異步編程CompletableFuture實現高併發系統優化之請求合併
先說場景：
根據Redis官網介紹，單機版Redis的讀寫性能是12萬/秒，批量處理可以達到70萬/秒。不管是緩存或者是數據庫，都有批量處理的功能。當我們的系統達到瓶頸的時候，我們考慮充分的壓榨緩存和數據庫的性能，應對更大的併發請求。適用於電商促銷雙十一，等特定高併發的場景，讓系統可以支撐更高的併發。
思路：
一個用戶請求到後臺，我沒有立即去處理，而是把請求堆積到隊列中，堆積10毫秒的時間，由於是高併發場景，就堆積了一定數量的請求。
我定義一個定時任務，把隊列中的請求，按批處理的方式，向後端的Redis緩存，或者數據庫發起批量的請求，拿到批量的結果，再把結果分發給對應的請求用戶。
對於單個用戶而言，他的請求變慢了10毫秒是無感知的。但是對於我們系統，卻可以提高几倍的抗併發能力。
這個請求合併，結果分發的功能，就要用到一個類CompletableFuture 實現異步編程，不同線程之間的數據交互。
線程1 如何創建異步任務？
//創建異步任務
CompletableFuture> future = new CompletableFuture<>();
//阻塞等待獲取結果。
Map result = future.get();
線程2 如何把數據賦值給線程1 ？
// 線程2的處理結果
Object result = "結果";
//線程2 的結果，賦值 給 線程1
future.complete(result);
CompletableFuture 是由大牛 Doug Lea 在JDK1.8 提供的類，我們來看看complete()方法的源碼。
複製代碼
/**
* If not already completed, sets the value returned by {@link
* #get()} and related methods to the given value.
*
* @param value the result value
* @return {@code true} if this invocation caused this CompletableFuture
* to transition to a completed state, else {@code false}
*/
public boolean complete(T value) {
boolean triggered = completeValue(value);
postComplete();
return triggered;
}複製代碼
翻譯：
如果尚未完成，則將返回的值和相關方法get()設置爲給定值。
也就是說，
線程1 的get() 方法，拿到的就是線程 2 的complete() 方法給的值。
看到這裏，應該基本明白這個異常編程的意思了。它的核心就是線程通信，數據傳輸。直接上代碼：
複製代碼
package www.itbac.com;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;
public class CompletableFutureTest {
//併發安全的阻塞隊列，積攢請求。（每隔N毫秒批量處理一次）
LinkedBlockingQueue<Request> queue = new LinkedBlockingQueue();
// 定時任務的實現,每隔開N毫秒處理一次數據。
@PostConstruct
public void init() {
// 定時任務線程池
ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {// 捕獲異常
try {
//1.從阻塞隊列中取出queue的請求，生成一次批量查詢。
int size = queue.size();
if (size == 0) {
return;
}
List<Request> requests = new ArrayList<>(size);
for (int i = 0; i < size; i++) {
// 移出隊列，並返回。
Request poll = queue.poll();
requests.add(poll);
}
//2.組裝一個批量查詢請求參數。
List<String> movieCodes = new ArrayList<>();
for (Request request : requests) {
movieCodes.add(request.getMovieCode());
}
//3. http 請求，或者 dubbo 請求。批量請求，得到結果list。
System.out.println("本次合併請求數量："+movieCodes.size());
List<Map<String, Object>> responses = new ArrayList<>();
//4.把list轉成map方便快速查找。
HashMap<String, Map<String, Object>> responseMap = new HashMap<>();
for (Map<String, Object> respons : responses) {
String code = respons.get("code").toString();
responseMap.put(code,respons);
}
//4.將結果響應給每一個單獨的用戶請求。
for (Request request : requests) {
//根據請求中攜帶的能表示唯一參數，去批量查詢的結果中找響應。
Map<String, Object> result = responseMap.get(request.getMovieCode());
//將結果返回到對應的請求線程。2個線程通信，異步編程賦值。
//complete(),源碼註釋翻譯：如果尚未完成，則將由方法和相關方法返回的值設置爲給定值
request.getFuture().complete(result);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 立即執行任務，並間隔10 毫秒重複執行。
}, 0, 10, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
// 1萬個用戶請求，1萬個併發,查詢電影信息
public Map<String, Object> queryMovie(String movieCode) throws ExecutionException, InterruptedException {
//請求合併，減少接口調用次數,提升性能。
//思路：將不同用戶的同類請求，合併起來。
//並非立刻發起接口調用，請求 。是先收集起來，再進行批量請求。
Request request = new Request();
//請求參數
request.setMovieCode(movieCode);
//異步編程，創建當前線程的任務，由其他線程異步運算，獲取異步處理的結果。
CompletableFuture<Map<String, Object>> future = new CompletableFuture<>();
request.setFuture(future);
//請求參數放入隊列中。定時任務去消化請求。
queue.add(request);
//阻塞等待獲取結果。
Map<String, Object> stringObjectMap = future.get();
return stringObjectMap;
}
}
//請求包裝類
class Request {
//請求參數： 電影id。
private String movieCode;
// 多線程的future接收返回值。
//每一個請求對象中都有一個future接收請求。
private CompletableFuture<Map<String, Object>> future;
public CompletableFuture<Map<String, Object>> getFuture() {
return future;
}
public void setFuture(CompletableFuture<Map<String, Object>> future) {
this.future = future;
}
public Request() {
}
public Request(String movieCode) {
this.movieCode = movieCode;
}
public String getMovieCode() {
return movieCode;
}
public void setMovieCode(String movieCode) {
this.movieCode = movieCode;
}}
複製代碼
這樣就實現了請求合併，批量處理，結果分發響應。讓系統支撐更高的併發量。
當然，因爲不是天天雙十一，沒有那麼大的併發量，就添加一個動態的配置，只有當特定的時間，才進行請求堆積。其他時間還是正常的處理。這部分邏輯就不寫出來了。