { } }
编写服务方法,使用@CacheResult注解进行修饰,请见代码清单6-20。
代码清单6-20:CacheService.java
@Component public class CacheService { @CacheResult @HystrixCommand public Person getPerson(Integer id) { System.out.println("执行 getPerson 方法"); Person p = new Person(); p.setId(id); p.setName("angus"); return p; } }
注意服务方法中,被调用一次就会进行一次控制台输出。在控制器的方法中,调用多次getPerson方法,控制器代码请见代码清单6-21。
代码清单6-21:
codes\06\6.4\spring-hystrix-invoker\src\main\java\org\crazyit\cloud\InvokerController.java
@RequestMapping(value = "/cache1/{personId}", method = RequestMethod.GET, produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE) public Person testCacheResult(@PathVariable Integer personId) { // 调用多次服务 for(int i = 0; i < 3; i++) { Person p = cacheService.getPerson(personId); System.out.println("控制器调用服务 " + i); } return new Person(); }
控制器中调用了多次服务方法,也就是用户发送请求后,会执行多次服务方法,启动“服务调用者”,访问以下地址:http://localhost:9000/cache1/1,控制台输出如下:
执行 getPerson 方法 控制器调用服务 0 控制器调用服务 1 控制器调用服务 2
根据输出结果可知,在一次用户请求的过程中,服务方法只执行了一次,缓存生效。缓存的注解主要有以下3个:
@CacheResult:该注解修饰方法,表示被修饰的方法返回结果将会被缓存,需要与@HystrixCommand一起使用。
@CacheRemove:用于修饰方法让缓存失效,需要与@CacheResult的缓存key关联。
@CacheKey:用于修饰方法参数,表示该参数作为缓存的key。
前面的例子使用了@CacheResult注解,下面的代码片断,结合@CacheResult与@CacheRemove一起使用:
@CacheResult() @HystrixCommand(commandKey = "removeKey") public String cacheMethod(String name) { return "hello"; } @CacheRemove(commandKey = "removeKey") @HystrixCommand public String updateMethod(String name) { return "update"; }
以上代码片断中的cacheMethod方法,使用的缓存key为“removeKey”,方法updateMethod被调用后,将会删除key为“updateMethod”的缓存。关于3个缓存注解更深入的使用,本小节不再赘述,读者可以自行测试。
合并请求注解
在Spring Cloud中,同样支持合并请求,在一次HTTP请求的过程中,收集一段时间内的相同请求,放到一个批处理命令中执行。实现合并请求,同样需要先初始化请求上下文,具体请参见6.4.4中的Filter。接下来,编写服务类,请见代码清单6-22。
代码清单6-22:CollapseService.java
public class CollapseService { // 配置收集1秒内的请求 @HystrixCollapser(batchMethod = "getPersons", collapserProperties = { @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds", value = "1000") } ) public FuturegetSinglePerson(Integer id) { System.out.println("执行单个获取的方法"); return null; } @HystrixCommand public List getPersons(List ids) { System.out.println("收集请求,参数数量:" + ids.size()); List ps = new ArrayList (); for (Integer id : ids) { Person p = new Person(); p.setId(id); p.setName("crazyit"); ps.add(p); } return ps; } }
代码清单中,最后真实执行的方法为“getPersons”,getSinglePerson方法使用了@HystrixCollapser注解来修饰,会收集1秒内调用getSinglePerson的请求,放到getPersons方法中进行批处理。控制器中调用多次getSinglePerson方法,如代码清单6-23所示。
代码清单6-23:
codes\06\6.4\spring-hystrix-invoker\src\main\java\org\crazyit\cloud\InvokerController.java
@RequestMapping(value = "/collapse", method = RequestMethod.GET, produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE) public String testCollapse() throws Exception { // 连续执行3次请求 Futuref1 = collapseService.getSinglePerson(1); Future f2 = collapseService.getSinglePerson(2); Future f3 = collapseService.getSinglePerson(3); Person p1 = f1.get(); Person p2 = f2.get(); Person p3 = f3.get(); System.out.println(p1.getId() + "---" + p1.getName()); System.out.println(p2.getId() + "---" + p2.getName()); System.out.println(p3.getId() + "---" + p3.getName()); return ""; }
异步执行了3次getSinglePerson方法,启动“服务调用者”,访问以下地址:http://localhost:9000/collapse,控制台输出如下:
收集请求,参数数量:3 1---crazyit 2---crazyit 3---crazyit
根据输出结果可知,最终只执行了getPersons方法。相对于直接使用Hystrix,Spring Cloud中合并请求较为简单,合并处理器已经由@HystrixCollapser注解帮我们实现,我们仅关心真正命令的执行即可。
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