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作者：张伟
背景
限时购是网易考拉目前比较常用的促销形式，但是前期创建一个限时购活动时需要各个BU按照指定的Excel格式进行选品提报，为了保证提报数据准确，运营需要人肉校验很多信息：
是否已经参加了限时购
在线价与活动价的对比校验
大促价格校验
是否有互斥活动
库存检查
SKU 完整性
价格预警检查
商品可用性校验
这么多人肉的校验数据来自不同的系统，获取数据，检查数据；这是一件很繁琐且工作量巨大的事情。在这样的背景下，促销服务提供了限时购促销校验小工具,极大减少了运营人员配置限时购的工作量。
实现
上图是操作界面和校验结果格式示例，用户只需要按照模版将数据导入，在导入的时候完成数据基本格式校验！通过格式校验后，点击【校验】即可完成对数据的各种数据校验并将校验数据结果写到导出文件中，只需要根据到处文件提示进行修改即可。
优化
上文只是对该功能的一个简单介绍，在具体实现过程中需要调用各种服务，需要从商品基础服务获取商品信息，类目数据，供应商信息，SKU规格信息，限购信息包含，仓库信息等! 该工具上线初期，虽然功能得到了需求方的认可，但是性能问题比较突出；卡顿比较严重!为了给运营提供一个更好用的工具，通过优化代码结构，将代码中涉及到循环处理的地方都改为批量调用！此时性能有了一个明显的改善，但是校验数据量比较大的情况下还是会存在一定的性能问题，通过分析发现是因为调用外部系统耗时较大，此时通过dubbo异步并发调用的优化方式进行优化，使得该工具性能得到了极大提升。
dubbo 异步工具
在工作中总会有一些服务响应时间会和请求参数中的数量正相关，或者服务提供者明确限制了请求参数的大小，此时该如何进行优化呢？ 在很多代码中都可以发现这样都写法
for(x:y){
xxxService.xxx(p);
}使用循环同步的调用方式进行处理，这样该方法的响应时间就会随着请求参数的个数增长而进行增长。有没有更好的方式呢？下面就介绍一下使用dubbo异步的方式完成对该方法的优化
使用xml配置完成异步调用
基于 NIO 的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小。
在 consumer.xml 中配置：
<dubbo:reference id="fooService" interface="com.alibaba.foo.FooService"> <dubbo:method name="findFoo" async="true" /></dubbo:reference><dubbo:reference id="barService" interface="com.alibaba.bar.BarService"> <dubbo:method name="findBar" async="true" /></dubbo:reference>
调用代码:
// 此调用会立即返回nullfooService.findFoo(fooId);// 拿到调用的Future引用，当结果返回后，会被通知和设置到此FutureFuture<Foo> fooFuture = RpcContext.getContext().getFuture(); // 此调用会立即返回nullbarService.findBar(barId);// 拿到调用的Future引用，当结果返回后，会被通知和设置到此FutureFuture<Bar> barFuture = RpcContext.getContext().getFuture(); // 此时findFoo和findBar的请求同时在执行，客户端不需要启动多线程来支持并行，而是借助NIO的非阻塞完成// 如果foo已返回，直接拿到返回值，否则线程wait住，等待foo返回后，线程会被notify唤醒Foo foo = fooFuture.get(); // 同理等待bar返回Bar bar = barFuture.get(); // 如果foo需要5秒返回，bar需要6秒返回，实际只需等6秒，即可获取到foo和bar，进行接下来的处理。
你也可以设置是否等待消息发出：
sent="true" 等待消息发出，消息发送失败将抛出异常。
sent="false" 不等待消息发出，将消息放入 IO 队列，即刻返回。
<dubbo:method name="findFoo" async="true" sent="true" />
如果你只是想异步，完全忽略返回值，可以配置 return="false"，以减少 Future 对象的创建和管理成本：
<dubbo:method name="findFoo" async="true" return="false" />
关于使用xml配置完成异步的缺点
如果在xml中配置会导致工程中所有引用者都使用了异步方法，修改成本较高
dubbo异步调用工具
通过编码方式实现dubbo的异步调用，通过使用RpcContext.getContext().asyncCall()完成异步调用，考虑到促销这边需要将分页大小到最小值限制为200,在促销优化中使用该方式进行优化，效果明显
/** * Desc:Dubbo异步调用辅助工具类 * * @author wei.zw * @since 2017年7月14日 下午4:36:08 * @version v 0.1 */public class RpcAsyncUtil { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RpcAsyncUtil.class); /** * dubbo异步调用，将远程调用结果组合后返回；本次耗时取决于最大的耗时 * * @param paramList * 需要进行远程调用所有参数列表长度 * @param pageSize * 一次远程调用使用的列表最大长度 * @param syncCallable * 具体dubbo调用 * @return * @author wei.zw */ public static <T, R> List<R> async(List<T> paramList, int pageSize, final SyncCallable<T, R> syncCallable) { if (pageSize < 200) { pageSize = 200; } List<List<T>> subList = ListUtils.subList(paramList, pageSize); List<Future<List<R>>> futures = new ArrayList<>(); for (final List<T> sub : subList) { futures.add(RpcContext.getContext().asyncCall(new Callable<List<R>>() { @Override public List<R> call() throws Exception { return syncCallable.call(sub); } })); } List<R> result = new ArrayList<>(); try { for (Future<List<R>> future : futures) { List<R> list = future.get(); if (CollectionUtils.isNotEmpty(list)) { result.addAll(list); } } } catch (Exception e) { logger.warn(ToStringBuilder.reflectionToString(syncCallable) + ",调用异常", e); throw new RpcException(e); } return result; } public static interface SyncCallable<T, R> { /** * 该方法中只能是一个远程调用，不能使用其他方法 * * @param params * @return * @author wei.zw */ public List<R> call(List<T> params); } public static interface SyncMapCallable<T,K, R> { /** * 该方法中只能是一个远程调用，不能使用其他方法 * * @param params * @return * @author wei.zw */ public Map<K, R> call(List<T> params); } }使用示例：
Mybatis批处理
final SqlSession session= getGenericSqlSessionFactory().openSession(ExecutorType.BATCH);for( ){
session.update();
}
session.commit();PS:关于事务问题 Mybatis与Spring集成时，如果外面存在事务，则获取到的connection是同一个
public SqlSession openSession(ExecutorType execType) { return openSessionFromDataSource(execType, null, false);
}private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
Transaction tx = null; try { final Environment environment = configuration.getEnvironment(); final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment); //从environment中获取dataSource,并根据dataSource创建事务
tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit); final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType); return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit);
} catch (Exception e) {
closeTransaction(tx); // may have fetched a connection so lets call close()
throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session. Cause: " + e, e);
} finally {
ErrorContext.instance().reset();
}
}public SpringManagedTransaction(DataSource dataSource) {
notNull(dataSource, "No DataSource specified"); this.dataSource = dataSource;
} private void openConnection() throws SQLException { //从dataSouce中获取connection
this.connection = DataSourceUtils.getConnection(this.dataSource); this.autoCommit = this.connection.getAutoCommit(); this.isConnectionTransactional = isConnectionTransactional(this.connection, this.dataSource); if (this.logger.isDebugEnabled()) { this.logger.debug( "JDBC Connection ["
+ this.connection
+ "] will"
+ (this.isConnectionTransactional ? " " : " not ")
+ "be managed by Spring");
}
}最佳实践
这样在需要进行批处理的使用只需要调用基类中的方法，而且不需要关注事务问题，即使在方法内部调用也存在事务问题。
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