Spring cloud Hystrix 服務容錯保護---斷路器（3）- 請求緩存

Hystrix有兩種方式來應對高併發場景：請求緩存和請求合併。

請求緩存：當系統併發量越來越大，每個微服務都要承受很大的壓力，因爲請求依賴服務的資源需要通過通信來實現，如果每一此都去服務提供者的服務器去請求服務，獲得數據，那麼高併發的情況下，性能會低下，Hystrix提供了請求緩存功能，我們可以開啓請求緩存功能來優化系統，以便減輕請求線程消耗和降低 請求響應時間。

 

開啓請求緩存：

繼承的方式：

public class HelloCommand extends HystrixCommand<String> {

private static final HystrixCommandGroupKey GROUP_KEY=HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("testgroupKey");

    private static final HystrixCommandKey COMMAND_KEY=HystrixCommandKey.Factory.asKey("testCommandKey");

    private static final HystrixThreadPoolKey THREAD_POOL_KEY=HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("testThreadKey");

    private RestTemplate restTemplate;

    public HelloCommand( RestTemplate restTemplate) {
        super(Setter.withGroupKey(GROUP_KEY).andCommandKey(COMMAND_KEY).andThreadPoolKey(THREAD_POOL_KEY));
        this.restTemplate=restTemplate;
    }

    @Override
    protected String run() throws Exception {
        return restTemplate.getForObject("http://helloservice-1",String.class);
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "error";
    }

    @Override
    protected String getCacheKey() {
        return "test";
    }

}

只需要重載getCacheKey方式，通過在 getCacheKey 方法中返回的請求緩存 key 值，就能讓該請求命令具備緩存功能。 此時，當不同的外部請 求處理邏輯調用了同 一 個依賴服務時， Hystrix 會根據 getCacheKey 方法返回的值來區分 是否是重複的請求，如果它們的 cacheKey 相同， 那麼該依賴服務只會在第一個請求到達時 被真實地調用一 次， 另外 一 個請求則是直接從請求緩存中返回結果。

如果只是讀操作，那麼不需要考慮緩存內容是否正確，但是如果請求命令中還有更新數據的寫操作，那麼緩存中的數據就需要我們在進行寫操作是做及時的處理，以防止讀操作讀到髒數據。

我們可以通過 HystrixRequestCache.clear() 方法來進行緩存的 清理：

public class HelloCommand extends HystrixCommand<String> {

    private static final HystrixCommandGroupKey GROUP_KEY=HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("testgroupKey");

    private static final HystrixCommandKey COMMAND_KEY=HystrixCommandKey.Factory.asKey("testCommandKey");

    private static final HystrixThreadPoolKey THREAD_POOL_KEY=HystrixThreadPoolKey.Factory.asKey("testThreadKey");

    private RestTemplate restTemplate;

    public HelloCommand( RestTemplate restTemplate) {
        super(Setter.withGroupKey(GROUP_KEY).andCommandKey(COMMAND_KEY).andThreadPoolKey(THREAD_POOL_KEY));
        this.restTemplate=restTemplate;
    }

    @Override
    protected String run() throws Exception {
        return restTemplate.getForObject("http://helloservice-1",String.class);
    }

    @Override
    protected String getFallback() {
        return "error";
    }

    @Override
    protected String getCacheKey() {
        return "test";
    }

    public static void flushCache(){
        HystrixRequestCache.getInstance(COMMAND_KEY,HystrixConcurrencyStrategyDefault.getInstance()).clear("test");
    }
}

1.其中getInstance方法中的第一個參數的key名稱要與實際相同 *

2.clear方法中的cacheKey要與getCacheKey方法生成的key方法相同 *

3.注意我們用了commandKey是test,大家要注意之後new這個Command的時候要指定相同的commandKey,否則會清除不成功 *

 

在執行寫操作的之後，就調用這個flushCache方法對緩存進行清理。

請求緩存不是隻寫入一次結果就不再變化的，而是每次請求到達Controller的時候，我們都需要爲HystrixRequestContext進行初始化，之前的緩存也就是不存在了，我們是在同一個請求中保證結果相同，同一次請求中的第一次訪問後對結果進行緩存，緩存的生命週期只有一次請求！

需要注意的地方：

1.flushRequestCache()，其中.clear()中的cacheKey的生成方法相同，只有把正確需要清除的key清掉纔會連同value一同清掉，從而達到清除緩存的作用。

2.清除緩存時機：我們應該在同一個Controller中進行寫操作之後，如果這個操作之後還有訪問同一資源的請求，那麼必須加清除緩存，從而保證數據同步，如果後面沒有讀操作，無須清除緩存，因爲在下一次請求到來的時候HystrixRequestContext會重置，緩存自然也沒有了

 

