Swoole怎么通过聚合请求高效实现业务
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本示例选取的背景是并发下单业务。常规情况下,后端创建订单是逐条 insert 的操作。在并发较低的时候,数据库的 insert 操作的确能保持不错的效率,但是当遇到请求数量增多,数据库 频繁地单次 insert就会让下单业务整体效率变低 (本文简单地假设1次下单=1个 insert)。
通过上面的描述,其实已经很容易想到需要优化的地方了。类比现实生活中乘坐电梯的场景:一架电梯 装满后再上行,可以最快地缓解人流压力。
下面我们就来用代码简单实现一下我们思路:
pop(1);
// 保存1个正常的请求数据
if (!empty($rq)) {
$rqQueue[] = $rq;
}
// 请求数量未达上限或者还有等待次数时, 提前进入下一次循环
if ($times > 0 && count($rqQueue) < MAX_REQUEST) {
continue;
}
// 重置等待次数
$times = MAX_TIMES;
// 初始化SQL
$sql = "INSERT INTO orders VALUES ";
$inserts = [];
// 模拟数据验证
$validator = function ($input): bool {
// 为了缩减代码, 没有真的做数据验证的处理
array_filter($input);
return true;
};
// $rqQueue在协程上下文是并发安全的, 所以遍历时不用担心
foreach ($rqQueue as $index => $rq) {
list($data, $chan) = $rq;
// 这里可以考虑后置执行, 原因是后面可以有一些补救逻辑
unset($rqQueue[$index]);
// 判断$chan是否关闭å
if ($chan->errCode === SWOOLE_CHANNEL_CLOSED) {
$data = null;
continue;
}
$bool = $validator($data);
if ($bool) {
$inserts[] = "({$data['user_name']}, {$data['amount']}, {$data['mobile']})";
$chan->push(['state' => 1]);
} else {
$chan->push(['state' => 0]);
}
// unset($rqQueue[$index]);
}
$sql .= (implode(',', $inserts) . ';');
// 模拟创建订单落库的逻辑
echo $sql;
}
};
// 新手要注意这一句代码的位置, 原因是 $server->start() 之后的代码不会执行
go($createOrder);
// 路由处理器
$orderHandler = function ($rq, $res) use ($rqChannel) {
$chan = new Swoole\Coroutine\Channel(1);
// 使用timeout参数模拟超时
$bool = $rqChannel->push([$rq->post, $chan], MAX_TIMEOUT);
if (!$bool) {
// 关闭$chan
$chan->close();
$res->end('timeout');
}
if (!empty($data = $chan->pop())) {
// 关闭$chan
$chan->close();
// 区分成功或失败状态再输出响应
if ($data['state'] === 1) {
$res->end(microtime());
} else {
$res->end('error');
}
}
};
$server = new Co\Http\Server("0.0.0.0", 9502, false);
$server->handle('/order/create', $orderHandler);
// 当前协程容器的终点
$server->start();
});代码整体上还是很容易理解的,变量 $rqQueue 就是类比电梯,暂留请求等待一定时间的次数 $times 就是类比电梯需要等待人流依次进入。当然最在希望读者注意的一点是:在协程环境下,不要使用共享内存而通信,应该使用通信来共享内存。
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