通过HystrixCollapser合并请求提高应用吞吐量

我们知道elasticsearch可以通过指定index和doc id来获取某个doc的，也支持mget的方式，发送一次请求，将多个doc id发送过去查询出相应的docs。

这样做可以有效的减少发往ES的请求数，降低ES的负载。

在web应用层通过HystrixCollapser合并单个get请求为mget请求的处理方式，就能大大提升系统的TPS.

以下为代码示例：

//利用hystrix合并请求
    @HystrixCollapser(batchMethod = "mGetDataFromEs", scope = GLOBAL, collapserProperties = {
            @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds", value = "50"),
            @HystrixProperty(name = "maxRequestsInBatch", value = "200"),
    })
    @Cacheable(value = "esRequestCache", cacheManager = "esRequestCacheManager", key = "#doc.index+':'+#doc.type+':'+#doc.id", unless = "#result == null || #result.size() ==0")
    public List getDataFromEs3(EsDocGetRequest doc) {
        return null;
    }


    @HystrixCommand(fallbackMethod = "mGetDataFromEsFallback")
    public List> mGetDataFromEs(List docs) throws IOException {
        logger.debug("================mGetDataFromEs==============");
        List> datas = new ArrayList<>();
        List docList = new ArrayList<>();
        for (EsDocGetRequest req : docs) {
            docList.add(new Doc(req.getIndex(), req.getType(), req.getId()));
        }
        long start = System.currentTimeMillis();
        JestResult result = jestClient.execute(new MultiGetExt.Builder.ByDoc(docList).build());
        logger.info("============mGetDataFromEs cost time:{}", (System.currentTimeMillis() - start));
//        assertTrue(result.getErrorMessage(), result.isSucceeded());
        if (result.isSucceeded()) {
            JsonArray actualDocs = result.getJsonObject().getAsJsonArray("docs");
            for (int i = 0; i < docs.size(); i++) {
                boolean hasError = actualDocs.get(i).getAsJsonObject().has("error");
                boolean found = !hasError && actualDocs.get(i).getAsJsonObject().getAsJsonPrimitive("found").getAsBoolean();
                if (found) {
                    EsRcmdResult esRcmdResult = gson.fromJson(actualDocs.get(i).getAsJsonObject().get("_source"), EsRcmdResult.class);
                    datas.add(esRcmdResult.getData());
                } else {
                    datas.add(Collections.emptyList());
                }
            }
            return datas;
        } else {
            throw new ServiceException(result.getErrorMessage());
        }

    }

    public List> mGetDataFromEsFallback(List docs) throws IOException {
        logger.error("============mGetDataFromEs fallback=============");
        return Collections.emptyList();
    }

我们利用@HystrixCollapser注解的方式来实现合并请求的目的，这个注解是打在单个请求处理方法上的，主要配置了几个属性：

batchMethod = "mGetDataFromEs"

指定合并处理的方法名，这里单个请求方法和批处理方法的定义非常有考究，具体可以看一下这个注解的注释文档，方法只能接受一个参数，如果你需要传递多个参数，那么请将它们封装成一个类参数。然后批处理方法的参数必须是List类型的参数，泛型和单处理方法中的参数类型一致，例如示例代码中那样，单处理方法的参数为EsDocGetRequest,批处理方法的参数为List。另外单处理方法的方法体实际是不会执行的，返回null即可。

 @HystrixProperty(name = "timerDelayInMilliseconds", value = "50"),
            @HystrixProperty(name = "maxRequestsInBatch", value = "200"),

这两个属性表示合并请求的时间窗口为50ms,窗口时间内最多合并200个请求。默认值是10ms，合并请求数不限。这个根据自己实际情况来设定。

timerDelayInMilliseconds建议尽量设置的小一点，如果并发量不大的话，其实也没有必要使用HystrixCollapser来处理

但是一旦用了HystrixCollapser之后，请求的最小响应延迟一定是大于这个时间窗口了，因为接受到的请求都要经过这个窗口时间的聚合，然后再进行处理，在分别返回给具体的调用方的。如果单个请求的响应时间比较大的话，并不会有多少影响，如果单次响应时间很小的话比如几毫秒，用了合并请求特性之后，至少都变成50几毫秒了，反而造成了响应时间变长的负作用。

scope = GLOBAL

合并作用域，默认是REQUEST，就是不会跨越多个请求会话的，只在当前用户请求中合并多次请求为批处理请求。这里改成GLOBAL，就是可以跨越request context，合并不同用户的请求为一次批处理请求。

另外我在单次请求上海使用了@Cachable注解用来缓存请求结果到redis，不是本文的讨论范畴就不展开说了。

最后就是要在批处理方法上加上@HystrixCommand注解，还配置了一个fallback方法进行熔断快速失败响应。

最后最关键的一点就是批处理方法的实现，方法参数接收到的这个list的size可以理解为本次一共聚合了多少个request

List docs

那么，批处理方法返回的集合大小，一定要跟请求参数的集合大小一致，不然就会报错：

Caused by: rx.exceptions.OnErrorNotImplementedException: Failed to map all collapsed requests to response. The expected contract has not been respected. Collapser key: 'getDataFromEs3', requests size: '46', response size: '39'