将相似或重复请求在上游系统中合并后发往下游系统，可以大大降低下游系统的负载，提升系统整体吞吐率。文章介绍了 hystrix collapser、ConcurrentHashMultiset、自实现BatchCollapser 三种请求合并技术，并通过其具体实现对比各自适用的场景。
工作中，我们常见的请求模型都是”请求-应答”式，即一次请求中，服务给请求分配一个独立的线程，一块独立的内存空间，所有的操作都是独立的，包括资源和系统运算。我们也知道，在请求中处理一次系统 I/O 的消耗是非常大的，如果有非常多的请求都进行同一类 I/O 操作，那么是否可以将这些 I/O 操作都合并到一起，进行一次 I/O 操作，是否可以大大降低下游资源服务器的负担呢？
最近我工作之余的大部分时间都花在这个问题的探究上了，对比了几个现有类库，为了解决一个小问题把 hystrix JAVAnica 的代码翻了一遍，也根据自己工作中遇到的业务需求实现了一个简单的合并类，收获还是挺大的。可能这个需求有点”偏门”，在网上搜索结果并不多，也没有综合一点的资料，索性自己总结分享一下，希望能帮到后来遇到这种问题的小伙伴。
开源的请求合并类库（知名的）好像也只有.NETflix 公司开源的 Hystrix 了， hystrix专注于保持 WEB 服务器在高并发环境下的系统稳定，我们常用它的熔断器(Circuit Breaker) 来实现服务的服务隔离和灾时降级，有了它，可以使整个系统不至于被某一个接口的高并发洪流冲塌，即使接口挂了也可以将服务降级，返回一个人性化的响应。请求合并作为一个保障下游服务稳定的利器，在 hystrix 内实现也并不意外。
我们在使用 hystrix 时，常用它的 javanica 模块，以注解的方式编写 hystrix 代码，使代码更简洁而且对业务代码侵入更低。所以在项目中我们一般至少需要引用 hystrix-core 和 hystrix-javanica 两个包。
另外，hystrix 的实现都是通过 AOP，我们要还要在项目 xml 里显式配置 HystrixAspect 的 bean 来启用它。
<aop:aspectj-autoproxy/>
<bean id="hystrixAspect" class="com.netflix.hystrix.contrib.javanica.aop.aspectj.HystrixCommandAspect" />
hystrix collapser 是 hystrix 内的请求合并器，它有自定义 BatchMethod 和 注解两种实现方式，自定义 BatchMethod 网上有各种教程，实现起来很复杂，需要手写大量代码，而注解方式只需要添加两行注解即可，但配置方式我在官方文档上也没找见，中文方面本文应该是独一份儿了。
其实现需要注意的是：
下面是一个简单的示例:
public class HystrixCollapserSample {
@HystrixCollapser(batchMethod = "batch")
public Future<Boolean> single(String input) {
return null; // single方法不会被执行到
}
public List<Boolean> batch(List<String> inputs) {
return inputs.stream().map(it -> Boolean.TRUE).collect(Collectors.toList());
}
}
为了解决 hystrix collapser 的配置问题看了下 hystrix javanica 的源码，这里简单总结一下 hystrix 请求合并器的具体实现，源码的详细解析在我的笔记：Hystrix collasper 源码解析。
“
需要注意，由于需要等待 timer 执行真正的请求操作，collapser 会导致所有的请求的 cost 都会增加约 timerInterval/2 ms;
”
hystrix collapser 的配置需要在 @HystrixCollapser 注解上使用，主要包括两个部分，专有配置和 hystrixCommand 通用配置；
专有配置包括：
通用配置包括：
一个完整的配置如下：
@HystrixCollapser(
batchMethod = "batch",
collapserKey = "single",
scope = com.netflix.hystrix.HystrixCollapser.Scope.GLOBAL,
collapserProperties = {
@HystrixProperty(name = "maxRequestsInBatch", value = "100"),
@HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds", value = "1000"),
@HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true")
})
由于业务需求，我们并不太关心被合并请求的返回值，而且觉得 hystrix 保持那么多的 Future 并没有必要，于是自己实现了一个简单的请求合并器，业务线程简单地将请求放到一个容器里，请求数累积到一定量或延迟了一定的时间，就取出容器内的数据统一发送给下游系统。
设计思想跟 hystrix 类似，合并器有一个字段作为存储请求的容器，且设置一个 timer 线程定时消费容器内的请求，业务线程将请求参数提交到合并 器的容器内。不同之处在于，业务线程将请求提交给容器后立即同步返回成功，不必管请求的消费结果，这样便实现了时间维度上的合并触发。
另外，我还添加了另外一个维度的触发条件，每次将请求参数添加到容器后都会检验一下容器内请求的数量，如果数量达到一定的阈值，将在业务线程内合并执行一次。
由于有两个维度会触发合并，就不可避免会遇到线程安全问题。为了保证容器内的请求不会被多个线程重复消费或都漏掉，我需要一个容器能满足以下条件：
java.util.concurrent 包内的 LinkedBlockingDeque 刚好符合要求，首先它实现了 BlockingDeque 接口，多线程环境下的存取操作是安全的；此外，它还提供 drainTo(Collection<? super E> c, int maxElements)方法，可以将容器内 maxElements 个元素安全地取出来，放到 Collection c 中。
以下是具体的代码实现：
