分布式微服务系统架构第121集：AppCtxHolder
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AppCtxHolder 的作用
这是一个Spring上下文工具类，主要是为了在非 Spring 管理的地方（比如普通的工具类、线程、WebSocket类等）
也能拿到 Spring 容器里的 Bean 对象，实现全局访问 Spring 容器！
主要功能总结
方法 |
作用 |
|---|---|
setApplicationContext(ApplicationContext context) |
Spring 启动时，自动注入 ApplicationContext |
getSpringBean(String beanName) |
根据 bean 名字，获取 Spring 容器里的对象 |
getBeanDefinitionNames() |
获取所有已注册的 Spring Bean 名字列表 |
为什么要有 AppCtxHolder？
因为有些时候我们想拿到 Spring 中的 Bean，但是：
当前类不是被 Spring 托管的（比如普通 Java 类、第三方库、手动 new 出来的对象）
不是通过
@Autowired注入的也不是通过
@Component/@Service扫描到的
这时就需要有一个能全局存 ApplicationContext 的工具类 ➔ 也就是 AppCtxHolder！
这样就能做到：
MyService myService = (MyService) AppCtxHolder.getSpringBean("myService");直接拿到 Bean 用！
应用场景举例
场景 |
是否适合用 AppCtxHolder |
|---|---|
WebSocket 的 @ServerEndpoint 类中注入 Service |
✅ 很常用 |
普通工具类中调用 Spring Bean |
✅ |
自定义线程（比如 Runnable、TimerTask）中想用 Spring Bean |
✅ |
外部 SDK / 框架接入后要访问 Spring 服务 |
✅ |
Spring Boot正常托管的 Controller、Service中 |
❌ 不需要，直接 @Autowired |
️ 一个典型使用案例
比如我们有一个 @ServerEndpoint 的 WebSocket 类：
@ServerEndpoint("/ws")
public class MyWebSocket {
private MyService myService;
@OnOpen
public void onOpen(Session session) {
this.myService = (MyService) AppCtxHolder.getSpringBean("myService");
myService.doSomething();
}
}✅ 这样，WebSocket也能用上 Spring 的依赖了！
而不需要传统的 @Autowired，因为 @ServerEndpoint 本身是由 Web容器(Tomcat/Undertow/Jetty)托管的，不是 Spring 托管的！
⚡ 注意小点
AppCtxHolder.context是静态的，所以是全局唯一的。在项目启动阶段（Spring容器加载完成后），
context就被赋值好了。如果发现
context==null，说明可能是 没有被 Spring 扫描到（比如没加@Component），或者项目启动顺序有问题。
总结一句话
AppCtxHolder 是让你在任何地方都能访问 Spring 容器中 Bean 的万能工具。
主要问题 & 风险点
1. BlockingQueue没有指定泛型，导致是原生的裸类型
static BlockingQueue blockingQueue = new LinkedBlockingQueue();风险：类型不安全，可能会导致 ClassCastException。 ✅ 建议改成带泛型：
static BlockingQueue blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(); 2. WebSocket @Autowired 注入问题
WebSocket 实例是多实例（每连接一个客户端就 new 一个），而Spring容器默认是单例。
你直接用 @Autowired，在生产环境高并发下，可能注入失败或者导致奇怪的问题。
风险：依赖注入失效，空指针异常。
✅ 标准做法是用静态注入，比如写个静态工具类或 BaseEndpointConfigure 中注册注入（Spring Boot 2.3+ 支持这种方式），或者简单一点手动持有：
private static HttpInvokeService httpInvokeServiceStatic;
@Autowired
public void setHttpInvokeService(HttpInvokeService httpInvokeService){
RTDataWebSocket.httpInvokeServiceStatic = httpInvokeService;
}3. fixedThreadPool线程池无保护
你 publishTopic 里的线程池任务，虽然有队列大小判断，但是线程池本身是没有拒绝策略的（默认 AbortPolicy），如果高并发或者阻塞严重，可能导致抛异常。
风险：RejectedExecutionException 把线程打爆。 ✅ 建议加保护，比如 try-catch 包裹：
try {
fixedThreadPool.submit(() -> {
...
