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Spring Cloud Hystrix缓存与合并请求
缓存在开发中经常用到,我们常用 Redis 这种第三方的缓存数据库对数据进行缓存处理。本节讲解 Hystrix 缓存的实现和清除,以及请求的合并。
改造之前的 MyHystrixCommand,在其中增加 getCacheKey 的重写实现,代码如下所示。
为了证明能够用到缓存,在 run 方法中加一行输出,在调用多次的情况下,如果控制台只输出了一次,那么可以知道后面的都是走的缓存逻辑,代码如下所示。
图 1 运行结果
完整错误信息如下:
改造 main 方法中的调用代码,初始化 HystrixRequestContext,代码如下所示。
图 2 运行结果
我们可以看到只输出了一次 get data,缓存生效。
当数据发生变动时,必须将缓存中的数据也更新掉,不然就会出现脏数据的问题。同样地,Hystrix 也有清除缓存的功能。
增加一个支持缓存清除的类,代码如下所示。
修改调用代码来验证清除是否有效果,代码如下所示。
图 3 运行结果
由此可以看出,输出两次 get data,这证明缓存确实被清除了。可以把 ClearCache-HystrixCommand.flushCache 这行代码注释掉再执行一次,就会发现只输出了一次 get data,缓存是有效的,输入结果如图 2 所示。
图 4 运行结果
结果缓存
在 Hystrix 中也为我们提供了方法级别的缓存。通过重写 getCacheKey 来判断是否返回缓存的数据,getCacheKey 可以根据参数来生成。这样,同样的参数就可以都用到缓存了。改造之前的 MyHystrixCommand,在其中增加 getCacheKey 的重写实现,代码如下所示。
@Override protected String getCacheKey() { return String.valueOf(this.name); }在上面的代码中,我们把创建对象时传进来的 name 参数作为缓存的 key。
为了证明能够用到缓存,在 run 方法中加一行输出,在调用多次的情况下,如果控制台只输出了一次,那么可以知道后面的都是走的缓存逻辑,代码如下所示。
@Override protected String run() { System.err.println("get data"); return this.name + ":" + Thread.currentThread().getName(); }执行 main 方法,发现程序报错了,如图 1 所示:
图 1 运行结果
Caused by: java.lang.IllegalStateException: Request caching is not available. Maybe you need to initialize the HystrixRequestContext?
根据错误提示可以知道,缓存的处理取决于请求的上下文,我们必须初始化 Hystrix-RequestContext。改造 main 方法中的调用代码,初始化 HystrixRequestContext,代码如下所示。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext(); String result = new MyHystrixCommand("zhangsan").execute(); System.out.println(result); Future<String> future = new MyHystrixCommand("zhangsan").queue(); System.out.println(future.get()); context.shutdown(); }改造完之后重写执行 main 方法,就可以做正常运行了,输出结果如图 2 所示:
图 2 运行结果
我们可以看到只输出了一次 get data,缓存生效。
缓存清除
刚刚我们学习了如何使用 Hystrix 来实现数据缓存功能。有缓存必然就有清除缓存的动作。当数据发生变动时,必须将缓存中的数据也更新掉,不然就会出现脏数据的问题。同样地,Hystrix 也有清除缓存的功能。
增加一个支持缓存清除的类,代码如下所示。
public class ClearCacheHystrixCommand extends HystrixCommand<String> { private final String name; private static final HystrixCommandKey GETTER_KEY = HystrixCommandKey.Factory.asKey("MyKey"); public ClearCacheHystrixCommand(String name) { super(HystrixCommand.Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("MyGroup")) .andCommandKey(GETTER_KEY)); this.name = name; } public static void flushCache(String name) { HystrixRequestCache.getInstance(GETTER_KEY,HystrixConcurrencyStrategyDefault.getInstance()).clear(name); } @Override protected String getCacheKey() { return String.valueOf(this.name); } @Override protected String run() { System.err.println("get data"); return this.name + ":" + Thread.currentThread().getName(); } @Override protected String getFallback() { return "失败了 "; } }flushCache 方法就是清除缓存的方法,通过 HystrixRequestCache 来执行清除操作,根据 getCacheKey 返回的 key 来清除。
修改调用代码来验证清除是否有效果,代码如下所示。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext(); String result = new ClearCacheHystrixCommand("zhangsan").execute(); System.out.println(result); ClearCacheHystrixCommand.flushCache("zhangsan"); Future<String> future = new ClearCacheHystrixCommand("zhangsan").queue(); System.out.println(future.get()); }执行两次相同的 key,在第二次执行之前调用缓存清除的方法,也就是说第二次用不到缓存,输出结果如图 3 所示:
图 3 运行结果
由此可以看出,输出两次 get data,这证明缓存确实被清除了。可以把 ClearCache-HystrixCommand.flushCache 这行代码注释掉再执行一次,就会发现只输出了一次 get data,缓存是有效的,输入结果如图 2 所示。
合并请求
Hystrix 支持将多个请求自动合并为一个请求(代码如下所示),利用这个功能可以节省网络开销,比如每个请求都要通过网络访问远程资源。如果把多个请求合并为一个一起执行,将多次网络交互变成一次,则会极大地节省开销。public class MyHystrixCollapser extends HystrixCollapser<List<String>, String, String> { private final String name; public MyHystrixCollapser(String name) { this.name = name; } @Override public String getRequestArgument() { return name; } @Override protected HystrixCommand<List<String>> createCommand(final Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests) { return new BatchCommand(requests); } @Override protected void mapResponseToRequests(List<String> batchResponse, Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests) { int count = 0; for (CollapsedRequest<String, String> request : requests) { request.setResponse(batchResponse.get(count++)); } } private static final class BatchCommand extends HystrixCommand<List<String>> { private final Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests; private BatchCommand(Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests) { super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup")) .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetValueForKey"))); this.requests = requests; } @Override protected List<String> run() { System.out.println(" 真正执行请求......"); ArrayList<String> response = new ArrayList<String>(); for (CollapsedRequest<String, String> request : requests) { response.add(" 返回结果 : " + request.getArgument()); } return response; } } }接下来编写测试代码,代码如下所示。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext(); Future<String> f1 = new MyHystrixCollapser("zhangsan").queue(); Future<String> f2 = new MyHystrixCollapser("zhangsan333").queue(); System.out.println(f1.get() + "=" + f2.get()); context.shutdown(); }通过 MyHystrixCollapser 创建两个执行任务,按照正常的逻辑肯定是分别执行这两个任务,通过 HystrixCollapser 可以将多个任务合并到一起执行。从输出结果就可以看出,任务的执行是在 run 方法中去做的,输出结果如图 4 所示:
图 4 运行结果
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