缓存在开发中经常用到，我们常用 Redis 这种第三方的缓存数据库对数据进行缓存处理。本节讲解 Hystrix 缓存的实现和清除，以及请求的合并。
在 Hystrix 中也为我们提供了方法级别的缓存。通过重写 getCacheKey 来判断是否返回缓存的数据，getCacheKey 可以根据参数来生成。这样，同样的参数就可以都用到缓存了。
改造之前的 MyHystrixCommand，在其中增加 getCacheKey 的重写实现
@Override
protected String getCacheKey() {
return String.valueOf(this.name);
}
在上面的代码中，我们把创建对象时传进来的 name 参数作为缓存的 key。
为了证明能够用到缓存，在 run 方法中加一行输出，在调用多次的情况下，如果控制台只输出了一次，那么可以知道后面的都是走的缓存逻辑
@Override
protected String run() {
System.err.println("get data");
return this.name + ":" + Thread.currentThread().getName();
}
完整错误信息如下：
Caused by: java.lang.IllegalStateException: Request caching is not available. Maybe you need to initialize the HystrixRequestContext?
根据错误提示可以知道，缓存的处理取决于请求的上下文，我们必须初始化 Hystrix-RequestContext。
改造 main 方法中的调用代码，初始化 HystrixRequestContext
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
String result = new MyHystrixCommand("zhangsan").execute();
System.out.println(result);
Future<String> future = new MyHystrixCommand("zhangsan").queue();
System.out.println(future.get());
context.shutdown();
}
我们可以看到只输出了一次 get data，缓存生效。
刚刚我们学习了如何使用 Hystrix 来实现数据缓存功能。有缓存必然就有清除缓存的动作。
当数据发生变动时，必须将缓存中的数据也更新掉，不然就会出现脏数据的问题。同样地，Hystrix 也有清除缓存的功能。
增加一个支持缓存清除的类
public class ClearCacheHystrixCommand extends HystrixCommand<String> { private final String name;
private static final HystrixCommandKey GETTER_KEY = HystrixCommandKey.Factory.asKey("MyKey");
public ClearCacheHystrixCommand(String name) { super(HystrixCommand.Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("MyGroup")) .andCommandKey(GETTER_KEY)); this.name = name; }
public static void flushCache(String name) { HystrixRequestCache.getInstance(GETTER_KEY,HystrixConcurrencyStrategyDefault.getInstance()).clear(name); }
@Override protected String getCacheKey() { return String.valueOf(this.name); }
@Override protected String run() { System.err.println("get data"); return this.name + ":" + Thread.currentThread().getName(); }
@Override protected String getFallback() { return "失败了 "; } }
flushCache 方法就是清除缓存的方法，通过 HystrixRequestCache 来执行清除操作，根据 getCacheKey 返回的 key 来清除。
修改调用代码来验证清除是否有效果
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
String result = new ClearCacheHystrixCommand("zhangsan").execute();
System.out.println(result);
ClearCacheHystrixCommand.flushCache("zhangsan");
Future<String> future = new ClearCacheHystrixCommand("zhangsan").queue();
System.out.println(future.get());
}
执行两次相同的 key，在第二次执行之前调用缓存清除的方法，也就是说第二次用不到缓存
由此可以看出，输出两次 get data，这证明缓存确实被清除了。可以把 ClearCache-HystrixCommand.flushCache 这行代码注释掉再执行一次，就会发现只输出了一次 get data，缓存是有效的
Hystrix 支持将多个请求自动合并为一个请求（代码如下所示），利用这个功能可以节省网络开销，比如每个请求都要通过网络访问远程资源。如果把多个请求合并为一个一起执行，将多次网络交互变成一次，则会极大地节省开销。
public class MyHystrixCollapser extends HystrixCollapser<List<String>, String, String> { private final String name;
//构造函数 public MyHystrixCollapser(String name) { this.name = name; }
//获取name @Override public String getRequestArgument() { return name; }
//创建命令 @Override protected HystrixCommand<List<String>> createCommand(final Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests) { return new BatchCommand(requests); }
//返回结果 @Override protected void mapResponseToRequests(List<String> batchResponse, Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests) { int count = 0; for (CollapsedRequest<String, String> request : requests) { request.setResponse(batchResponse.get(count++)); } }
private static final class BatchCommand extends HystrixCommand<List<String>> { private final Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests;
private BatchCommand(Collection<CollapsedRequest<String, String>> requests) { super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup")) .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetValueForKey"))); this.requests = requests; }
@Override protected List<String> run() { System.out.println(" 真正执行请求......"); ArrayList<String> response = new ArrayList<String>(); for (CollapsedRequest<String, String> request : requests) { response.add(" 返回结果 : " + request.getArgument()); } return response; } } }
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
HystrixRequestContext context = HystrixRequestContext.initializeContext();
Future<String> f1 = new MyHystrixCollapser("zhangsan").queue();
Future<String> f2 = new MyHystrixCollapser("zhangsan333").queue();
System.out.println(f1.get() + "=" + f2.get());
context.shutdown();
}
通过 MyHystrixCollapser 创建两个执行任务，按照正常的逻辑肯定是分别执行这两个任务，通过 HystrixCollapser 可以将多个任务合并到一起执行。从输出结果就可以看出，任务的执行是在 run 方法中去做的
25 Spring Cloud Hystrix缓存与合并请求
原文：https://www.cnblogs.com/jrkl/p/14385763.html