});
} catch (RejectedExecutionException e) {
log.error("任务提交失败: {}", e.getMessage(), e);
}或者给线程池配置自定义 RejectedExecutionHandler（比如丢弃、日志打印）。
4. 部分地方存在并发安全风险
虽然大部分用了 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArraySet，但是：
topicSessionMap.get(topic).add(session)和topicSessionMap.get(topic)这种先 get 再 add的模式，在极端并发下可能出现 NPE。因为 get() 后对象可能被其他线程 remove() 了。
✅ 建议做保护判断：
Set sessions = topicSessionMap.get(topic);
if (sessions != null) {
sessions.add(session);
} 否则可能偶现空指针。
5. 异常处理太轻了
在 @OnMessage、publishTopic 中，异常都是简单 log，实际上在生产环境要更细分：
客户端非法数据 ➔ 可直接 close
JSON 解析失败 ➔ 返回错误提示
内部服务异常 ➔ 正常返回 error code，不要让客户端无限重连
✅ 可以增加一层异常分类，比如：
catch (JsonSyntaxException e) {
log.error("非法JSON:{}", e.getMessage(), e);
session.close(new CloseReason(CloseReason.CloseCodes.CANNOT_ACCEPT, "Invalid JSON"));
} catch (Exception e) {
log.error("系统异常:{}", e.getMessage(), e);
}@OnOpen
可以记录连接数，或者加白名单校验（防止乱连）
内存泄漏 |
|---|
如果客户端断开了但 |
|---|
WebSocket标准一般需要定时心跳机制（比如客户端每隔30秒 ping），防止假死连接。如果没有，需要后续考虑
监听 Kafka 消息 ➔ 解析 JSON 成对象 ➔ 根据事件类型做不同处理逻辑 ➔ 最后手动提交 offset
系统版本迭代升级时，像这种存在于 内存（ConcurrentHashMap） 中的心跳数据（状态）会全部丢失。
这是因为：内存 = 进程级存储，一旦程序重启、崩溃或者升级部署，JVM内存清空，所以这些心跳数据也会全部消失。
1. 轻量型方案 —— 临时丢失可以接受
如果心跳数据只是为了监控“当前状态”，短时间丢失是可以接受的（比如上线后几秒内就能补回新的心跳），
那内存存储+客户端自动补报心跳是足够的，
部署时加个提示或者在界面上打个“升级中”的小标识就行。
适合：
客户端每隔几秒发送心跳。
丢几秒的数据对业务无影响。
✅ 优点：简单，资源占用小。
❗ 缺点：升级瞬间状态断档，可能影响监控系统准确率。
2. 中等方案 —— 心跳数据持久化到 Redis
如果要求稍微高一点，希望系统升级重启后依然能拿到上一次心跳数据
系统重启时，可以从 Redis 恢复一部分最近的心跳数据
适合：
需要比较稳定的心跳状态展示。
升级过程中不能影响监控准确率太多。
✅ 优点：高可用，快速恢复。
❗ 缺点：稍微增加一点 Redis 使用量和开发复杂度。
3. 重型方案 —— 心跳+状态全量落盘（数据库）
如果你需要心跳记录做审计、报警，或者心跳信息必须长时间保留，
那就不仅要存 Redis，还要异步入库（MySQL / PostgreSQL）：
心跳数据写一张
heartbeat_status表。每次心跳更新一个字段
last_online_time。
适合：
金融、政府、电力、医疗等必须记录设备状态变化的领域。
需要对心跳数据做离线分析、报表统计。
✅ 优点：超稳定，满足数据留存需求。
❗ 缺点：开发复杂，性能开销大，要设计好表和更新策略。
小结一下
方案 |
适用场景 |
优点 |
缺点 |
|---|---|---|---|
只内存 |
能接受短时断档 |
简单快速 |
升级必丢数据 |
Redis缓存 |
要求重启后快速恢复 |
可容灾，性能高 |
增加Redis压力 |
Redis+数据库持久化 |
需要完整心跳记录，审计需求 |
数据不丢，功能完整 |
开发复杂，读写压力大 |