java 异步请求超时处理 java异步http请求

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架构魔法师 2023-07-28 15:50:14

文章标签 java 异步请求超时处理 java http 同步异步 文章分类 Java 后端开发

java 异步请求超时处理 java异步http请求_http

同步与异步概念辨析

同步（synchronous）和异步（asynchronous）通常用于描述在执行操作时是否需要等待某个操作完成，以及如何处理返回结果

类比生活

同步是接力跑：前一个人跑完了再轮到下一个人跑
异步是齐跑：大家在起跑线同时起跑

编程

同步编程（synchronous programming）：大多数编程都是同步编程。在同步编程中，任务是按顺序执行的，一个任务必须等待另一个任务完成后才能开始执行
异步编程（asynchronous programming）：同时处理多个任务

请求

同步请求（synchronous request）：每个请求都必须按顺序进行，并且程序必须等待每个请求完成后才能继续执行下一个请求
异步请求（asynchronous request）：同时发起多个请求

此处再提两个相关但不同的概念，并发（concurrency）和并行（parallelism）

并发是指看起来貌似在同时执行多个任务（如时间片轮转），但在微观上他们都是按一定顺序被处理的，也可以算是某种意义上的“同时”、“异步”，看你怎么理解
并行则是指多个任务执行就在同一时刻发生，算是真正意义上的“同时”、“异步”

Java 中的 HTTP 请求

对于 Java 中发起 HTTP 请求而言，一样有同步异步之分。看本文剩余部分之前首先需要学习用 Java 发起 HTTP 请求，对应后文的 requestHTTPContent() ，意为请求后获取响应内容，并在此篇博客文章中有介绍，可以说是本文的基础

笔者做了个简单的测试，测试方案如下，一个 JSON 对象对应数据表中的一条记录，对象含有两个键，取值分别为长度为 10 的和长度为 1000 的随机字符串，记录不同方案、不同请求量级下请求获取数据的耗时。

以下每项耗时数据至少测试三次并取平均值。此外，测试数据是在较为理想的环境下测试获取的，而在实际使用场景中的数据应该会比测试数据略高。

请求数	依次同步请求耗时	批量异步请求耗时	分页异步请求耗时
10	115ms	25ms	31ms
1000	10.19s	1073ms	1106ms
100000	17m53.28s	2m55.20s	2m55.80s

为了更好描述同步与异步，以下给出一个示例场景，我想发起 10 次 HTTP 请求，每次请求都带有参数开始时间 startTime 和 endTime，为 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 10 日十天中每日零点和下一日的零点，如第一次请求的参数为 2023-01-01 00:00:00 和 2023-01-02 00:00:00

依次同步请求

同步发请求无非就是直接调用或在 for 里调用 requestHTTPContent()

// 设置请求头
Map<String, String> headers = new HashMap<String, String>(){{
    // 设置接收内容类型
    put("Accept","application/json");
    // 设置发送内容类型
    put("Content-Type","application/json;charset=UTF-8");
    // 设置字符集
    put("charset", "UTF-8");
    // 设置访问者系统引擎版本、浏览器信息的字段信息，此处伪装成用户通过浏览器访问
    put("User-Agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");
}};

// 设置开始时间和结束时间
LocalDateTime startTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 1, 0, 0, 0);
LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 2, 0, 0, 0);

// 创建一个数组来保存结果
String[] results = new String[10];

for (int i = 0; i < 10; i++) {
    // 格式化开始时间和结束时间
    String formattedTime1 = startTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
    String formattedTime2 = endTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

    // 设置参数
    Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(){{
        put("startTime", formattedTime1);
        put("endTime", formattedTime2);
    }};

    // 发送请求并获取响应
    results[i] = requestHTTPContent("http://www.example.com","GET", headers, params);

    // 更新开始时间和结束时间
    startTime = startTime.plusDays(1);
    endTime = endTime.plusDays(1);
}

// 输出结果
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    System.out.println(results[i]);
}

批量异步请求

倘若请求量特别大，还按同步的方式进行，综合程序处理、网络延迟等因素，会非常地慢。

而对于异步而言，实现方式就比较多了，如 Java 11 中可以直接使用 java.net.http.HttpClient 类来创建异步 HTTP 客户端并使用 API，网上方法很多，此处不再赘述了

然而笔者处于兼容等各种考虑还是 Java8，Java8 并没有内置的异步 HTTP 客户端，要么调用第三方库来实现，如 Apache 的 HttpAsyncClient 库

