Java 微服务异步并行调用优化

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Java 微服务异步并行调用优化

java猫 2018-12-21 16:49:00 浏览483
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我们先来设想一个场景。

有一个 http 的接口 A,该接口内部实际上是由另外三个接口 B、C、D 返回结果的组合,这三个接口不存在相互依赖。我们一般的写法就是 B、C、D 同步顺序执行,依次拿到结果后组装在一起。那么假如这三个接口分别耗时 2 秒,那么 A 接口就要耗时 6 秒。如果可以让 B、C、D 同时执行的话,那么 A 接口理论上只要耗时 2 秒。

当然实际情况肯定复杂的多,如果一个接口内部存在不相互依赖的耗时调用的话,那么我们可以做这样的合并,响应时间上的减少还是非常明显的。整个接口的响应时间取决于最长的那个内部接口。

那么我们来看看在 Java 中有哪些方法可以达到这样的目的。认真思考下你会发现,如果要并行处理的话,在 Java 中只能用多线程来做。实际情况中每个线程处理完的时间肯定不一样,那么如何让线程先处理完的停下来等最后那个处理完的呢。如果经常用多线程的小伙伴肯定能想到 CountDownLatch 工具类。当然也有直接简单暴力的方法,在空循环里轮询每个线程是否执行完,但是这样做肯定不优雅。

那下面就直接上代码了: 假设有个学生服务提供查询学生名字,年龄和家庭信息,每个服务之间没有相互依赖。 我们就简单模拟下来获取学生信息的一个接口。

常规方法

@RequestMapping("/getStudentInfo")

public Object getStudentInfo() {

long start = System.currentTimeMillis();

Map resultMap = new HashMap<>(10);

try {

resultMap.put("studentName", studentService.getStudentName());

resultMap.put("studentAge", studentService.getSutdentAge());

resultMap.put("studentFamilyInfo", studentService.getSutdentFamilyInfo());

} catch (Exception e) {

resultMap.put("errMsg", e.getMessage());

}

resultMap.put("total cost", System.currentTimeMillis() - start);

return resultMap;

}

顺序同步执行,耗时 6 秒。

1. Future

@RequestMapping("/getStudentInfoWithFuture")

public Object testWhitCallable() {

long start = System.currentTimeMillis();

Map resultMap = new HashMap<>(10);

try {

CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(3);

Future futureStudentName = es.submit(() -> {

Object studentName = studentService.getStudentName();

countDownLatch.countDown();

return studentName;

});

Future futureStudentAge = es.submit(() -> {

Object studentAge = studentService.getSutdentAge();

countDownLatch.countDown();

return studentAge;

});

Future futureStudentFamilyInfo = es.submit(() -> {

Object studentFamilyInfo = studentService.getSutdentFamilyInfo();

countDownLatch.countDown();

return studentFamilyInfo;

});

//同步等待所有线程执行完之后再继续

countDownLatch.await();

resultMap.put("studentName", futureStudentName.get());

resultMap.put("studentAge", futureStudentAge.get());

resultMap.put("studentFamilyInfo", futureStudentFamilyInfo.get());

} catch (Exception e) {

resultMap.put("errMsg", e.getMessage());

}

resultMap.put("total cost", System.currentTimeMillis() - start);

return resultMap;

}

2.RxJava

@RequestMapping("/getStudentInfoWithRxJava")

public Object testWithRxJava() {

long start = System.currentTimeMillis();

Map resultMap = new HashMap<>(10);

try {

CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

Observable studentNameObservable = Observable.create(observableEmitter -> {

resultMap.put("studentName", studentService.getStudentName());

observableEmitter.onComplete();

}).subscribeOn(Schedulers.io());

Observable studentAgeObservable = Observable.create(observableEmitter -> {

resultMap.put("studentAge", studentService.getSutdentAge());

observableEmitter.onComplete();

}).subscribeOn(Schedulers.io());

Observable familyInfoObservable = Observable.create(observableEmitter -> {

resultMap.put("studentFamilyInfo", studentService.getSutdentFamilyInfo());

observableEmitter.onComplete();

}).subscribeOn(Schedulers.io());

//创建一个下游 Observer

Observer observer = new Observer() {

@Override

public void onSubscribe(Disposable d) {

}

@Override

public void onNext(Object o) {

}

@Override

public void onError(Throwable e) {

}

@Override

public void onComplete() {

//因为后面用了 merge 操作符,所以会合并后发射,那么只要 countdown 一次就行了。

countDownLatch.countDown();

}

};

//建立连接,

Observable.merge(studentNameObservable, studentAgeObservable, familyInfoObservable).subscribe(observer);

//等待异步线程完成

countDownLatch.await();

} catch (Exception e) {

resultMap.put("errMsg", e.getMessage());

}

resultMap.put("total cost", System.currentTimeMillis() - start);

return resultMap;

}

对于 RxJava 我不熟,我也是临时学习的,不知道这种写法是不是最佳的。

3.CompletableFutures

@RequestMapping("/getStudentInfoWithCompletableFuture")

public Object getStudentInfoWithCompletableFuture() {

long start = System.currentTimeMillis();

Map resultMap = new HashMap<>(10);

try {

CompletableFuture completableFutureStudentName = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {

try {

return studentService.getStudentName();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

return null;

});

CompletableFuture completableFutureSutdentAge = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {

try {

return studentService.getSutdentAge();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

return null;

});

CompletableFuture completableFutureFamilyInfo = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {

try {

return studentService.getSutdentFamilyInfo();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

return null;

});

CompletableFuture.allOf(completableFutureStudentName, completableFutureSutdentAge, completableFutureFamilyInfo).join();

resultMap.put("studentName", completableFutureStudentName.get());

resultMap.put("studentAge", completableFutureSutdentAge.get());

resultMap.put("studentFamilyInfo", completableFutureFamilyInfo.get());

} catch (Exception e) {

resultMap.put("errMsg", e.getMessage());

}

resultMap.put("total cost", System.currentTimeMillis() - start);

return resultMap;

}

自带最后的同步等待,不需要 CountDownLatch。CompletableFuture 还有很多其他好用的方法。

有兴趣的可以自己来实验下。 github 项目地址 reactive-programming-sample。

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