註解的方式：

註解	描述	屬性
@CacheResult	該註解用來標記請求命令返回的結果應該被緩存，它必須與@HystrixCommand註解結合使用	cacheKeyMethod
@CacheRemove	該註解用來讓請求命令的緩存失效，失效的緩存根據commandKey進行查找。	commandKey,cacheKeyMethod
@CacheKey	該註解用來在請求命令的參數上標記，使其作爲cacheKey，如果沒有使用此註解則會使用所有參數列表中的參數作爲cacheKey	value

@CacheResult
@HystrixCommand
public User getUserByid(Long id) {
return restTemplale.getForObject("http://USER-SERVICE/users/{l}", User. class, id);
}

上面的方式會用所有的參數作爲cacheKey，也就是上面的id

 

當使用註解來定義請求緩存時，若要爲請求命令指定具體的緩存 Key 生 成規則, 我們可以使用@CacheResut和@CacheRemove 註解的cacheKeyMethod方法來指定具體的生成函數;也可以通過使用@CacheKey 註解 在方法參數中指定用於組裝緩存 Key 的元素.

@CacheResult(cacheKeyMethod = "getUserByidCacheKey") 
@HystrixCommand
public User getUserByid{Long id) {
    return restTemplale.getForObject("http://USER-SERVICE/users/{1}", User.class, id);
}

private Long getUserByidCacheKey(Long id) { 
    return id;
}

通過@CacheKey 註解實現的方式更加簡單， 具體示例如下所示。 但是在使用 @CacheKey 註解的時候需要注意，它的優先級比 cacheKeyMethod 的優先級低，如果已 經使用了 cacheKeyMethod 指定緩存 Key 的生成函數， 那麼@CacheKey 註解不會生效。

@CacheResult
@HystrixCommand
public User getUserByid(@CacheKey("id") Long id) {
    return restTemplate.getForObject("http://USER-SERVICE/users/{l}",User.class,id);
}

@CacheKey 註解除了可以指定方法參數作爲緩存 Key 之外， 它還允許訪問參數對象 的內部屬性作爲緩存 Key。比如下面的例子，它指定了 User 對象的 id 屬性作爲緩存 Key。

@CacheResult
@HystrixCommand
public User getUserByid(@CacheKey("id") User user) {
    return restTemplate.getForObject("http://USER-SERVICE/users/ { 1} ", User.class, user.getid());
}

若該內容調用了 update 操作進行了更新，那麼此時請求緩 存中的結果與實際結果就會產生不一 致(緩存中的結果實際上已經失效了)，所以我 們需要在 update 類型的操作上對失效的緩存進行清理。 在 Hystrix 的註解配置中， 可以通過@CacheRemove 註解來實現失效緩存的清理.

@CacheResult
@HystrixCommand(commandkey="getUserByid")
public User getUserByid(@CacheKey("id") Long id) {
return restTemplate.getForObject("http://USER-SERVICE/users/ { 1} ",id);

@CacheRemove(commandKey = "getUserByid") 
@HystrixCommand
public void update(@CacheKey("id") User user) {
    return restTemplate.postForObject("http://USER-SERVICE/users", user, User.class);
}

還可以直接在一個空方法中清理緩存：

@HystrixCommand
    @CacheRemove(commandKey = "hello" ,cacheKeyMethod = "getCacheKey")
    public void flushCache(){
        System.out.println("緩存清理。。。。。。。");
    }

controller:

@Autowired
    private HelloService helloService;
    @RequestMapping(value = "/consumer")
    public String getvalue(){
        HystrixRequestContext.initializeContext();
        //初始化HystrixRequestContext上下文
        String s1=helloService.helloServiceAysc();
        String s2=helloService.helloServiceAysc();
        helloService.flushCache();
        String s3=helloService.helloServiceAysc();
        String s4=helloService.helloServiceAysc();
        return helloService.helloService();
    }

前面提到過，下一次請求到來的時候HystrixRequestContext會重置，緩存自然也沒有了。

初始化HystrixRequestContext方法：

1、在每個用到請求緩存的Controller方法的第一行加上如下代碼：

HystrixRequestContext.initializeContext();

2、使用filter:

在啓動類加入@ServletComponentScan註解,

@WebFilter(filterName = "hystrixRequestContextServletFilter",urlPatterns = "/*",asyncSupported = true)
public class HystrixEquestContextInitFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {

    }
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
        //初始化Hystrix請求上下文
        HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
        try {
            //請求正常通過
            filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
        } finally {
            //關閉Hystrix請求上下文
            context.shutdown();
        }
    }
    @Override
    public void destroy() {

    }
}

結束語：只看書來學習，很有可能因爲版本不對，導致出現一些問題，還是要動手實踐，、

參考：https://www.cnblogs.com/hellxz/p/9056806.html

https://github.com/HellxZ/SpringCloudLearn