<dependency>
    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
    <artifactId>httpasyncclient</artifactId>
    <version>4.1.4</version>
</dependency>

要么借助 Java 8 的标准库提供的基于 CompletableFuture 的异步编程来实现，笔者也是使用这个方案

注意， CompletableFuture 是并发而不是并行意义上的异步

// 创建 1000 个异步任务
CompletableFuture<String>[] futures = new CompletableFuture[1000];
LocalDateTime startTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 1, 0, 0, 0);
LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 2, 0, 0, 0);

for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    // 格式化开始时间和结束时间
    String formattedTime1 = startTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
    String formattedTime2 = endTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

    // 设置参数
    Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(){{
        put("startTime", formattedTime1);
        put("endTime", formattedTime2);
    }};

    // 设置异步请求
    futures[i] = asyncHTTPRequest("http://www.example.com","GET", headers, params);

    // 更新开始时间和结束时间
    startTime = startTime.plusDays(1);
    endTime = endTime.plusDays(1);
}

// 等待异步任务完成，超时时间为5秒
try {
    CompletableFuture.allOf(futures).get(5, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (TimeoutException e) {
    System.out.println("请求超时");
    e.printStackTrace();
    return;
}

// 输出每个异步任务的结果
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    try {
        System.out.println(futures[i].get());
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

其中的异步请求函数 asyncHTTPRequest()

public static CompletableFuture<String> asyncHTTPRequest(String strURL, String method, Map<String, ?> headers, Map<String, ?> params) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        try {
            return requestHTTPContent(strURL, method, headers, params);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    });
}

批量异步请求 + 批量数据处理

为了更好说明，现在我们不单单是请求数据，还要请求完后处理数据，以下给出一个示例场景

HTTP 请求返回的 JSON 数据含有键 id、key1、key2，如

{
    "code":"200",
    "msg":"success",
    "data":[
        {"id":"000001","key1":"5WoFrZxFR5ZXi6tA","key2":"0afba4s6HATkE9N4"},
        {"id":"000002","key1":"aKeHAyL10oGXYcB1","key2":"cG5SlzRavO2zMLkW"},
        {"id":"000003","key1":"O7zdMpEilsatFHRo","key2":"rKsqN0nOfU06vQ8E"},
        {"id":"000004","key1":"xD6s7KlaUQ9zY5pR","key2":"8oe1RTbDu8gH30Fn"},
        {"id":"000005","key1":"lkpnmv47rybG3hw2","key2":"rht3MhVvDOuaB9cQ"}
	]
}

建立对应的 Java 类 Data，含有属性 id、attr1 、 attr2

让我们来批量异步请求 + 批量数据处理

public void batchRequestAndHandle() throws Exception {
    // 异步请求列表
    List<CompletableFuture<String>> futures = new ArrayList<>();

    // 设置开始时间和结束时间
    LocalDateTime startTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 1, 0, 0, 0);
    LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 2, 0, 0, 0);
    
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        // 格式化开始时间和结束时间
        String formattedTime1 = startTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        String formattedTime2 = endTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

        // 设置参数
        Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(){{
            put("startTime", formattedTime1);
            put("endTime", formattedTime2);
        }};

        // 设置异步请求
        futures.add(batchHandleAsyncResult("http://www.example.com","GET", headers, params));

        // 更新开始时间和结束时间
        startTime = startTime.plusDays(1);
        endTime = endTime.plusDays(1);
    }
    // 批量处理异步请求结果
    batchHandleAsyncResult(futures);
}

其中批量处理异步请求结果函数 batchHandleAsyncResult()

public void batchHandleAsyncResult(List<CompletableFuture<String>> futures){
    // 等待异步任务完成，超时时间为 30 分钟
    try {
        CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).get(1800, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("请求超时");
        e.printStackTrace();
        return;
    }
    // 批量处理记录列表
    List<Data> dataList = new ArrayList<>();
    // 处理每个异步任务的结果
    for (CompletableFuture<String> future : futures) {
        try {
            JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(future.get());// 将 JSON 字符串解析成 JSON 对象
            if (jsonObj != null){
                JSONArray jsonInfo = jsonObj.getJSONArray("data");//解析成 JSON 数组
                if (jsonInfo != null) for (int i = 0; i < jsonInfo.size(); i++) {// 遍历 JSON 数组依次取出 JSON 对象
                    JSONObject jsonDetailInfo = jsonInfo.getJSONObject(i);
                    dataList.add(new Data(
                            jsonDetailInfo.getString("id"),
                            jsonDetailInfo.getString("key1"),
                            jsonDetailInfo.getString("key2")
                    ));           
                }
            }
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        } 
    }
    // 批量插入或更新
    dataMapper.batchInsertOrUpdateData(dataList);
    futures.clear();
    return ;
}

