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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