Spring Cloud Hystrix缓存与合并请求

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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。

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:

Spring Cloud Hystrix缓存与合并请求
图 1  运行结果

完整错误信息如下:

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:

Spring Cloud Hystrix缓存与合并请求
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:

Spring Cloud Hystrix缓存与合并请求
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:

Spring Cloud Hystrix缓存与合并请求
图 4  运行结果

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