分页异步请求

可以看到按照上文的异步请求的逻辑，是先将所有请求异步一次性发起，再将结果存进数组，随后统一处理

但是在统一处理之前，放进数组的返回结果会占着内存空间，倘若请求量大，响应信息多，那很容易内存溢出（笔者已经经历过几次了，因为返回结果对应在数据库的行数是百万及以上量级的）

这就需要将大量的请求进行分页，每次仅将一部分的异步请求发起并立即处理结果，随后再进行下一部分的

对于分页处理数据的思路而言，有一些常见的量需要先了解一下

总量

totalRecords：总记录数，即数据表中的行数
totalFields：总字段数，即数据表中的列数
totalData：总数据量，即数据表中的行数 × 列数

分页

pageSize：页面大小，即每页记录数
pageDataSize：页面数据量大小，即每页记录数 × 字段数
currentPage：当前页码
totalPages：总页数

一般是将众多记录拆成若干页，每页再挨个处理，一般很少见到拆字段的，所以也就很少见到“每页字段大小”（因为“每页字段大小”就是“总字段数”）

至于这个页大小多少合适，我觉得没有统一的答案，自己根据实际情况设定即可，要看客户机和服务器的硬件条件（CPU 处理速度，内存大小等）、网络延迟等诸多因素，笔者均经历过页太小速度极慢，页太大内存溢出等各种情况……

不过一般情况下，在进行处理完数据之前，我们可能只知道总字段数 totalFields，不知道总记录数 totalRecords，所以要计数

计数

currentCount：当前记录数，当达到页面大小后就重置为 0
totalCount：总记录数，即数据表中的行数

分页异步请求 + 分页数据处理

其实分页和批量的实现是非常像的，只是多了将大量的请求及其结果进行分页的过程

异步请求分页的页面大小较大取决于服务器的硬件条件，而插入或更新数据分页的页面大小较大取决于客户机的硬件条件

一重分页——一次请求对应一条记录

如果恰好一次请求对应一条记录，那么二者的分页是相同的，可以说仅需一重分页

每次仅将一部分的异步请求发起并处理结果，一旦当前记录数达到页面大小就立即异步请求，随后将当前页所有异步请求的结果直接批量处理

一重分页涉及下面的变量

总量

totalFields：总字段数，即数据表中的列数

分页

pageSize：页面大小，即每页记录数
pageDataSize：页面数据量大小，即每页记录数 × 字段数

计数

currentCount：当前记录数，当达到页面大小后就重置为 0
totalCount：总记录数，即数据表中的行数

public void pageRequestAndHandleData() throws Exception {

    int totalRequests = 1000; // 总请求数
    int requestPageSize = 300; // 请求页面大小，即每页请求数
    int currentRequestCount = 0; // 当前记录数，当达到数据页面大小后就重置为 0

    // 异步请求列表
    List<CompletableFuture<String>> futures = new ArrayList<>();

    // 设置开始时间和结束时间
    LocalDateTime startTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 1, 0, 0, 0);
    LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 2, 0, 0, 0);

    for (int i = 0; i < totalRequests; i++) {
        // 格式化开始时间和结束时间
        String formattedTime1 = startTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        String formattedTime2 = endTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

        // 设置参数
        Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(){{
            put("startTime", formattedTime1);
            put("endTime", formattedTime2);
        }};

        // 设置异步请求
        futures.add(asyncHTTPRequest("http://www.example.com","GET", headers, params));

        currentRequestCount ++;

        // 当记录数达到页面大小就进行处理，即分页处理
        if(currentRequestCount == requestPageSize){
            pageHandleAsyncResult(futures);
            currentRequestCount = 0;
        }

        // 更新开始时间和结束时间
        startTime = startTime.plusDays(1);
        endTime = endTime.plusDays(1);
    }
    // 处理最后一页
    if(!futures.isEmpty()){
        pageHandleAsyncResult(futures);
    }
}

