本篇内容介绍了“让API并行调用的方法是什么”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
当数据量较大的时候,都会通过分库分表来拆分,分担读写的压力。分库分表后比较麻烦的就是查询的问题,如果不是直接根据分片键去查询的话,需要对多个表进行查询。
在一些复杂的业务场景下,比如订单搜索,除了订单号,用户,商家 这些常用的搜索条件,可能还有时间,商品等等。
目前常见的做法将数据同步到 ES 这类搜索框架中进行查询,然后通过搜出来的结果,一般是主键 ID, 再去具体的数据表中查询完整的数据,组装返回给调用方。
比如下面这段代码,首先查询出文章信息,然后根据文章中的用户 ID 去查询用户的昵称。
List<ArticleBO> articleBos = articleDoPage.getRecords().stream().map(r -> { String nickname = userManager.getNickname(r.getUserId()); return articleBoConvert.convertPlus(r, nickname); }).collect(Collectors.toList());
如果文章有 10 条数据,那么就需要调用 10 次用户服务提供的接口,而且是同步调用操作。
当然我们也可以用并行流来实现并发调用,代码如下:
List<ArticleBO> articleBos = articleDoPage.getRecords().parallelStream().map(r -> { String nickname = userManager.getNickname(r.getUserId()); return articleBoConvert.convertPlus(r, nickname); }).collect(Collectors.toList());
并行流的优点很明显,代码不用做特别大的改动。需要注意如果用并行流,最好单独定义一个 ForkJoinPool。
除了用并行流,还可以使用批量查询的方式来提高性能,降低 RPC 的调用次数,代码如下:
List<Long> userIds = articleDoPage.getRecords().stream().map(article -> article.getUserId()).collect(Collectors.toList()); Map<Long, String> nickNameMap = userManager.queryByIds(userIds).stream().collect(Collectors.toMap(UserResponse::getId, UserResponse::getNickname)); List<ArticleBO> articleBos = articleDoPage.getRecords().stream().map(r -> { String nickname = nickNameMap.containsKey(r.getUserId()) ? nickNameMap.get(r.getUserId()) : CommonConstant.DEFAULT_EMPTY_STR; return articleBoConvert.convertPlus(r, nickname); }).collect(Collectors.toList());
但批量查询还是同步模式,下面介绍如果使用 CompletableFuture 来实现异步并发调用,直接用原生的 CompletableFuture 也可以,但是编排能力没有那么强,这里我们选择一款基于 CompletableFuture 封装的并行编排框来实现。
稍微做了下封装,提供了更方便使用的工具类来实现并发调用多个接口的逻辑。
第一种方式,适用于比如从 ES 查出了一批 ID, 然后根据 ID 去数据库中或者调用 RPC 查询真实数据,最后得到一个 Map,可以根据 Key 获取对应的数据。
内部是多线程并发调用,会等到结果全部返回。
public Object aggregationApi() { long s = System.currentTimeMillis(); List<String> ids = new ArrayList<>(); ids.add("1"); ids.add("2"); ids.add("3"); Map<String, UserResponse> callResult = AsyncTemplate.call(ids, id -> { return userService.getUser(id); }, u -> u.getId(), COMMON_POOL); long e = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗时:" + (e-s) + "ms"); return ""; }
另一个场景就是 API 聚合的场景,需要并行调用多个接口,将结果进行组装。
List<AsyncCall> params = new ArrayList<>(); AsyncCall<Integer, Integer> goodsQuery = new AsyncCall("goodsQuery", 1); params.add(goodsQuery); AsyncCall<String, OrderResponse> orderQuery = new AsyncCall("orderQuery", "100"); params.add(orderQuery); UserQuery q = new UserQuery(); q.setAge(18); q.setName("yinjihuan"); AsyncCall<UserQuery, UserResponse> userQuery = new AsyncCall("userQuery", q); params.add(userQuery); AsyncTemplate.call(params, p -> { if (p.getTaskId().equals("goodsQuery")) { AsyncCall<Integer, Integer> query = p; return goodsService.getGoodsName(query.getParam()); } if (p.getTaskId().equals("orderQuery")) { AsyncCall<String, OrderResponse> query = p; return orderService.getOrder(query.getParam()); } if (p.getTaskId().equals("userQuery")) { AsyncCall<UserQuery, UserResponse> query = p; return userService.getUser(query.getParam()); } return null; });
AsyncCall 中定义参数和响应的类型,响应结果会在执行完后会自动设置到 AsyncCall 中。在 call 方法中需要根据 taskId 去做对应的处理逻辑,不同的 taskId 调用的接口不一样。
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