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2021-06-01 09:32:01
現在各大中介軟體都使用了長輪詢的資料互動方式,目前比較流行的例如Nacos的設定中心,RocketMQ Pull(拉模式)訊息等,它們都是採用了長輪詢方的式實現。就例如Nacos的設定中心,如何做到伺服器端感知設定變化實時推播給使用者端的呢?
說到長輪詢,肯定存在和它相對立的,我們暫且叫它短輪詢吧,我們簡單介紹一下短輪詢:
短輪詢也是拉模式。是指不管伺服器端資料有無更新,使用者端每隔定長時間請求拉取一次資料,可能有更新資料返回,也可能什麼都沒有。如果設定中心使用這樣的方式,會存在以下問題:
由於設定資料並不會頻繁變更,若是一直髮請求,勢必會對伺服器端造成很大壓力。還會造成推播資料的延遲,比如:每10s請求一次設定,如果在第11s時設定更新了,那麼推播將會延遲9s,等待下一次請求;
無法在推播延遲和伺服器端壓力兩者之間中和。降低輪詢的間隔,延遲降低,壓力增加;增加輪詢的間隔,壓力降低,延遲增高。
長輪詢為了解決短輪詢存在的問題,使用者端發起長輪詢,如果伺服器端的資料沒有發生變更,會hold住請求,直到伺服器端的資料發生變化,或者等待一定時間超時才會返回。返回後,使用者端再發起下一次長輪詢請求監聽。
這樣設計的好處:
下面借用圖片來說明一下流程:
上面我們已經介紹了整個思路,下面我們用程式碼實現一下:
下面用程式碼實現長輪詢:
@Slf4j public class ConfigClientWorker { private final CloseableHttpClient httpClient; private final ScheduledExecutorService executorService; public ConfigClientWorker(String url, String dataId) { this.executorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(runnable -> { Thread thread = new Thread(runnable); thread.setName("client.worker.executor-%d"); thread.setDaemon(true); return thread; }); // ① httpClient 使用者端超時時間要大於長輪詢約定的超時時間 RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom().setSocketTimeout(40000).build(); this.httpClient = HttpClientBuilder.create().setDefaultRequestConfig(requestConfig).build(); executorService.execute(new LongPollingRunnable(url, dataId)); } class LongPollingRunnable implements Runnable { private final String url; private final String dataId; public LongPollingRunnable(String url, String dataId) { this.url = url; this.dataId = dataId; } @SneakyThrows @Override public void run() { String endpoint = url + "?dataId=" + dataId; log.info("endpoint: {}", endpoint); HttpGet request = new HttpGet(endpoint); CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(request); switch (response.getStatusLine().getStatusCode()) { case 200: { BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(response.getEntity() .getContent())); StringBuilder result = new StringBuilder(); String line; while ((line = rd.readLine()) != null) { result.append(line); } response.close(); String configInfo = result.toString(); log.info("dataId: [{}] changed, receive configInfo: {}", dataId, configInfo); break; } // ② 304 響應碼標記設定未變更 case 304: { log.info("longPolling dataId: [{}] once finished, configInfo is unchanged, longPolling again", dataId); break; } default: { throw new RuntimeException("unExcepted HTTP status code"); } } executorService.execute(this); } } public static void main(String[] args) throws IOException { new ConfigClientWorker("http://127.0.0.1:8080/listener", "user"); System.in.read(); } }
@RestController @Slf4j @SpringBootApplication public class ConfigServer { @Data private static class AsyncTask { // 長輪詢請求的上下文,包含請求和響應體 private AsyncContext asyncContext; // 超時標記 private boolean timeout; public AsyncTask(AsyncContext asyncContext, boolean timeout) { this.asyncContext = asyncContext; this.timeout = timeout; } } // guava 提供的多值 Map,一個 key 可以對應多個 value private Multimap<String, AsyncTask> dataIdContext = Multimaps.synchronizedSetMultimap(HashMultimap.create()); private ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("longPolling-timeout-checker-%d") .build(); private ScheduledExecutorService timeoutChecker = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, threadFactory); // 設定監聽接入點 @RequestMapping("/listener") public void addListener(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { String dataId = request.getParameter("dataId"); // 開啟非同步!!! AsyncContext asyncContext = request.startAsync(request, response); AsyncTask asyncTask = new AsyncTask(asyncContext, true); // 維護 dataId 和非同步請求上下文的關聯 dataIdContext.put(dataId, asyncTask); // 啟動定時器,30s 後寫入 304 響應 timeoutChecker.schedule(() -> { if (asyncTask.isTimeout()) { dataIdContext.remove(dataId, asyncTask); response.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_MODIFIED); // 標誌此次非同步執行緒完成結束!!! asyncContext.complete(); } }, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS); } // 設定釋出接入點 @RequestMapping("/publishConfig") @SneakyThrows public String publishConfig(String dataId, String configInfo) { log.info("publish configInfo dataId: [{}], configInfo: {}", dataId, configInfo); Collection<AsyncTask> asyncTasks = dataIdContext.removeAll(dataId); for (AsyncTask asyncTask : asyncTasks) { asyncTask.setTimeout(false); HttpServletResponse response = (HttpServletResponse)asyncTask.getAsyncContext().getResponse(); response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK); response.getWriter().println(configInfo); asyncTask.getAsyncContext().complete(); } return "success"; } public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ConfigServer.class, args); } }
request.startAsync(request, response);
保證不佔用Tomcat執行緒。此時Tomcat執行緒以及釋放。配合asyncContext.complete()
使用。dataIdContext.put(dataId, asyncTask);
會將 dataId 和非同步請求上下文給關聯起來,方便設定釋出時,拿到對應的上下文Multimap<String, AsyncTask> dataIdContext
它是一個多值 Map,一個 key 可以對應多個 value,你也可以理解為 Map<String,List<AsyncTask>>
timeoutChecker.schedule()
啟動定時器,30s 後寫入 304 響應@RequestMapping("/publishConfig")
,設定釋出的入口。設定變更後,根據 dataId 一次拿出所有的長輪詢,為之寫入變更的響應。asyncTask.getAsyncContext().complete();
表示這次非同步請求結束了。啟動設定監聽
先啟動 ConfigServer,再啟動 ConfigClient。30s之後控制檯列印第一次超時之後收到伺服器端304的狀態碼
16:41:14.824 [client.worker.executor-%d] INFO cn.haoxiaoyong.poll.ConfigClientWorker - longPolling dataId: [user] once finished, configInfo is unchanged, longPolling again
請求一下設定釋出,請求localhost:8080/publishConfig?dataId=user&configInfo=helloworld
伺服器端列印紀錄檔:
2022-08-25 16:45:56.663 INFO 90650 --- [nio-8080-exec-2] cn.haoxiaoyong.poll.ConfigServer : publish configInfo dataId: [user], configInfo: helloworld
到此這篇關於Java實現一個簡單的長輪詢的範例程式碼的文章就介紹到這了,更多相關Java長輪詢內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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