其中批量处理异步请求结果函数 batchHandleAsyncResult() 和前文批量集成数据中的是一样的

二重分页——一次请求对应多条记录

然而，大多数情况下，一次请求是对应多条记录的，返回内容中会有数组让你遍历，而且在你处理异步请求结果之前，你并不知道一个请求对应多少记录，也就未知总记录数

因此异步请求的分页和插入或更新数据的分页应该是分开的，可以说是需要二重分页

每次仅将一部分的异步请求发起并处理结果，一旦当前记录数达到页面大小就立即异步请求，随后将当前页所有异步请求的结果再分页处理

二重分页涉及下面的变量

请求总量

totalRequests：总请求数

请求分页

requestPageSize：请求页面大小，即每页请求数

请求计数

currentRequestCount：当前请求数，当达到请求页面大小后就重置为 0

数据总量

totalFields：总字段数，即数据表中的列数

数据分页

recordPageSize：记录页面大小，即每页记录数

数据计数

currentRecordCount：当前记录数，当达到数据页面大小后就重置为 0
totalRecordCount：总记录数，即数据表中的行数

public void pageRequestAndHandleData() throws Exception {

    int totalRequests = 1000; // 总请求数
    int requestPageSize = 300; // 请求页面大小，即每页请求数
    int currentRequestCount = 0; // 当前记录数，当达到数据页面大小后就重置为 0

    // 异步请求列表
    List<CompletableFuture<String>> futures = new ArrayList<>();

    // 设置开始时间和结束时间
    LocalDateTime startTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 1, 0, 0, 0);
    LocalDateTime endTime = LocalDateTime.of(2023, 1, 2, 0, 0, 0);

    for (int i = 0; i < totalRequests; i++) {
        // 格式化开始时间和结束时间
        String formattedTime1 = startTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        String formattedTime2 = endTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

        // 设置参数
        Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(){{
            put("startTime", formattedTime1);
            put("endTime", formattedTime2);
        }};

        // 设置异步请求
        futures.add(asyncHTTPRequest("http://www.example.com","GET", headers, params));

        currentRequestCount ++;

        // 当记录数达到页面大小就进行处理，即分页处理
        if(currentRequestCount == requestPageSize){
            pageHandleAsyncResult(futures);
            currentRequestCount = 0;
        }

        // 更新开始时间和结束时间
        startTime = startTime.plusDays(1);
        endTime = endTime.plusDays(1);
    }
    // 处理最后一页
    if(!futures.isEmpty()){
        pageHandleAsyncResult(futures);
    }
}

其中分页处理异步请求结果函数 pageHandleAsyncResult()

public void pageHandleAsyncResult(List<CompletableFuture<String>> futures){

    int pageDataSize = 12000; // 页面数据量大小，即每页记录数 × 字段数
    int totalFields = Data.class.getDeclaredFields().length; // 总字段数，即数据表中的列数
    int pageRecordSize = pageDataSize / totalFields; // 页面大小，即每页记录数
    int currentRecordCount = 0; // 当前记录数，当达到页面大小后就重置为 0
    int totalRecordCount = 0; // 累积记录数，一直累积，不进行重置，最终就是总记录数


    // 等待异步任务完成，超时时间为 30 分钟
    try {
        CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).get(1800, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (TimeoutException e) {
        System.out.println("请求超时");
        e.printStackTrace();
        return;
    }
    // 批量处理记录列表
    List<Data> dataList = new ArrayList<>();
    // 处理每个异步任务的结果
    for (CompletableFuture<String> future : futures) {
        try {
            JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(future.get());// 将 JSON 字符串解析成 JSON 对象
            if (jsonObj != null){
                JSONArray jsonInfo = jsonObj.getJSONArray("data");//解析成 JSON 数组
                if (jsonInfo != null) for (int i = 0; i < jsonInfo.size(); i++) {// 遍历 JSON 数组依次取出 JSON 对象
                    JSONObject jsonDetailInfo = jsonInfo.getJSONObject(i);
                    dataList.add(new Data(
                        jsonDetailInfo.getString("id"),
                        jsonDetailInfo.getString("key1"),
                        jsonDetailInfo.getString("key2")
                    ));
                    currentRecordCount ++;
                    totalRecordCount ++;
                    if(currentRecordCount == pageRecordSize){
                        dataMapper.batchInsertOrUpdateData(dataList);
                        dataList.clear();
                        currentRecordCount = 0;
                    }
                }
            }
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    if(totalRecordCount > 0) dataMapper.batchInsertOrUpdateData(dataList);
    futures.clear();
    return ;
}

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