public class BatchCollapser<E> implements InitializingBean {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BatchCollapser.class);
private static volatile Map<Class, BatchCollapser> instance = Maps.newConcurrentMap();
private static final ScheduledExecutorService SCHEDULE_EXECUTOR = Executors.newScheduledThreadPool(1);
private volatile LinkedBlockingDeque<E> batchContainer = new LinkedBlockingDeque<>();
private Handler<List<E>, Boolean> cleaner;
private long interval;
private int threshHold;
private BatchCollapser(Handler<List<E>, Boolean> cleaner, int threshHold, long interval) {
this.cleaner = cleaner;
this.threshHold = threshHold;
this.interval = interval;
}
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
SCHEDULE_EXECUTOR.scheduleAtFixedRate(() -> {
try {
this.clean();
} catch (Exception e) {
logger.error("clean container exception", e);
}
}, 0, interval, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
public void submit(E event) {
batchContainer.add(event);
if (batchContainer.size() >= threshHold) {
clean();
}
}
private void clean() {
List<E> transferList = Lists.newArrayListWithExpectedSize(threshHold);
batchContainer.drainTo(transferList, 100);
if (CollectionUtils.isEmpty(transferList)) {
return;
}
try {
cleaner.handle(transferList);
} catch (Exception e) {
logger.error("batch execute error, transferList:{}", transferList, e);
}
}
public static <E> BatchCollapser getInstance(Handler<List<E>, Boolean> cleaner, int threshHold, long interval) {
Class jobClass = cleaner.getClass();
if (instance.get(jobClass) == null) {
synchronized (BatchCollapser.class) {
if (instance.get(jobClass) == null) {
instance.put(jobClass, new BatchCollapser<>(cleaner, threshHold, interval));
}
}
}
return instance.get(jobClass);
}
}
以下代码内需要注意的点：
上面介绍的请求合并都是将多个请求一次发送，下游服务器处理时本质上还是多个请求，最好的请求合并是在内存中进行，将请求结果简单合并成一个发送给下游服务器。如我们经常会遇到的需求：元素分值累加或数据统计，就可以先在内存中将某一项的分值或数据累加起来，定时请求数据库保存。
Guava 内就提供了这么一种数据结构：ConcurrentHashMultiset，它不同于普通的 set 结构存储相同元素时直接覆盖原有元素，而是给每个元素保持一个计数 count, 插入重复时元素的 count 值加1。而且它在添加和删除时并不加锁也能保证线程安全，具体实现是通过一个 while(true) 循环尝试操作，直到操作够所需要的数量。
ConcurrentHashMultiset 这种排重计数的特性，非常适合数据统计这种元素在短时间内重复率很高的场景，经过排重后的数量计算，可以大大降低下游服务器的压力，即使重复率不高，能用少量的内存空间换取系统可用性的提高，也是很划算的。
使用 ConcurrentHashMultiset 进行请求合并与使用普通容器在整体结构上并无太大差异，具体类似于：
if (ConcurrentHashMultiset.isEmpty()) {
return;
}
List<Request> transferList = Lists.newArrayList();
ConcurrentHashMultiset.elementSet().forEach(request -> {
int count = ConcurrentHashMultiset.count(request);
if (count <= 0) {
return;
}
transferList.add(count == 1 ? request : new Request(request.getIncrement() * count));
ConcurrentHashMultiset.remove(request, count);
});
最后总结一下各个技术适用的场景：
另外，如果选择自己来实现的话，完全可以将 BatchCollapser 和 ConcurrentHashMultiset 结合一下，在BatchCollapser 里使用 ConcurrentHashMultiset 作为容器，这样就可以结合两者的优势了
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/tLS9WD4i73hMrtBnx2xklw
