Hystrix command 執(zhí)行時 8 大步驟第三步，就是檢查 Request cache 是否有緩存。

首先，有一個概念，叫做 Request Context 請求上下文，一般來說，在一個 web 應用中，如果我們用到了 Hystrix，我們會在一個 filter 里面，對每一個請求都施加一個請求上下文。就是說，每一次請求，就是一次請求上下文。然后在這次請求上下文中，我們會去執(zhí)行 N 多代碼，調(diào)用 N 多依賴服務，有的依賴服務可能還會調(diào)用好幾次。

在一次請求上下文中，如果有多個 command，參數(shù)都是一樣的，調(diào)用的接口也是一樣的，而結(jié)果可以認為也是一樣的。那么這個時候，我們可以讓第一個 command 執(zhí)行返回的結(jié)果緩存在內(nèi)存中，然后這個請求上下文后續(xù)的其它對這個依賴的調(diào)用全部從內(nèi)存中取出緩存結(jié)果就可以了。

這樣的話，好處在于不用在一次請求上下文中反復多次執(zhí)行一樣的 command，避免重復執(zhí)行網(wǎng)絡請求，提升整個請求的性能。

舉個栗子。比如說我們在一次請求上下文中，請求獲取 productId 為 1 的數(shù)據(jù)，第一次緩存中沒有，那么會從商品服務中獲取數(shù)據(jù)，返回最新數(shù)據(jù)結(jié)果，同時將數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中。后續(xù)同一次請求上下文中，如果還有獲取 productId 為 1 的數(shù)據(jù)的請求，直接從緩存中取就好了。

HystrixCommand 和 HystrixObservableCommand 都可以指定一個緩存 key，然后 Hystrix 會自動進行緩存，接著在同一個 request context 內(nèi)，再次訪問的話，就會直接取用緩存。

下面，我們結(jié)合一個具體的業(yè)務場景，來看一下如何使用 request cache 請求緩存技術。當然，以下代碼只作為一個基本的 Demo 而已。

現(xiàn)在，假設我們要做一個批量查詢商品數(shù)據(jù)的接口，在這個里面，我們是用 HystrixCommand 一次性批量查詢多個商品 id 的數(shù)據(jù)。但是這里有個問題，如果說 Nginx 在本地緩存失效了，重新獲取一批緩存，傳遞過來的 productIds 都沒有進行去重，比如 productIds=1,1,1,2,2，那么可能說，商品 id 出現(xiàn)了重復，如果按照我們之前的業(yè)務邏輯，可能就會重復對 productId=1 的商品查詢?nèi)?#xff0c;productId=2 的商品查詢兩次。

我們對批量查詢商品數(shù)據(jù)的接口，可以用 request cache 做一個優(yōu)化，就是說一次請求，就是一次 request context，對相同的商品查詢只執(zhí)行一次，其余重復的都走 request cache。

實現(xiàn) Hystrix 請求上下文過濾器并注冊

定義 HystrixRequestContextFilter 類，實現(xiàn) Filter 接口。

/** * Hystrix 請求上下文過濾器 */public class HystrixRequestContextFilter implements Filter { @Override public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { } @Override public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) { HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext(); try { filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse); } catch (IOException | ServletException e) { e.printStackTrace(); } finally { context.shutdown(); } } @Override public void destroy() { }}

然后將該 filter 對象注冊到 SpringBoot Application 中。

@SpringBootApplicationpublic class EshopApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(EshopApplication.class, args); } @Bean public FilterRegistrationBean filterRegistrationBean() { FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean(new HystrixRequestContextFilter()); filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*"); return filterRegistrationBean; }}

command 重寫 getCacheKey() 方法

在 GetProductInfoCommand 中，重寫 getCacheKey() 方法，這樣的話，每一次請求的結(jié)果，都會放在 Hystrix 請求上下文中。下一次同一個 productId 的數(shù)據(jù)請求，直接取緩存，無須再調(diào)用 run() 方法。

public class GetProductInfoCommand extends HystrixCommand { private Long productId; private static final HystrixCommandKey KEY = HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetProductInfoCommand"); public GetProductInfoCommand(Long productId) { super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ProductInfoService")) .andCommandKey(KEY)); this.productId = productId; } @Override protected ProductInfo run() { String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId; String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url); System.out.println("調(diào)用接口查詢商品數(shù)據(jù)，productId=" + productId); return JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class); } /** * 每次請求的結(jié)果，都會放在Hystrix綁定的請求上下文上 * * @return cacheKey 緩存key */ @Override public String getCacheKey() { return "product_info_" + productId; } /** * 將某個商品id的緩存清空 * * @param productId 商品id */ public static void flushCache(Long productId) { HystrixRequestCache.getInstance(KEY, HystrixConcurrencyStrategyDefault.getInstance()).clear("product_info_" + productId); }}

這里寫了一個 flushCache() 方法，用于我們開發(fā)手動刪除緩存。

controller 調(diào)用 command 查詢商品信息

在一次 web 請求上下文中，傳入商品 id 列表，查詢多條商品數(shù)據(jù)信息。對于每個 productId，都創(chuàng)建一個 command。

如果 id 列表沒有去重，那么重復的 id，第二次查詢的時候就會直接走緩存。

@Controllerpublic class CacheController { /** * 一次性批量查詢多條商品數(shù)據(jù)的請求 * * @param productIds 以,分隔的商品id列表 * @return 響應狀態(tài) */ @RequestMapping("/getProductInfos") @ResponseBody public String getProductInfos(String productIds) { for (String productId : productIds.split(

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的vue获取商品数据接口_基于 request cache 请求缓存技术优化批量商品数据查询接口...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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